Mejoras en eficiencia de riego utilizando modelo reducido adaptativo

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Descripción del Proyecto

Se presenta un enfoque detallado sobre la estimación de la humedad del suelo en sistemas agro-hidrológicos a gran escala, especialmente en el contexto de la agricultura de precisión. El objetivo principal del trabajo es mejorar la eficiencia del riego utilizando un modelo reducido adaptativo, basado en técnicas de filtrado de Kalman extendido (EKF).

Proyecto de detección de enfermedades

Enfoque Técnico

Paso 1: Descripción de sistemas agro-hidrológicos y dinámica del agua en el suelo

Se hace una descripción de cómo el agua en el suelo interactúa con el entorno agrícola. La ecuación de Richards, utilizada para modelar las dinámicas del agua en el suelo, es clave para entender cómo factores como la irrigación, la lluvia, la evaporación y la transpiración afectan la distribución de la humedad en el campo. Este modelo es altamente complejo debido a la necesidad de discretizar el espacio en miles de nodos para simular con precisión la dinámica del agua en grandes áreas. Se muestra a continuación el Filtrado de Kalman Extendido como una técnica anexa.


class ExtendedKalmanFilter:
def __init__(self):
    # Inicialización de matrices y parámetros
    # Estado inicial (humedad del suelo) y covarianza inicial
    self.state = np.array([[0.5]])  # Humedad inicial
    self.covariance = np.eye(1) * 0.1  # Covarianza inicial
    self.process_noise = np.eye(1) * 0.01  # Ruido del proceso
    self.measurement_noise = np.eye(1) * 0.1  # Ruido de la medición

    # Matrices del modelo
    self.F = np.array([[1]])  # Matriz de transición de estado
    self.H = np.array([[1]])  # Matriz de observación

def predict(self, control_input=None):
    # Predicción del nuevo estado
    self.state = self.F @ self.state
    if control_input is not None:
        self.state += control_input  

    # Predicción de la nueva covarianza
    self.covariance = self.F @ self.covariance @ self.F.T + self.process_noise

def update(self, measurement):
    # Cálculo de la ganancia de Kalman
    y_tilde = measurement - (self.H @ self.state)  # Residual
    S = self.H @ self.covariance @ self.H.T + self.measurement_noise  # Covarianza de la innovación
    K = self.covariance @ self.H.T @ np.linalg.inv(S)  # Ganancia de Kalman

    # Actualización del estado y la covarianza
    self.state += K @ y_tilde
    self.covariance = (np.eye(len(K)) - K @ self.H) @ self.covariance

# Ejemplo de uso del EKF
if __name__ == "__main__":
ekf = ExtendedKalmanFilter()

# Ejemplo simulación de datos de entrada
measurements = [0.6, 0.55, 0.65, 0.62, 0.58]  # Mediciones de humedad del suelo
control_inputs = [0, 0, 0, 0, 0]  # Entradas de control (pueden ser riego, etc.)

for measurement, control_input in zip(measurements, control_inputs):
    ekf.predict(control_input)
    ekf.update(measurement)
    print(f"Estado estimado (humedad): {ekf.state[0][0]:.4f}")
    print(f"Covarianza actual: {ekf.covariance[0][0]:.4f}")   
                

Paso 2: Desafíos en la estimación de la humedad del suelo a gran escala

Uno de los mayores retos es la alta dimensionalidad del modelo al simular campos agrícolas grandes. Utilizar un sistema completo sin reducción del modelo genera una gran complejidad computacional, haciendo que las técnicas tradicionales de estimación como el EKF sean ineficientes. Además, hay pocas mediciones directas de humedad del suelo, lo que limita la observabilidad del sistema completo.

Modelo de Data Augmentation

Paso 3: Reducción adaptativa del modelo

Para reducir la complejidad del sistema, se propone una técnica de reducción adaptativa del modelo basada en trayectorias de estado. Se agrupan los estados similares utilizando técnicas no supervisadas de aprendizaje automático, como el agrupamiento jerárquico, para crear un modelo reducido que sea más manejable y eficiente computacionalmente, pero que siga capturando la dinámica clave del sistema.

Modelo de Segmentación

Paso 4: Filtro de Kalman extendido adaptativo (EKF) para la estimación de la humedad

El modelo reducido es la base para un EKF adaptativo que estima la humedad del suelo en tiempo real utilizando mediciones limitadas de sensores en el campo. Cuando el error de predicción del modelo reducido supera un umbral predefinido, se ajusta automáticamente el modelo, asegurando que las predicciones permanezcan dentro de un margen de error aceptable.

Paso 5: Validación mediante simulación en campos agrícolas a gran escala

El enfoque se valida utilizando simulaciones en un campo de 26.4 hectáreas. El sistema se discretiza en miles de nodos y se simulan las condiciones de riego y humedad en el suelo a lo largo de 30 días. Se comparan diferentes esquemas de reducción de modelos y se demuestra que el enfoque propuesto ofrece un balance óptimo entre precisión y eficiencia computacional.

Resultados y Beneficios

"...logramos optimizar nuestros patrones de riego. Este modelo no solo estima la humedad del suelo, sino que también se adapta a las condiciones cambiantes del campo. Desde su implementación, hemos reducido el consumo de agua en un 40% y hemos incrementado el rendimiento de nuestros cultivos en un 25%."

- Carlos Mendoza, propietario de fundo Chaudal

Tecnologías y Herramientas

Python

Lenguaje principal de desarrollo

PyTorch

Framework de deep learning

OpenCV

Framework de Procesamiento de imágenes

PostgreSQL

Base de datos para almacenamiento

Microsoft Azure

Infraestructura en la nube

Scikit-learn

Infraestructura en la nube

Pandas

Manejo y análisis de datos tabulares

Numpy

Operaciones matemáticas sobre matrices y tensores, esencial para cálculos de deep learning

Docker

Para crear entornos consistentes y reproducibles durante el desarrollo y despliegue

DVC

Para el control de versiones de los datos y el modelo

FastAPI

Framework ligero para crear APIs RESTful y exponer el modelo como servicio web

SSL/TLS

Certificados de seguridad para asegurar las comunicaciones entre servicios

Matplotlib

Visualización de datos

Ultralytics YOLOv8

Modelo de segmentación de imágenes y detección de objetos en tiempo real

Git

Control de versiones

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