Web & Android application development for long-range monitoring and control of LoRaWAN devices for integration with The Things Network

La humedad en el aire y el suelo son variables críticas en el cuidado de un cultivo para conservar características como la salud de las plantas, el tamaño y calidad de los frutos. Estas variables están relacionadas con la presencia de problemas como el bajo rendimiento del cultivo y enfermedades, para las cuales un cultivo necesita de condiciones propicias para que puedan controlarse y erradicarse. En este proyecto se plantea una alternativa basada en tecnologías de transmisión a larga distancia y de baja potencia, y se elabora el marco de trabajo para la realización del software. Se busca desarrollar un sistema para el control y el monitoreo de variables críticas relacionadas con el agro, de tal manera que se maximice la producción y se prevenga el desarrollo de enfermedades del cultivo. Para este propósito se pretende implementar dispositivos de IoT, TTN como servidor enrutador y nuestro aplicativo web externo que nos permite procesar, guardar y utilizar estos datos, además de permitir la comunicación hacia los dispositivos finales, los cuales pueden activar desde luces LED hasta electroválvulas. La solución consiste en la implementación de un aplicativo que registre, despliegue y ayude a la toma de decisiones en las condiciones de un cultivo. En el ámbito del procesamiento y análisis de datos, se realiza un análisis con inteligencia artificial usando el algoritmo de regresión lineal. Con dicho algoritmo se calcula la pendiente de los datos para determinar si la humedad de los cultivos va en descenso o ascenso. Además de eso, se analiza el valor más reciente y el valor estimado para el cálculo de un valor de error absoluto y relativo; para determinar así, la precisión de los datosThe humidity in the air and the soil are critical variables in the care of a crop to preserve characteristics such as the health of the plants, the size and quality of the fruits. These variables are related to the presence of problems such as low crop yield and diseases, for which a crop needs favorable conditions so that they can be controlled and eradicated. In this project, an alternative based on long-distance and low-power transmission technologies is proposed and the framework for the realization of the software is elaborated. We seek to develop a system for the control and monitoring of critical variables related to agriculture in such a way that production is maximized and the development of crop diseases is prevented. For this purpose, it is intended to implement IoT devices, TTN as a router server and our external web application that allows us to process, save and use this data in addition to allowing communication to the end devices, which can activate from LED lights to solenoid valves. The solution consists of the implementation of the application that receives , registers, displays and helps decision-making in the conditions of a crop. Into the field of data processing and analysis, an analysis is carried out with early machine learning using the linear regression algorithm. With this algorithm the slope of the data is calculated to determine if the humidity of the crops is decreasing or increasing. In addition to that, the most recent value and the estimated value are analyzed for the calculation of an absolute and relative error value; to thus determine the precision of the data