Resumen

En nuestro estudio, primero ilustramos la tecnología de fusión de información y el Internet de las Cosas (IoT), y luego construimos una plataforma de recolección de información del IoT en tierras de cultivo basada en la tecnología ZigBee y sensores agrícolas para recopilar datos climáticos que incluyen presión atmosférica, temperatura, contenido de agua en el suelo, intensidad de luz y humedad relativa. Finalmente, se utilizó un modelo de predicción para evaluar la condición de crecimiento de los cultivos. Los resultados muestran que la temperatura aumenta con el tiempo y alcanza el máximo a las 13:00 horas. Pero la humedad relativa disminuye con el tiempo y alcanza el máximo a las 3:30 AM. La intensidad de luz presenta una tendencia recta con el tiempo y alcanza el máximo a las 13:30 horas. La concentración de CO presenta una tendencia de fluctuación con el tiempo y alcanza su punto máximo a las 7:00 AM. El modelo de predicción presentó un resultado de alta precisión con un 99% de

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Tecnología de fusión de la información; Internet de las Cosas (IoT); Plataforma de recopilación de información IoT de tierras agrícolas; Tecnología ZigBee; Sensores agrícolas; Modelo de predicción
• Keywords:Information fusion technology; Internet of Things (IoT); Farmland IoT information collection platform; ZigBee technology; Agricultural sensors; Prediction model