Ciencias Exactas y Ciencias de la Salud

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/551039

Pertenecen a esta colección Tesis y Trabajos de grado de las Maestrías correspondientes a las Escuelas de Ingeniería y Ciencias así como a Medicina y Ciencias de la Salud.

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Advisor: search.filters.advisor.Camacho León, SergioAuthor: search.filters.author.Assad Santos, Alan

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    Tesis de maestría / master thesis
    Effect of different agricultural ecosystems of the north-eastern Mexican territory on power degradation of radio frequency waves on LoRa-based communication applications
    (Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2024) Assad Santos, Alan; Camacho León, Sergio; emimmayorquin; Vidal Rosas, Alejandro; School of Engineering and Sciences; Campus Monterrey; Rodriguez Corbo, Fidel
    The increasing demand for crop production driven by human overpopulation, high meat and dairy consumption, and biofuel demands imposes a substantial increase in agricultural productivity by 2050. Rather than expanding agricultural land, enhancing crop yields emerges as a sustainable solution. Smart farming, an evolved form of Precision Agriculture, integrates Internet-of-Things (IoT) technologies to facilitate strategic decision-making in agriculture. This study focuses on evaluating the performance of the LilyGo LoRa T3S3 on diverse agricultural environments of the north-eastern Mexican territory, varying parameters such as distance from gateway to transmitter, transmitter height, transmitter output power, and spreading factors. Insights gained emphasize the significance of environmental considerations in communication architecture design for smart farming applications. Measurement of energy consumption across spreading factors determines optimal sensor deployment strategies, which are vital for sustainable farming practices. The coverage maps derived from experiments provide actionable guidance for sensor placement in agricultural landscapes, facilitating effective monitoring of soil properties, moisture levels, crop health, and environmental conditions. This research advances efficient and sustainable sensor deployment in smart farming, empowering farmers to optimize crop yields and foster sustainable agricultural practices for the future.
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