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Resumen: Este artículo presenta el desarrollo de una aplicación web para la gestión de sistemas de riego inteligente, utilizando TypeScript y React, se crea una interfaz de usuario intuitiva que permite a los agricultores monitorear y controlar sus sistemas de riego, analizar datos de cultivos y recibir recomendaciones personalizadas. El artículo detalla la estructura del código, las principales funcionalidades y cómo esta aplicación puede revolucionar la agricultura en una región.
Palabras clave: TypeScript, React, riego inteligente, agricultura de precisión, desarrollo de aplicaciones, IoT agrícola, Victoria Tamaulipas, gestión de cultivos, interfaz de usuario, análisis de datos agrícolas.
Aunque es posible, quizá en Tamaulipas, aun falta atreverse a conseguirlo, pero la transformación digital de la agricultura esta en camino y requiere herramientas sofisticadas pero accesibles. En este artículo, desarrollaremos una aplicación web que permitirá a los agricultores de una región gestionar eficientemente sus sistemas de riego, optimizando el uso del agua y mejorando la productividad de sus cultivos.
Esta propuesta de aplicación se desarrollará utilizando TypeScript y React, con una arquitectura basada en componentes. Comenzaremos definiendo las principales interfaces y tipos que utilizaremos:
// types.ts
export interface Crop {
id: string;
name: string;
type: 'citrus' | 'sugarCane' | 'vegetables';
area: number; // hectares
soilType: 'sandy' | 'loamy' | 'clay';
irrigationSystem: 'drip' | 'sprinkler' | 'flood';
}
export interface SensorData {
id: string;
cropId: string;
timestamp: Date;
soilMoisture: number; // percentage
temperature: number; // Celsius
humidity: number; // percentage
}
export interface IrrigationSchedule {
id: string;
cropId: string;
startTime: Date;
duration: number; // minutes
waterVolume: number; // liters
}
export interface WeatherForecast {
date: Date;
temperature: number;
humidity: number;
precipitation: number; // mm
}1. COMPONENTES PRINCIPALES
1.1. Dashboard
El Dashboard será el componente principal de nuestra aplicación, proporcionando una visión general de todas las parcelas y sus estados actuales.
// Dashboard.tsx
import React, { useState, useEffect } from 'react';
import { Crop, SensorData } from './types';
import CropOverview from './CropOverview';
import WeatherWidget from './WeatherWidget';
const Dashboard: React.FC = () => {
const [crops, setCrops] = useState<Crop[]>([]);
const [sensorData, setSensorData] = useState<SensorData[]>([]);
useEffect(() => {
// Fetch crops and sensor data from API
fetchCrops().then(setCrops);
fetchSensorData().then(setSensorData);
}, []);
return (
<div className="dashboard">
<h1>Victoria Dashboard</h1>
<WeatherWidget />
<div className="crop-list">
{crops.map(crop => (
<CropOverview
key={crop.id}
crop={crop}
sensorData={sensorData.filter(sd => sd.cropId === crop.id)}
/>
))}
</div>
</div>
);
};
export default Dashboard;1.2. CropOverview
Este componente mostrará información detallada sobre cada cultivo y sus datos de sensores actuales.
// CropOverview.tsx
import React from 'react';
import { Crop, SensorData } from './types';
import { calculateIrrigationNeed } from './utils';
interface Props {
crop: Crop;
sensorData: SensorData[];
}
const CropOverview: React.FC<Props> = ({ crop, sensorData }) => {
const latestData = sensorData[sensorData.length - 1];
const irrigationNeed = calculateIrrigationNeed(crop, latestData);
return (
<div className="crop-overview">
<h2>{crop.name}</h2>
<p>Type: {crop.type}</p>
<p>Area: {crop.area} hectares</p>
<p>Soil Moisture: {latestData?.soilMoisture.toFixed(2)}%</p>
<p>Temperature: {latestData?.temperature.toFixed(1)}°C</p>
<p>Humidity: {latestData?.humidity.toFixed(1)}%</p>
<p className={irrigationNeed > 0 ? 'warning' : ''}>
{irrigationNeed > 0
? `Irrigation needed: ${irrigationNeed.toFixed(2)} mm`
: 'No irrigation needed'}
</p>
</div>
);
};
export default CropOverview;1.3. IrrigationScheduler
Este componente permitirá a los usuarios programar riegos basados en las necesidades calculadas y las previsiones meteorológicas.
// IrrigationScheduler.tsx
import React, { useState } from 'react';
import { Crop, WeatherForecast } from './types';
import { calculateOptimalIrrigation } from './utils';
interface Props {
crop: Crop;
weatherForecast: WeatherForecast[];
}
const IrrigationScheduler: React.FC<Props> = ({ crop, weatherForecast }) => {
const [schedule, setSchedule] = useState(null);
const handleScheduleIrrigation = () => {
const optimalSchedule = calculateOptimalIrrigation(crop, weatherForecast);
setSchedule(optimalSchedule);
// Send schedule to backend/IoT devices
};
return (
<div className="irrigation-scheduler">
<h3>Irrigation Scheduler</h3>
<button onClick={handleScheduleIrrigation}>Schedule Optimal Irrigation</button>
{schedule && (
<div>
<p>Next irrigation: {schedule.startTime.toLocaleString()}</p>
<p>Duration: {schedule.duration} minutes</p>
<p>Water volume: {schedule.waterVolume} liters</p>
</div>
)}
</div>
);
};
export default IrrigationScheduler;2. FUNCIONALIDADES AVANZADAS
2.1. Cálculo de Necesidades de Riego
Implementaremos un algoritmo que calcule las necesidades de riego basándose en datos de sensores, tipo de cultivo y condiciones climáticas.
// utils.ts
import { Crop, SensorData, WeatherForecast } from './types';
export function calculateIrrigationNeed(crop: Crop, sensorData: SensorData): number {
const { soilMoisture, temperature } = sensorData;
const cropCoefficient = getCropCoefficient(crop.type);
const evapotranspiration = calculateEvapotranspiration(temperature, crop.soilType);
const waterDeficit = (cropCoefficient * evapotranspiration) - soilMoisture;
return Math.max(waterDeficit, 0);
}
function getCropCoefficient(cropType: Crop['type']): number {
switch (cropType) {
case 'citrus': return 0.7;
case 'sugarCane': return 0.85;
case 'vegetables': return 0.8;
default: return 0.75;
}
}
function calculateEvapotranspiration(temperature: number, soilType: Crop['soilType']): number {
// Simplified calculation - in reality, this would be much more complex
const baseEvapotranspiration = 0.02 * temperature;
const soilFactor = soilType === 'sandy' ? 1.2 : soilType === 'clay' ? 0.8 : 1;
return baseEvapotranspiration * soilFactor;
}
export function calculateOptimalIrrigation(crop: Crop, forecast: WeatherForecast[]): IrrigationSchedule {
// Complex algorithm to determine optimal irrigation schedule
// Consider crop water needs, weather forecast, soil moisture, etc.
// ...
}2.2. Integración con IoT
Para integrar nuestra aplicación con dispositivos IoT de riego, crearemos un servicio que se comunique con estos dispositivos.
// iotService.ts
import { IrrigationSchedule } from './types';
export async function sendIrrigationSchedule(schedule: IrrigationSchedule): Promise<boolean> {
try {
const response = await fetch('https://api.victoriaagritech.com/iot/irrigation', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify(schedule),
});
return response.ok;
} catch (error) {
console.error('Failed to send irrigation schedule:', error);
return false;
}
}
export async function fetchSensorData(cropId: string): Promise<SensorData[]> {
const response = await fetch(`https://api.victoriaagritech.com/iot/sensors/${cropId}`);
if (!response.ok) throw new Error('Failed to fetch sensor data');
return response.json();
}2.3. Análisis Predictivo
Implementaremos un módulo de análisis predictivo que utilice datos históricos para prever las necesidades futuras de riego y posibles problemas.
// predictiveAnalysis.ts
import { Crop, SensorData, WeatherForecast } from './types';
export function predictFutureIrrigationNeeds(
crop: Crop,
historicalData: SensorData[],
weatherForecast: WeatherForecast[]
): { date: Date; irrigationNeed: number }[] {
// Use machine learning algorithms to predict future irrigation needs
// This is a simplified placeholder implementation
return weatherForecast.map(forecast => ({
date: forecast.date,
irrigationNeed: calculateIrrigationNeed(crop, {
...historicalData[historicalData.length - 1],
temperature: forecast.temperature,
humidity: forecast.humidity,
}),
}));
}
export function detectPotentialIssues(
crop: Crop,
sensorData: SensorData[],
weatherForecast: WeatherForecast[]
): string[] {
const issues: string[] = [];
// Check for prolonged periods of low soil moisture
const lowMoisturePeriods = findLowMoisturePeriods(sensorData);
if (lowMoisturePeriods.length > 0) {
issues.push('Potential drought stress detected');
}
// Check for upcoming heat waves
const heatWave = detectHeatWave(weatherForecast);
if (heatWave) {
issues.push(`Heat wave expected from ${heatWave.start.toDateString()} to ${heatWave.end.toDateString()}`);
}
// Add more issue detection logic...
return issues;
}
// Helper functions for issue detection
function findLowMoisturePeriods(sensorData: SensorData[]): { start: Date; end: Date }[] {
// Implementation to find periods of consistently low soil moisture
// ...
}
function detectHeatWave(forecast: WeatherForecast[]): { start: Date; end: Date } | null {
// Implementation to detect upcoming heat waves in the forecast
// ...
}
CONCLUSIÓN
La aplicación de gestión de riego inteligente desarrollada, representa un salto significativo en la modernización de la agricultura en la región. Al combinar datos en tiempo real de sensores IoT, análisis predictivo y una interfaz de usuario intuitiva, esta herramienta permite a los agricultores:
La implementación de esta aplicación, junto con la infraestructura de riego inteligente correspondiente, tiene el potencial de transformar la productividad agrícola, impulsando el desarrollo económico de la región y mejorando la calidad de vida de las comunidades rurales.
Próximos pasos en el desarrollo incluirían la integración con sistemas de información geográfica (GIS) para una visualización más detallada de las parcelas, la implementación de algoritmos de aprendizaje automático más avanzados para mejorar las predicciones, y la adaptación de la interfaz para dispositivos móviles, permitiendo a los agricultores gestionar sus cultivos desde cualquier lugar.
Esta aplicación no es solo una herramienta tecnológica; es un puente entre la tradición agrícola y un futuro de agricultura de precisión, sostenible y altamente productiva.
