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Smart Green: riego urbano inteligente a través del IoT y la inteligencia artificial

06.09.19 09:48 AM Comment(s) By Sigfox España

Autor

  • Guillermo Mas Martínez, Responsable Innovación de Negocio, SUEZ España
  • Daniel Cardelús Vidal, Responsable de Innovación Digital y Software, SUEZ España

Resumen

El proyecto descrito a continuación describe el proceso de desarrollo y testeo de un nuevo sistema basado en las comunicaciones IoT y la inteligencia artificial, que se compone tanto del hardware de riego como del software de gestión y permite la operación inteligente de las zonas verdes urbanas a través de un entorno GIS y considerando las principales actividades que los gestores de parques y jardines suelen realizar sobre las mismas: riego, mantenimiento y control de plagas. El sistema aspiraba a comandar el riego de forma inteligente y autónoma a través de la caracterización de cada una de las zonas (a nivel electroválvula) y de las necesidades hídricas específicas de las plantas y árboles ubicados en la zona a regar. Introduciendo los parámetros de ubicación, densidad, climatología, tipo de suelo, tipo de irrigación, etc. Además, recomendando de forma dinámica y autónoma, en función de la predicción meteorología, la cantidad de agua de riego necesaria para mantener en un estado óptimo a los árboles y plantas que forman parte de un jardín o parque. No obstante, el usuario puede modificar las recomendaciones de riego para adaptar el riego efectivo a sus necesidades puntuales y disponen de un panel de informes en el que consultar de forma rápida e intuitiva la información relevante: volumen de agua regada, averías de los equipos, actuaciones realizadas, plagas identificadas, etc.

Palabras clave

Riego Inteligente, Parques y Jardines, Eficiencia Hídrica, Sostenibilidad, Comunicaciones IoT.

Introducción

Las zonas verdes urbanas y dentro de ellas los parques y jardines, tanto naturales como artificiales, son uno de los principales elementos vertebradores y de creación de bienestar y calidad de vida para los ciudadanos. Entre sus múltiples beneficios se encuentran: la reducción de los niveles de contaminación ambiental, incluso la reducción de los efectos producidos por las denominadas islas de calor, favoreciendo que los ciudadanos puedan realizar deporte al aire libre y mejorando sus condiciones psicosociales y esperanza de vida.

Sin embargo, a la hora de planificar urbanísticamente las ciudades, las zonas verdes urbanas tienen dos factores limitantes que restringen en muchos casos su extensión en las mismas. Por un lado, el valor que puede representar para otros usos el suelo urbano que ocupan y por otro, su coste de gestión operativa, ya que éste es un ámbito de actividad que representa una partida importante dentro de los presupuestos de las administraciones locales y que cuenta a su vez con dos partidas de coste principales: el del agua de riego, siendo éste además un recurso crítico en un país con estrés hídrico, y el del personal de mantenimiento y jardinería.

Dentro de nuestra visión de “Wise Cities”, la renaturalización de las ciudades (Blue and Green Cities) es un elemento fundamental para convertir las ciudades en espacios realmente saludables y sostenibles. Por ello nos propusimos aportar o, en este caso desarrollar, aquellas soluciones, que basadas en tecnológicas punteras, permitan una gestión eficiente y sostenible de los espacios verdes urbanos y faciliten, al mismo tiempo, su extensión a cada vez mayor superficie de nuestras ciudades.

Descripción

Dadas las condiciones de partida y objetivos explicitados en el punto anterior, se propuso un proceso de evaluación, integración de tecnología, desarrollo de funcionalidades y testeo de las mismas, para la creación de un sistema de riego que incluyese elementos de hardware de riego, comunicaciones IoT e inteligencia artificial, dando lugar a un software de gestión para la operación inteligente de las zonas verdes urbanas a través de un entorno GIS y considerando las principales actividades que las empresas de parques y jardines suelen realizar sobre las mismas:

  • Riego
  • Mantenimiento
  • Control de plagas
Figura 1. Esquema de elementos y características que componen el sistema desarrollado.

El sistema debía comandar el riego de forma inteligente y autónoma a través de la caracterización por parte del usuario de cada una de las zonas verdes (a nivel electroválvula), considerando las necesidades hídricas específicas de las plantas y árboles ubicados en la zona a regar. Para ello, se consideran los parámetros de: ubicación, densidad, climatología, tipo de suelo, tipo de irrigación, etc.

Además, debía recomendar de forma dinámica, en función de la predicción meteorológica, la cantidad de agua de riego necesaria para mantener en un estado óptimo a los árboles y plantas que forman parte de un jardín o parque. No obstante, sin que todo ello impida al usuario modificar las recomendaciones de riego para adaptar el riego efectivo a sus necesidades puntuales.

Figura 2. Imagen de la caracterización de las zonas verdes en el sistema.

Los usuarios también debían disponer de un panel de informes en el que consultar de forma rápida e intuitiva la información relevante: volumen de agua regada, averías detectadas en la red de riego, actuaciones realizadas, plagas identificadas, etc.

Con todas las funcionalidades descritas anteriormente, el sistema tenía como objetivo aportar las siguientes propuestas de valor:

  • Eficiencia de riego: tanto desde el punto de vista económico y medioambiental. Gracias a la recomendación y riego en base a necesidades diarias específicas de la zona mediante el cálculo del balance hídrico: aportaciones – necesidades, ya que a día de hoy la programación debe modificarse a mano y en la práctica se limita a programaciones invierno/verano. El correcto funcionamiento de este cálculo puede comprobarse, si el usuario lo requiere, mediante la instalación de sensores de humedad.
  • Detección de problemas de funcionamiento de la red: al instalar un caudalímetro en cada actuador o unidad de control y recibir la información horariamente, se puede comprobar el riego efectuado frente al recomendado: detectando fugas, obturaciones, roturas de aspersores u otros elementos de riego, pérdidas de presión, etc.
  • Reducción de costes de operación y mantenimiento del sistema: al reducir el tiempo de dedicación de operarios a comprobar el funcionamiento del sistema de riego y verificar las baterías de los actuadores.

Metodología

La metodología seguida para el desarrollo global del proyecto ha sido la siguiente:

  1. Formulación inicial de hipótesis. Atendiendo a las que a priori pensamos podrían ser las principales necesidades de los gestores de zonas verdes.
  2. Validación de las hipótesis en campo. Elaboración de formularios y entrevistas con una muestra representativa de gestores de zonas verdes.
  3. Identificación de un hardware de riego que cumpliese las premisas de: facilidad de instalación, robustez y seguridad frente a actos vandálicos, conectividad IoT, bajo mantenimiento, etc.
  4. Desarrollo de un software de gestión a través de un entorno amigable y fácil de usar y en el que un algoritmo de inteligencia artificial desarrollado en base al método de cálculo del Coeficiente de Jardín (descrito en el “Manual de Riego en Jardines”), y el método de la FAO simplificado (recogido en el “Estudio 56 de la FAO para Riego y Drenaje”) realiza dinámicamente y ejecuta a la hora programada las recomendaciones de riego.
  5. Realización de pruebas piloto. Dichas pruebas pilotos tenían como principales objetivos:
    • Evaluar el funcionamiento de los elementos de hardware y comunicaciones (estanqueidad, intensidad de señal, baterías, etc.)
    • Testear el funcionamiento del sistema completo (integración hardware-comunicaciones-software)
    • Obtener feedback de la usabilidad del software (feedback de los usuarios)
    • Realizar una comparativa volúmenes de riego temporizado vs riego dinámico
    • Contrastar que la reducción de los volúmenes de riego no afectaba en ningún caso al estado de vigor vegetal de los cultivos ornamentales

Resultados obtenidos

En concreto, en esta comunicación comentamos los resultados obtenidos en el piloto realizado en San Bartolomé de Tirajana, Canarias. En dos zonas verdes conocidas como:

  • Rotonda Sonneland
  • Rotonda Trasera del Ayuntamiento

En cuanto al funcionamiento de los elementos de hardware, el piloto ha permitido testear su comportamiento en campo y en condiciones extremas (encharcamiento, alta temperatura, etc.), corroborando al mismo tiempo el buen comportamiento de los supercondensadores que hacen las veces de baterías y de su recarga a través de un panel solar integrado en la propia arqueta 

Figura 3. Ejemplo de la instalación del hardware Smart dentro de la arqueta con panel solar (esquina inferior derecha).

La prueba de funcionamiento del sistema completo ha permitido depurar y mejorar los procesos de integración de comunicaciones, tanto del hardware (en este caso se optó por el protocolo Sigfox por su buen compromiso entre cobertura, envío y recepción de datos y coste de operación), como del resto de fuentes de información (meteorológicas) que nutren el algoritmo de recomendación de riego, evitando así situaciones de incoherencia de datos que afecten a las recomendaciones de riego.

Los usuarios también han aportado feedback muy valioso en referencia a la usabilidad del software que han permitido incorporar funcionalidades tan interesantes como: la programación en base a tareas de mantenimiento que deban realizarse en la zona, la introducción de porcentajes que mayoren o minoren el riego en función de necesidades específicas, la generación de alertas por la detección de problemas de funcionamiento de la red hidráulica, etc.

Figura 4. Gráfica comparativa de los volúmenes de riego temporizado frente al riego dinámico, en las zonas objeto del piloto de San Bartolomé de Tirajana, Canarias.

Igualmente, mediante técnicas de teledetección satelital y análisis de imágenes, se ha realizado una comparativa del NDVI (Índice Normalizado de Diferencia de Vegetación por sus siglas en inglés), para comprobar que la reducción de los volúmenes de riego no corresponde en ningún caso a someter a los cultivos ornamentales a una situación de estrés hídrico, sino todo lo contrario, a una aportación óptima desde el punto de vista temporal y cuantitativo.

Figura 5. Rotonda Sonneland. Comparativa del NDVI inicial y final.
Figura 6. Rotonda Trasera del Ayuntamiento. Comparativa del NDVI inicial y final.

Ello se refleja en las figuras 5 y 6 en las que podemos observar como en un período de 4 meses, que coincide con una reducción significativa de los volúmenes de riego realizados frente a los programados, el Índice Normalizado de Diferencia de Vegetación no sólo se ha mantenido, sino que incluso se ha visto incrementado.

Conclusiones

Las pruebas piloto realizadas han permitido, en primer lugar, validar y/o descartar las hipótesis realizadas de forma previa a la ejecución del proyecto, de forma que se han podido rediseñar las funcionalidades del sistema de gestión de zonas verdes urbanas con aquellas necesidades y requerimientos propios de los gestores.

En cuanto a los volúmenes de riego, podemos observar un considerable aumento de la eficiencia (reducción del 27%) que pueden considerarse muy significativas teniendo en cuenta que al tratarse de una climatología estable, el cálculo dinámico de las necesidades de riego tiene menor repercusión que en aquellas zonas donde la variabilidad meteorológica sea mayor. En la figura siguiente mostramos una comparativa de volúmenes de riego en el caso de una zona peninsular donde se evidencia esta mayor eficiencia en la reducción del consumo.

Figura 7. Gráfica comparativa de los volúmenes de riego temporizado frente al riego dinámico Smart Green en una zona peninsular.

Agradecimientos

Desde la Oficina de Innovación de SUEZ España queremos agradecer especialmente a todas las personas y entidades que han colaborado en la conceptualización del sistema y en la realización de pruebas pilotos que nos han permitido testear, evaluar, desarrollar y mejorar la tecnología en base a su comportamiento en condiciones reales, especialmente a:

  • Adrián Navarro, CEO de Smart Biosystem
  • Mari Pino Dolado y José Manuel Reyes, Canaragua (San Bartolomé de Tirajana, Canarias)
  • Amparo Muñoz y Martín Ruiz, Aigües de Cullera (Cullera, Comunidad Valenciana)

Referencias

  • Martín Rodríguez, A.; Avila Alabarcés, R.; Yruela Morillo, M.; Plaza Zarza, R.; Nevas Quesada, R.; Fernandez Gomez, R. Manual de Riego en Jardines.
  • ISSN 0254-5293. ESTUDIO FAO. RIEGO Y. DRENAJE. 56
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