This article has been accepted for inclusion in a future issue of this journal. Content is final as presented, with the exception of pagination.

IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT 1

Automated Irrigation System Using a Wireless Sensor Network and GPRS Module

Joaquín Gutiérrez, Juan Francisco Villa­Medina, Alejandra Nieto­Garibay, and Miguel Ángel Porta­Gándara

Abstract—  An  automated  irrigation  system  was   developed  tooptimize   water   use   for   agricultural   crops.   The   system   has   adistributed   wireless   network   of   soil­moisture   and   temperaturesensors placed in the root zone of the plants. In addition, a gatewayunit handles sensor information, triggers actuators, and transmitsdata   to   a   web   application.   An   algorithm   was   developed   withthreshold   values   of   temperature   and   soil   moisture   that   wasprogrammed   into   a   microcontroller­based   gateway   to   controlwater quantity.  The system was powered by photovoltaic panelsand had a duplex communication link based on a cellular­Internetinterface that allowed for data inspection and irrigation schedulingto be programmed through a web page.  The automated systemwas tested in a sage crop field for 136 days and water savings of upto   90%   compared   with   traditional   irrigation   practices   of   theagricultural zone were achieved. Three replicas of the automatedsystem have been used successfully in other places for 18 months.Because of its energy autonomy and low cost, the system has thepotential   to   be   useful   in   water   limited   geographically   isolatedareas.

Index   Terms—   Automation,   cellular   networks,   Internet,irrigation,   measurement,   water   resources,   wireless   sensornetworks (WSNs).

I. INTRODUCTION

AGRICULTURE uses 85% of available freshwater reso­urcesworldwide, and this percentage will continue to be dominant in water

consumption because of population growth and increased fooddemand. There is an urgent need to create strategies based on science

and technology for sustainable use of water, including technical,agronomic, managerial, and

institutional improvements [1].There  are  many  systems  to  achieve  water   savings   in  various

crops, from basic ones to more technologically advanced ones. Forinstance,   in   one   system   plant   water   status   was   monitored   andirrigation scheduled based on canopy temperature distribu­tion ofthe   plant,   which   was   acquired   with   thermal   imaging   [2].   Inaddition, other systems have been developed to schedule irrigationof crops and optimize water use by means of a crop water stressindex (CWSI) [3]. The empirical CWSI was first defined over 30years ago [4]. This index was later calculated

Manuscript received January 30, 2013; revised April 15, 2013; accepted May19, 2013. This  work was supported by SAGARPA­CONACYT under Grant2009­126183. The Associate Editor coordinating the review process was Dr.Subhas Mukhopadhyay.

The  authors  are  with  the  Engineering  Group,  Centro  de  Inves­tigaciones   Biológicas   del  Noroeste,   La  Paz 23090,   Mexico   (e­mail:   joaquing04@cibnor.mx;   jfvilla@cibnor.mx; anieto04@cibnor.mx;maporta@cibnor.mx).

Color versions of one or more of the figures in this paper are available onlineat http://ieeexplore.ieee.org.

Digital Object Identifier 10.1109/TIM.2013.2276487

using measurements of infraredcanopy   temperatures,   ambientair   temperatures,   andatmospheric   vapor   pressuredeficit   values   to   determinewhen to irrigate broccoli usingdrip   irrigation   [5].   Irrigationsystems can also be automatedthrough   information   onvolumetric   water   content   ofsoil,   using   dielectric   moisturesensors to control actuators andsave   water,   instead   of   a   pre­determined   irrigation   scheduleat a particular  time of  the dayand with a specific duration. Anirrigation   controller   is  used   toopen a solenoid valve and applywatering   to   bedding   plants(impatiens, petunia, salvia, andvinca)   when   the   volumetricwater   content   of   the   substratedrops below a set point [6].

Other authors have reportedthe use of remote canopy tem­perature   to   automate   cottoncrop   irrigation  using   infraredther­mometers.   Through   atimed   temperature   threshold,automatic   irrigation   wastriggered   once   canopytemperatures   exceeded   thethreshold   for   certain   timeaccumulated   per   day.Automatic   irrigationscheduling   consistently   hasshown   to   be   valuable   inoptimizing   cotton   yields   andwater   use   efficiency   withrespect   to   manual   irrigationbased   on   direct   soil   watermea­surements [7].

An alternative parameter todetermine   crop   irrigationneeds   is   estimating   plantevapotranspiration (ET). ET isaffected   by   weatherparameters,   including   solar

radiation, temperature, relative humidity, wind speed, and cropfactors,   such   as   stage   of   growth,   variety   and   plant   density,management elements, soil properties, pest, and disease control[8]. Systems based on ET have been developed that allow watersavings of up to 42% on time­based irrigation schedule [9]. InFlorida,  automated switching  tensiometers have been used incombination with ET calculated from historic weather data tocontrol automatic irrigation schemes for papaya plants insteadof using fixed scheduled ones. Soil water status and ET­basedirrigation   methods   resulted   in   more   sustainable   practicescompared   with   set   schedule   irrigation   because   of   the   lowerwater volumes applied [10].

An   electromagnetic   sensorto measure soil moisture wasthe   basis   for   developing   anirrigation system at a savingsof   53%   of   water   comparedwith irrigation by sprinklers in

an area of 1000 m2 of pasture[11]. A reduction in water useunder scheduled systems alsohave been achieved, using soilsensor   and   an   evaporimeter,which   allowed   for   theadjustment of irrigation to the

daily   fluctuations   in   weatheror   volumetric   substratemoisture content [12].

A   system   developed   formalting barley cultivations inlarge areas of land allowed forthe   optimizing   of   irrigationthrough   decision   supportsoftware   and   its   integrationwith   an   in­field   wirelesssensor   network   (WSN)driving an irrigation

0018­9456 © 2013 IEEE

This article has been accepted for inclusion in a future issue of this journal. Content is final as presented, with the exception of pagination.

2 IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT

machine converted to make sprinkler nozzles controllable. Thenetwork consisted of five sensing stations and a weather station.Each of the sensing stations contained a data logger with twosoil   water   reflectometers,   a   soil   temperature   sensor,   andBluetooth communication. Using the network information andthe irrigation machine positions through a differential GPS, thesoftware   controlled   the   sprinkler   with   application   of   theappropriate   amount   of   water   [13].   Software   dedicated   tosprinkler control has been variously discussed [14].

A data   acquisition  system was  deployed   for  monitoring  cropconditions  by  means  of   soil  moisture   and   soil,   air,   and  canopytemperature measurement in cropped fields. Data were downloadedusing a handheld computer connected via a serial port for analysisand storage [15]. Another system used to achieve the effectivenessof   water   management   was   developed   based   on   a   WSN   and   aweather   station   for   Internet  monitoring  of  drainage water  usingdistributed   passive   capillary   wick­type   lysimeters.   Water   fluxleached below the root zone under  an irrigated cropping systemwas   measured   [16].   There   are   hybrid   architectures,   wirelessmodules are located inside the green­house where great flexibilityis   required,  and  wired  modules   are  used   in   the  outside  area  asactuator controllers [17].

The   development   of   WSNs   based   on   microcontrollers   andcommunication technologies can improve the current meth­ods ofmonitoring to support the response appropriately in real time for awide range of applications [18],  considering the requirements ofthe  deployed  area,   such  as   terrestrial,   underground,  underwater,multimedia, and mobile [19]. These applications involve militaryoperations   in   scenarios   of   bat­tlefield,  urban  combat,   and   forceprotection,   with   tasks   of   presence,   intrusion,   ranging,   imaging,detection   of   chemical,   toxic   material,   biological,   radiological,nuclear,   and  explo­sive   [20],   [21].   In  addition,   sensor  networkshave been used in health care purposes for monitoring, alerting,assistance, and actuating with security and privacy to support real­time data transmission [22]. Vital sign monitoring, such as ECG,heart rate, body temperature, has been integrated in hospitals andhomes through wearable or e­textile providing reports and alerts topersonal in case of emergency and tracking the location of patientswithin the hospital  limits [23]. WSNs have been used to remotemonitor  healthcare  of  dependent  people   at   their  homes   throughseveral   biomedical   sensors   such   as   ECG,   blood   pressure,   bodytemperature [24], and body motion [25].

Home applications   comprised  wireless  embedded  sensors   andactuators   that   enable   monitoring   and   control.   For   comfort   andefficient   energy   management,   household   devices   have   beencontrolled   through   sensors   that   monitor   parameters   such   astemperature,   humidity,   light,   and   presence,   avoiding   waste   ofenergy   [26].  Sensor  networks   have  been  used   for   security  pur­poses,   based   on   several   sensors   such   as   smoke   detectors,   gassensors, and motion sensors, to detect possible risk situations thattrigger appropriate actions in response, such as send an alert to aremote center through wireless communication [27].

In industrial environments, WSNs have been installed to providereal­time data acquisition for inventory management, to equipmentmonitoring for control with appropriate actions,  reducing human

errors   and   preventingmanufacturing down­time [28],[29].   For   example,   industrialWSN have been imple­

mented   to   motor   faultdiagnosis   [30]   and   for   themonitoring   of   thetemperature­sensitiveproducts   during   theirdistribution has been proposed[31].   In   addition,   there   arewireless systems for structuralidentification   underenvironmental   an   operationalparameters,   such   as   load   inbridges [32].

In   environmentalapplications,   sensor   networkshave   been   used   to   monitor   avariety   of   environmentalparameters   or   conditions   inmarine,   soil,   and   atmosphericcontexts   [33].   Environmentalparameters, including humidity,pressure,   tem­perature,   soilwater   content,   and   radiationwith   different   spatial   andtemporal   resolution   and   forevent detection such as disastermonitoring,   pollutionconditions,   floods,   forest   fire,and debris flow is continuouslymonitored   [34]–[36].Applications in agriculture havebeen   used   to  provide  data   forappropriate   management,   suchas monitoring of environmentalcondi­tions   like   weather,   soilmoisture   content,   soiltemperature,   soil   fertility,mineral   content,   and   weeddisease   detection,   monitoringleaf   temperature,   moisturecontent, and monitoring growthof   the   crop,   automatedirrigation facility and storage ofagricultural products [37]–[39].

Various commercial WSNsexist,   ranging   from   limitedand   low­resolution   deviceswith   sensors   and   embeddedproces­sors   to   complete   andexpensive acquisition systemsthat   sup­port   diverse   sensorsand   include   severalcommunication fea­tures [40].Recent   advances   inmicroelectronics  and wirelesstechnologies created low­costand   low­power   components,which   are   important   issues

especially   for   such   systems   such   as   WSN   [41].   Powermanagement has been addressed in both hardware and softwarewith   new   electronic   designs   and   operation   techniques.   Theselection   of   a   microprocessor   becomes   important   in   poweraware   design.   Modern   CMOS   and   micro­electro­mechanicalsystems   (MEMS)   technologies   allowed   manufacturers   toproduce on average every three years a enhance generation ofcircuits   by   integrating   sensors,   signal   conditioning,   signalprocessing, digital output options, com­munications, and powersupply units [42], [43]. For example, the parallel combinationof a battery and a supercapacitor has been used to extend theruntime of low­power wireless sensor nodes [44].

Energy  harvesting mechanisms have been  employed,   in  caseswhere it is difficult for changing or recharging batteries, hence thisstrategy   has   involved   combining   it   with   efficient   powermanagement   algorithms   to   optimize   battery   lifetime.   Power

harvesting   is  a  complementaryapproach   that   depends   onambient   energy   sources,including   environmentalvibration,   human   power,thermal,   solar,   and   wind   thatcan   be   converted   into   useableelectrical energy [45]–[47]. Onthe   other   hand,   severalstrategies   have   beenimplemented   to   reduce   powercon­sumption,   such   as   power­aware   protocols,   resource   andtask   management,communication,   topologycontrol   and   routing,   models

based on events, and congestioncontrol   mechanism   to   balancethe load, prevent packet drops,and   avoid   network   deadlockusing   a   combination   ofpredeployed   group   keys   thatallow  the  dynamic  creation  ofhigh   security   subnetworks  andoptimizes   energy  efficiency  ofsensor networks [48], [49]. Forinstance,   energy­savingstrategies   have   been   achievedthrough   scheduling   [50],   [51],sleep or wake up schemes, andadaptive   radio   frequency   (RF)in nodes, and choosing

This article has been accepted for inclusion in a future issue of this journal. Content is final as presented, with the exception of pagination.

GUTIÉRREZ et al.: AUTOMATED IRRIGATION SYSTEM USING A WSN AND GPRS MODULE 3

a   network   configuration   [52].   There   are   also   algorithms   tomaximize the network coverage ratio with a predefined balancethe energy consumption in the whole WSN [53], to reduce boththe transmission and the computational loads at the node level[54], and to estimate online the optimal sampling frequenciesfor sensors [55].

In   a   wireless   node,   the   radio   modem   is   the  major  powerconsuming component; recently, wireless standards have beenestablished  with  medium access  control  protocols   to  providemultitask   support,   data   delivery,   and   energy   efficiency   per­formance  [56],   such  as   the   standards   for  wireless   local   areanetwork, IEEE 802.11b (WiFi) [57] and wireless personal areanetwork   (WPAN),   IEEE   802.15.1   (Bluetooth)   [58],   IEEE802.15.3 (UWB) [59], and IEEE 802.15.4 (ZigBee) [60], andthose open wireless communication standards for Internet pro­tocol version 6 (IPv6) over low­power wireless personal areanetworks 6LoWPAN [61], [62], wireless highway addressableremote  transducer  WirelessHART [63],  and ISA100.11a [64]developed by the International Society of Automation.

In   this   paper,   the   development   of   the   deployment   of   anautomated irrigation system based on microcontrollers and wirelesscommunication   at   experimental   scale   within   rural   areas   ispresented. The aim of the implementation was to demonstrate thatthe   automatic   irrigation   can   be   used   to   reduce   water   use.   Theimplementation   is   a   photovoltaic   powered   automated   irrigationsystem   that   consists   of   a   distributed   wireless   network   of   soilmoisture   and   temperature  sensors  deployed   in  plant   root   zones.Each sensor  node  involved a soil­moisture probe,  a   temperatureprobe,   a   microcontroller   for   data   acquisition,   and   a   radiotransceiver;   the   sensor   mea­surements   are   transmitted   to   amicrocontroller­based   receiver.   This   gateway   permits   theautomated activation of irrigation when the threshold values of soilmoisture and temperature are reached. Communication between thesensor nodes and the data receiver is via the Zigbee protocol [65],[66] under the IEEE 802.15.4 WPAN. This receiver unit also has aduplex communication link based on a cellular­Internet interface,using  general  packet   radio  service   (GPRS)  protocol,  which   is  apacket­oriented  mobile  data   service  used   in  2G and 3G cellularglobal   system   for   mobile   communications   (GSM).  The   Internetconnection allows the data inspection in real time on a website,where   the   soil­moisture   and   temperature   levels   are   graphicallydisplayed through an application interface and stored in a databaseserver. This access also enables direct programming of scheduledirrigation schemes and trigger values in the receiver according thecrop   growth   and   season   management.   Because   of   its   energyautonomy and low cost, the system has potential use for organiccrops, which are mainly located in geographically isolated areaswhere the energy grid is far away.

II. AUTOMATED IRRIGATION SYSTEM

The automated irrigation system hereby reported, consisted oftwo   components   (Fig.   1),   wireless   sensor   units   (WSUs)   and   awireless information unit (WIU), linked by radio transceivers thatallowed   the   transfer   of   soil   moisture   and   temperature   data,implementing a WSN that uses ZigBee technology. The WIU has

also a GPRS module to transmitthe data to a web

Fig.   1.   Configuration   of   theautomated   irrigation   system.   WSUsand a WIU, based on microcontroller,ZigBee, and GPRS technologies.

Fig. 2.   WSU. (a) Electronic component PCB. (b) Radio modem ZigBee.(c)  Temperature  sensor.  (d)  Moisture  sensor.  (e)  Rechargeable  batteries.(f) Photovoltaic cell. (g) Polyvinyl chloride container.

server   via   the   public   mobilenetwork. The information canbe remotely monitored onlinethrough   a   graphicalapplication   through   Internetaccess devices.

A. Wireless Sensor Unit

A WSU is comprised of a RFtransceiver,   sensors,   amicrocontroller,   and   powersources.  Several WSUs can bedeployed in­field to configure adistributed   sensor   network   forthe automated irrigation system.Each   unit   is   based   on   themicrocontroller

PIC24FJ64GB004 (Microchip Technolo­gies,  Chandler,  AZ) thatcontrols the radio modem XBee Pro S2 (Digi International, EdenPrairie,   MN)   and   processes   information   from   the   soil­moisturesensor   VH400   (Vegetronix,   Sandy,   UT),   and   the   temperaturesensor   DS1822   (Maxim   Integrated,   San   Jose,   CA).   Thesecomponents are powered by rechargeable AA 2000­mAh Ni­MHCycleEnergy   batteries   (SONY,   Australia).   The   charge   is

maintained   by   a   photovoltaicpanel   MPT4.8­75   (PowerFilmSolar, Ames, IN) to achieve fullenergy   autonomy.   Themicrocontroller,   radio   modem,rechargeable   batteries,   andelectronic   components   were

encap­sulated   in   a   waterproofPolyvinyl   chloride   (PVC)container   (Fig.   2).   Thesecomponents   were   selected   tominimize   the   powerconsumption   for   the   proposedapplication.

This article has been accepted for inclusion in a future issue of this journal. Content is final as presented, with the exception of pagination.

4 IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT

Start

Request ConnectionGet date/time

date and time WIU

INT-RTCC?

Yes

EnableVoltage

Regulator

Measure:MoistureTemperatureVoltage

Package/Senddata to WIU

DisenableVoltage

Regulator

Sleep Mode

Fig.   3.   Algorithm   of   wireless   sensor   unit   (WSU)   for   monitoring   the   soil­moisture and temperature.

1) Single­Chip PIC24FJ64GB004:  A 16­bit microcontrollerwith 44­pins and nanoWatt XLP technology that operates in arange 2.0 to 3.6 V at 8 MHz with internal oscillator. It has up to25   digital   input/output   ports,   13­,   10­bit   analog­to­digitalconverters (ADC), two serial peripheral interface modules, twoI2C, two UART, 5 16­bit timers, 64 KB of program memory, 8KB of SRAM, and hardware real­time clock/calendar (RTCC).The microcontroller is well suited for this remote application,because of its low­power operating current, which is 175 µA at2.5 V at 8 MHz and 0.5 µA for standby current in sleep modeincluding the RTCC.

The  microcontroller   was  programmed   in  C   compiler   4.12(Custom Computer Services,  Waukesha, WI) with the appro­priate algorithm (Fig. 3) for monitoring the soil­moisture probethrough an analog­to­digital port and the soil­temperature probethrough   another   digital   port,   implemented   in   1­Wirecommunication protocol. A battery voltage monitor is includedthrough a high­impedance voltage divider coupled to an analog­to­digital  port.  The  data   are  packed  with   the  cor­respondingidentifier,   date,   and   time   to   be   transmitted   via   XBee   radiomodem   using   a   RS­232   protocol   through   two   digital   portsconfigured as transmitter (TX) and receiver (RX), respectively.After sending data, the microcontroller is set in sleep mode forcertain  period according   to   the  sensor sampling rate desired,whereas   the   internal  RTCC  is   running.  This  operation  mode

allows energy savings. Whenthe WSU is launched for firsttime,   the   algorithm   alsoinquires the WIU,

Fig. 4.  Communication frames between a WSU and the WIU.

the date and time to program the RTCC, and periodically updates it for synchronization.

2) ZigBee Modules: ZigBee(over IEEE 802.15.4) technol­ogy   is   based   on   short   rangeWSN and it was selected forthis   battery­operated   sensornetwork   because   of   its   lowcost, low power consumption,and   greater   useful   range   incomparison   with   otherwireless   technologies   likeBluetooth   (over   IEEE802.15.1),   UWB   (over   IEEE802.15.3),   and   Wi­Fi   (overIEEE   802.11)   [67].   TheZigBee   devices   operate   inindustrial,   scien­tific,   andmedical   2.4­GHz   radio   bandand allow  the  operation   in  aso­called   mesh   networkingarchitecture,   which   can   bedifferentiated   into   threecategories:  1)  coordinator;  2)router; and 3) end device. 

From   a   wide   range   ofcommercial   ZigBee   devices,the   XBee­PRO   S2   is   anappropriate   originalequipment   manufac­turermodule   to   establishcommunication   between   aWSU and the WIU because ofits   long­range   operation   andreliability   of   the   sensornetworking   architecture.   TheXBee­PRO S2 is a RF modemwith  integrated  chip antenna,20­pins,   and   13   generalpurpose   input/output   (GPIO)ports available of which fourare ADC. It can operate up toa   distance   of   1500   m   inoutdoor line­of­sight with 170

mA of TX peak current and 45 mA for RX current at 3.3 V andpower­down current of 3.5 µA. 

The XBee radio modem of each WSU is powered at 3.3 Vthrough   a   voltage   regulator   ADP122AUJZ­3.3­R7   (AnalogDevices, Norwood, MA) and interfaced to the host microcon­troller through its serial port, a logic­level asynchronous serial,and voltage compatible UART configured at 9600 baud rate, no­ parity, 1 ­ start bit, 1 ­ stop bit, 8 ­ data bits. 

The WSUs were configured such as end devices   to  deploy  anetworking   topology   point­to­point   based   on   a   coordinator   thatwas implemented by the XBee radio modem of the WIU. An enddevice has the following characteristics: 1) it must join a ZigBeePAN before it can transmit or receive data; 2) cannot allow devices

to   join   the   network;   3)   mustalways transmit and receive RFdata   through   its   parent;   4)cannot route data; and 

5) can enter low power modesto conserve power and can bebattery   powered.   The   leastsignificant byte of the unique64­bit address is used to labelthe   information   of   the   soilmoisture and   temperature  foreach   WSU   in   the   network.This byte is  registered in the

WIU   as   the   identifier   (ID)associated   to   each  WSU.  Asshown in the sample frames torequest   date/time,   receivedate/time,   and   send   datapackaged to the WIU (Fig. 4).

3) Soil   Sensor   Array:  Thesensor array consists of two soilsensors, including moisture andtemperature that are inserted inthe root zone of the plants. TheVH400 probe was selected to 

This article has been accepted for inclusion in a future issue of this journal. Content is final as presented, with the exception of pagination.

GUTIÉRREZ et al.: AUTOMATED IRRIGATION SYSTEM USING A WSN AND GPRS MODULE 5

estimate the soil moisture because of low power consumption(<  7   mA)   and   low   cost.   The   probe   measures   the   dielectricconstant  of   the  soil  using  transmission   line   techniques  at  80MHz,  which is  insensitive  to water  salinity,  and provides  anoutput range between 0 and 3.0 V, which is proportional to thevolumetric   water   content   (VWC)   according   to   a   calibrationcurve provided by the manufacturer. The sensor was powered at3.3 V and monitored by the microcontroller through an ADCport.

Soil temperature measurements were made through the dig­ital thermometer DS1822. The sensor converts temperature to a12­bit digital word and is stored in 2­B temperature registers,corresponding to increments of 0.0625 °C. The temperature isrequired through a reading command and transmitted using 1­Wire bus protocol implemented in the microcontroller throughone digital port. The thermometer has  ±2.0 °C accuracy over−10 °C to +85 °C temperature range and a unique 64­bit serialnumber. The sensor is a 3­pin single­chip and TO92 packagethat   was   embedded   in   a   metal   capsule   and   sealed   in   awaterproof PVC cylindrical container.

To calibrate the soil moisture, several samples were preparedwith 1 kg of dry soil from the crop area. Its composition wasloamy sand with 80% sand separate, 4.5% clay separate, and15.6% silt   separate.  The   soil  water  holding  capacity  was  of20.7%   VWC   corresponding   to   measured   output   voltages   of1.45   V.   The   temperature   sensors   were   calibrated   through   areference  mercury   thermometer  CT40,  with  0.1   °C divisionsand a range from  −1 °C to 51 °C. The thermometer and thetemperature sensors were placed in an insulated flask filled withmineral oil at 10 °C and 40 °C.

4) Photovoltaic Cell:  To maintain the charge of   the WSUbatteries, a solar panel MPT4.8­75 was employed. Each solarpanel delivers 50 mA at 4.8 V, which is sufficient energy tomaintain   the   voltage   of   the   three   rechargeable   batteries.   AMSS1P2U  Schottky   diode   (Vishay,   Shelton,  CT)   is  used   toprevent the solar module and to drain the battery when is in thedark. The solar panel is encapsulated in a 3­mm clear polyesterfilm with dimensions of 94 mm × 75 mm. This flexible panelwas mounted on a PVC prismatic base (100 mm  ×  80 mm  ×3.17  mm)   that   is   fastened   in   the  upper  part   of  a  PVC poleallowing for the correct alignment of the photovoltaic panel tothe sun. The stick is 50 cm of length and 12.5 mm of diameter;the lower end of the pole had a tip end to be buried.

B. Wireless Information Unit

The soil moisture and temperature data from each WSU arereceived,  identified, recorded, and analyzed in the WIU. TheWIU consists of a master microcontroller PIC24FJ64GB004, anXBee   radio   modem,   a   GPRS   module   MTSMC­G2­SP(MultiTech Systems, Mounds View, MN), an RS­232 inter­faceMAX3235E (Maxim Integrated, San Jose, CA), two electronicrelays,   two   12   V   dc   1100   GPH   Livewell   pumps   (Rule­Industries, Gloucester, MA) for driving the water of the tanks,and   a   deep   cycle   12   V   at   100­Ah   rechargeable   battery   L­24M/DC­140 (LTH,  Mexico),  which   is   recharged  by  a   solar

panel  KC130TM of  12  V at130  W  (Kyocera,  Scottsdale,AZ)

Fig. 5.   WIU. (a) Electronic component PCB. (b) Master microcontroller.

(c)   Solid   state  memory.   (d)  Opticalisolators.   (e)   RS­232   interface.   (f)Push   button.   (g)   Output   cables   topumps. (h) Supply cable from chargecontroller.(i) PCV box.

through   a   PWM   chargecontroller   SCI­120   (Syscom,Mexico).   All   the   WIUelectronic   components   wereencapsulated   in   a  waterproofPVC box as shown in Figs. 5and   6.   The   WIU   can   belocated up to 1500­m line­of­sight   from  the  WSUs  placedin the field.

1) Master Microcontroller:The functionality of the WIUis  based   on   themicrocontroller,   which   isprogrammed   to   performdiverse  tasks,  as   is  shown inFig.   7.   The   first   task   of   theprogram is to download froma web server the date and timethrough   the   GPRS   module.The WIU is ready to transmitvia   XBee   the   date   and   timefor each WSU once powered.

Then,   the   microcontroller   receives   the   information   packagetransmitted by each WSU that conform the WSN.

These data are processed by the algorithm that first identifies theleast significant byte of a unique 64­bit address encap­sulated inthe package received. Second, the soil moisture and temperaturedata   are   compared   with   programmed   values   of   minimum   soilmoisture and maximum soil temperature to activate the irrigationpumps for a desired period. Third, the algorithm also records a log

file with the data in a solid statememory 24FC1025 (MicrochipTechnologies,   Chandler,   AZ)with a capacity of 128 kB. Eachlog is 12­B long, including soilmoisture   and   temperature,   thebattery   voltage,   the   WSU   ID,the date, and time generated by

the internal RTCC. If irrigationis   provided,   the   program   alsostores   a   register   with   theduration of irrigation, the date,and   time.   Finally,   these   dataand   a   greenhouse   ID   are   alsotransmitted

This article has been accepted for inclusion in a future issue of this journal. Content is final as presented, with the exception of pagination.

6 IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT

Fig. 6.  Inside view of the WIU. (a) Radio modem ZigBee. (b) GPRS module.(c) SIM card. (d) GPRS PCB antenna. (e) Pumps relays.

Fig. 7. Algorithm of the master microcontroller in the WIU for the automatedirrigation system.

at each predefined time to a web server through HTTP via theGPRS module to be deployed on the Internet web application inreal time.

When   the   server   receives   a   request   for   the   web   page,   itinserts each data to the corresponding field in the database.

This link is bidirectional and permits to change the thresholdvalues   through   the   website   interface;   scheduled   watering   orremote watering can be performed.

The WIU has also a push button to perform manual irriga­tion for a programmed period and a LED to indicate when theinformation package is received. All the WIU processes can bemonitored through the RS­232 port.

The WIU includes a function that synchronizes the WSUs atnoon for monitoring the status of each WSU. In the case that all

WSUs   are   lost,   the   systemgoes   automatically   to   adefault   irrigation   schedulemode. Besides this action, anemail   is   sent   to   alert   thesystem administrator.

2) GPRS   Module:  TheMTSMC­G2­SP   is   a   cellularmodem  embedded   in   a   64­pins   universal   socket   thatoffers   standards­based   quad­band   GSM/GPRS   Class   10performance.   This   GPRSmodem includes an embeddedtransmission   controlprotocol/Internet   protocolstack   to   bring   Internetconnectivity,   a   UFL   antennaconnector   and   subscriberidentity module (SIM) socket.The   module   is   capable   oftransfer speeds up to 115.2 Kb/s   and   can   be   interfaceddirectly   to   a   UART   ormicrocontroller   using   ATcommands. It also includes anonboard   LED   to   displaynetwork status. 

The GPRS was powered to 5V regulated by UA7805 (TexasInstruments,   Dallas,   TX)   andoperated at 9600 Bd through aserial   port   of   the   mastermicrocontroller   and   connectedto  a  PCB antenna.  The  powerconsumption is 0.56 W at 5 V. 

In   each   connection,   themicrocontroller   sends   ATcommands   to   the   GPRSmodule; it inquires the receivedsignal   strength   indication,which must be greater than −89dBm   to   guarantee   a   goodconnection.   In   addition,   itestablishes the communica­tionwith the URL of the web serverto upload and download data. Ifthe   received   signal   strength   ispoor,   then   all   data   are   storedinto   the  solid­state  memory  ofthe WIU and the system try toestablish   the   connection   eachhour. 

3) Watering   Module:  Theirrigation   is   performed   bycon­trolling   the   two   pumpsthrough 40­A electromagneticrelays   connected   with   themicrocontroller   via   twooptical   isolators   CPC1004N(Clare,   Beverly.   MA).   Thepumps   have   a   powerconsumption   of   48   W   each

and were fed by a 5000­l water tank. Four different irrigation actions (IA) are implemented in the

WIU algorithm: 

1) fixed duration for manual irrigation with the push button; 

2) scheduled date and time irrigations through the web pagefor any desired time; 

3) automated irrigation with a fixed duration, if at least onesoil moisture sensor value of the WSN drops below theprogrammed threshold level; 

4) automated irrigation with a fixed duration, if at least onesoil   temperature   sensor  value  of   the  WSN exceeds   theprogrammed threshold level. 

3. Web Application 

Graphical   user   interfacesoftware   was   developed   forreal­time   monitoring   andprogramming   of   irrigationbased   on   soil   moisture   andtemperature   data.   Thesoftware   application   permitsthe   user   to   visualizegraphically the data from eachWSU online using any devicewith Internet (Fig. 8).

Besides   the   soil­moistureand   temperature   graphs,   theweb   application   displays   thetotal   water   consumption   andthe kind of the IA.

The   web   application   alsoenabled   the   user   directprogram­ming   of   scheduledirrigation   schemes   andadjusting the trigger values inthe WIU according to the cropspecies   and   seasonmanagement.   All   theinformation   is   stored   in   adatabase. The web applicationfor   monitoring   andprogramming   was   coded   inC#   language   of   MicrosoftVisual   Studio   2010.   Thedatabase was implemented inSQL Server 2005.

This article has been accepted for inclusion in a future issue of this journal. Content is final as presented, with the exception of pagination.

GUTIÉRREZ et al.: AUTOMATED IRRIGATION SYSTEM USING A WSN AND GPRS MODULE 7

Fig.   8.   Web   application   of   the   automated   irrigation   system   to   remotelysupervise   the   soil  moisture   and   temperature  of   each  WSU   and   change   thethreshold values and the scheduled irrigation.

Fig. 9. Greenhouse for organic sage production with WSUs located arbitrarilyin different cultivation beds. (a) WSU­55 on bed 2. (b) WSU­56 on bed 12.(c) WSU­57 on bed 23. WSU­54 was on bed 1.

III. IRRIGATION SYSTEM OPERATION

The system was tested in a 2400­m2 greenhouse, located nearSan Jose del  Cabo,  Baja California Sur  (BCS), Mexico (23°10.841’   N,   109°   43.630’   W)   for   organic   sage   (Salviaofficinalis) production. The greenhouse had 56 production bedscovered with plastic. Each bed was 14­m long andhad two  black polyethylene tubes  with drip hole spac­ing of 0.2 m. The automated irrigation system was used

to   irrigate   only   600   m2,   which   corresponded   to   14   beds;whereas,   the   remaining   42   beds   were   irrigated   by   humansupervision to compare water consumption with the tra­ditionalirrigation practices in this production place. Four WSUs labeledby the last significant byte of the unique 64­bit address (WSU­54, 55, 56, and 57) were located in the greenhouse at arbitrarypoints (Fig. 9).

The WSU­57 unit  was used to measure the soil  moisture andtemperature  in   the  area (bed 23)  where  the   traditional  irrigationpractices were employed. The other three units (WSU­54, 55, and56) were  located  in beds 1, 2,  and 12  to operate  the automated

irrigation   system   with   theircorresponding soil moisture andtemperature sensors situated ata depth of 10 cm

Fig. 10. Gathered data of the WSUs,in   the   web   application   of   theautomated   irrigation   system:   soiltemperatures, soil moisture, and watersupplied   (vertical   bars   indicateautomated and scheduled irrigation).

in the root zone of the plants.These three units allowed dataredundancy   to   ensureirrigation   control.   Thealgorithm   considered   thevalues from the WSU­54, 55,and   56,   if   one   reached   thethreshold   values   theautomated   irrigation   wasperformed.

The pumping rate provided10   ml/min/drip   hole,   whichwas   measured   in   theautomated   irrigation   zone   insix different drip holes.

In   accordance   with   theorganic   producer’sexperience, a minimum valueof 5% VWC for the soil wasestablished   as   the   moisturethreshold  level  and 30 °C asthe   temperature   thresholdlevel   for   the   automatedirrigation   modes   (IA­3   andIA­4,   respectively).   Initially,the scheduled irrigation (IA­2)of   35   min/week   was   usedduring   the   first   six   weeks.After   that,   the   scheduledirrigation   was   set   at   35   minthree   times   per   week.   Sagecultivation finalized after 136days.

During   the   cultivation,several   automated   irrigationperiods   were   carried   out   bythe system because of the soil­moisture   (IA­3)   or

temperature (IA­4) levels, regardless of the scheduled irrigation(IA­2). All data were uploaded each hour to the web server forremote supervision. For instance, data of five days are shown(Fig. 10). The first graph shows soil temperatures. The verticalbars   indicate   automated   irrigation   periods   triggered   bytemperature   when   soil   temperature   was   above   the   thresholdvalue (30 °C). The second graph shows soil moistures that wereabove the threshold value (5.0% VWC), and thus the automatedirrigation was not triggered by soil moisture. Finally, the lastgraph   shows   the   total   water   used   by   the   sage   with   thecorresponding scheduled  irrigation vertical  bars  for   the IA­2.The dots denote the automated and scheduled irrigation.

Automated   irrigationtriggered by soil moisture forfour   days   are   shown   in   Fig.11;   when   the   soil   moisturevalue fell below the thresholdlevel   of   5.0%   VWC,   theirrigation   system   wasactivated   for   35   minaccording   to   IA­3,   whereasthe soil temperature remainedbelow   the   threshold   level.

Similarly,   Fig.   12   showsautomated irrigation triggeredby soil temper­ature; when thetemperature was above 30 °C,the   irrigation   system   wasactivated for 5 min accordingto   IA­4,   whereas   the   soilmoisture   remained  above  thethreshold level.

This article has been accepted for inclusion in a future issue of this journal. Content is final as presented, with the exception of pagination.

8 IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT

Fig. 11. Automated irrigation (vertical bars) triggered by the soil moisture 

threshold ≤ 5% VWC.

Fig. 14.   Automated irrigation systems for the experimental production of:sage (top left), thyme (top right), origanum (bottom left), and basil (bottomright) in San Jose del Cabo, Los Arados, El Pescadero, and El Comitan,respectively.

250

Fig. 12.  Automated irrigation (vertical bars) triggered by the soil temperature

threshold ≥ 30 °C.

(mA

)

200

(°C

) 30c

20150

25 b 15

Tem

per

atu

re

VW

C (

%)

Cu

rre

nt20

a10

d 100

15 5

10 50 Sleep (4.47 μA)

40000 5 10 15 20 25 30 35)

3

300 Time (s)(m

200

Wat

er

100 Fig. 15. WSU current consumption in monitoring and sleep modes.0

40 60 80 100 120 14020

Day

Fig. 13. Daily mean soil temperature (a: traditional; b: automated), daily meansoil moisture (c:  traditional; d: automated),  and accumulated water irrigationvolumes (dotted  line:   traditional;  solid   line: automated)  over  the  entire sagecropping season.

Water consumption with  the organic producers’   traditionalirrigation procedure consisted of watering with a 2” electricalpump during 5 h three times per week for the whole cultivationperiod. Under this scheme the volume flow rate measured onsite was 10 ml/min/per drip hole, giving a total of 174 l/driphole, whilst the automated irrigation system used 14 l/drip hole.In the entire greenhouse, the sage plants presented similar freshbiomass regardless of the irrigation procedure during the wholeproduction   period.   The   average   biomass   per   cut   was   110pounds for the traditional irrigation system corresponding to 42production  beds   and  30  pounds   for   the   automated   irrigationsystem corresponding to 14 beds.

The automated system was tested in the greenhouse for 136days (Fig. 13). Daily mean soil moisture and temperature are

shown,   as   well   as   theaccumulated   water   used   forboth   systems.   Both   meantemperatures   presentedsimilar   behavior   for   theproduction period,  except  forthe   last   30   days,   where   thesoil   temperature   for   thetraditional irrigation practice

(curve a) was lower than theautomated   irrigation   (curveb). The daily mean VWC forthe   traditional   irrigationpractice (curve c) was almostconstant  >16%,  whereas   thatfor   the   automated   irrigation(curve d) was below 10%. Inaddition,   the   accumulatedwater   used   are   showncorresponding to 14 beds foreach   irrigation   system.   Thetotal   water   requirement   was341 m3 for the traditional oneand 29 m3  for the automatedone.   Then,   the   automatedirrigation   used  ∼90%   lesswater   with   respect   to   thetraditional irrigation practice.

Another   three   automatedirrigation   systems   (Fig.   14)have   been   tested   along   18

months   in   other   places   in   BCS,  Mexico:   El  Pescadero   (23°21.866’ N, 110° 10.099’ W), El Comitan­CIBNOR (24° 7.933’N,   110°   25.416’   W),   and   Los   Ara­dos   (24°   47.1’   N,   111°11.133’ W). In these three places, programmed irrigations (IA­2) were compared with trig­gered irrigations (IA­3 and IA­4),water savings ∼60% were obtained.

For cases such as Los Arados, it was found that the signal

receiving   strength   was   toolow   and   the   Internetconnection   could   not   beestablished, hence in this caseall  data  were  stored   into   thesolid   state   memory   of   theWIU.

Power   consumption   of   aWSU   was   measured   throughcurrent   oscilloscope   (UNI­TUT81B) in the monitoring andsleep   operational   modes   (Fig.15).   Each   hour,   the   soil­moisture

This article has been accepted for inclusion in a future issue of this journal. Content is final as presented, with the exception of pagination.

GUTIÉRREZ et al.: AUTOMATED IRRIGATION SYSTEM USING A WSN AND GPRS MODULE 9

4.5

4.25With solar panel

(V)

Vo

ltag

e

4

3.75Without solar panel

3.502 03 04 05 06 07 08 09 10 11 1201

Day

Fig. 16.  Battery charge–discharge cycle of a wireless sensor unit (WSU).

TABLE II

COMPONENTS 

FOR WIU

800

) 700

2(W

/m 600

500

rad

iati

on

400

300

So

lar

200

100

002 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 1301

Day

Fig. 17. Solar radiation along the experiment of charge­discharge cycle of a wireless sensor unit (WSU).

TABLE I

COMPONENTS FOR WSU

and temperature data were transmitted to theWIU. Before transmitting the data, the XBeeof   the   WSU  was   powered   on   through   thevoltage   regulator   that   was   enabled   for   aperiod of 20 s by the microcontroller, whichwas a long enough time for the radio modemto wake up and transmit the data. Then, thetotal average power consumption was kept at0.455 mAh. The charge­discharge  cycle ofthe   batteries   is   shown   for   20   days   in   the

winter   withthe   solarpanelconnectedanddisconnected(Fig.   16)using the dataregistered   bythe   batteryvoltagemonitor.   Thesolarradiation   forthose   days   isshown in Fig.17.  Thus,   thephotovoltaicpanel and thebatteriesprovidesufficientenergy   tomaintain   theWSU runningfor the wholecrop   seasonat almost anylatitude,   duethe   lowenergyconsumption.

The   WIUaveragecurrentconsumptionbecause   ofthe electroniccomponentswas   of   80mAh   inoperationalmode.

use,   the   importanceof   the   preservationof   this   naturalresource   justify   theuse   of   this   kind   ofirrigation systems.

ACKNOWLEDGMENT

The   authorswould   like   to   thankP.   Luna,   J.   Cobos,A. Alvarez, C. Soto,M.   Cordoba,   and   J.Mandujano for   theirsupport.

This article has been accepted for inclusion in a future issue of this journal. Content is final as presented, with the exception of pagination.

10

REFERENCES

[1]W. A. Jury and H. J. Vaux, “The emerging global watercrisis:   Managing   scarcity   and   conflict   between   waterusers,” Adv. Agronomy, vol. 95, pp. 1–76, Sep. 2007. 

[2]X.   Wang,   W.   Yang,   A.   Wheaton,   N.   Cooley,   and   B.Moran, “Efficient  registration of optical and IR imagesfor   automatic   plant   water   stress   assessment,”  Comput.Electron.   Agricult.,   vol.   74,   no.   2,   pp.   230–237,  Nov.2010. 

[3]G. Yuan, Y. Luo, X. Sun, and D. Tang, “Evaluation of a cropwater stress index for detecting water stress in winter wheatin the North China Plain,”  Agricult. Water Manag., vol. 64,no. 1, pp. 29–40, Jan. 2004. 

[4]  S.  B.  Idso,  R.  D.  Jackson,  P.  J.  Pinter,  Jr.,  R.  J.  Reginato,  and

10. L.   Hatfield,   “Normalizing   the   stress­degree­dayparameter   for   environ­mental   variability,”  Agricult.Meteorol., vol. 24, pp. 45–55, Jan. 1981. 

[5]Y. Erdem, L. Arin,  T.  Erdem, S.  Polat,  M. Deveci,  H.Okursoy, and 

8.T.   Gültas,   “Crop   water   stress   index   for   assessingirrigation scheduling of drip irrigated broccoli (Brassicaoleracea L. var. italica),” Agricult. Water Manag., vol. 98,no. 1, pp. 148–156, Dec. 2010. 

[6]K.   S.   Nemali   and   M.   W.   Van   Iersel,   “An   automatedsystem for  con­trolling  drought   stress  and   irrigation   inpotted plants,”  Sci. Horticult., vol. 110, no. 3, pp. 292–297, Nov. 2006. 

[7]S.   A.   O’Shaughnessy   and   S.   R.   Evett,   “Canopytemperature   based   sys­tem   effectively   schedules   andcontrols   center   pivot   irrigation   of   cotton,”  Agricult.Water Manag., vol. 97, no. 9, pp. 1310–1316, Apr. 2010. 

[8]R. G. Allen, L. S. Pereira, D. Raes, and M. Smith,  CropEvapotranspiration­Guidelines   for   Computing   CropWater   Requirements—FAO   Irrigation   and   DrainagePaper 56. Rome, Italy: FAO, 1998. 

[9]S.   L.   Davis   and   M.   D.   Dukes,   “Irrigation   schedulingperformance   by   evapotranspiration­based   controllers,”Agricult. Water Manag., vol. 98, no. 1, pp. 19–28, Dec.2010. 

[10] K. W. Migliaccio, B. Schaffer, J. H. Crane, and F.S. Davies, “Plant response to evapotranspiration and soilwater   sensor   irrigation  schedul­ing methods for  papayaproduction   in   south   Florida,”  Agricult.   Water  Manag.,vol. 97, no. 10, pp. 1452–1460, Oct. 2010. 

[11] J.   M.   Blonquist,   Jr.,   S.   B.   Jones,   and   D.   A.Robinson,   “Precise   irrigation   scheduling   for   turfgrassusing a subsurface electromagnetic soil moisture sensor,”Agricult. Water Manag., vol. 84, nos. 1–2, pp. 153–165,Jul. 2006. 

[12] O. M. Grant, M. J. Davies, H. Longbottom, and C.J. Atkinson, “Irrigation scheduling and irrigation systems:Optimising irrigation effi­ciency for container ornamentalshrubs,” Irrigation Sci., vol. 27, no. 2, pp. 139–153, Jan.2009. 

[13] Y. Kim, R. G. Evans, and W. M. Iversen, “Remotesensing   and   control   of   an   irrigation   system   using   adistributed   wireless   sensor   network,”  IEEE  Trans.Instrum. Meas., vol. 57, no. 7, pp. 1379–1387, Jul. 2008. 

[14] Y.   Kim   and   R.   G.   Evans,   “Software   design   forwireless   sensor­based   site­specific   irrigation,”  Comput.Electron.   Agricult.,   vol.   66,   no.   2,   pp.   159–165,   May2009. 

[15] D.   K.   Fisher   and   H.   A.   Kebede,   “A   low­costmicrocontroller­based   system   to   monitor   croptemperature   and   water   status,”  Comput.   Electron.Agricult., vol. 74, no. 1, pp. 168–173, Oct. 2010. 

[16] Y. Kim, J.  D.  Jabro,  and R.  G.  Evans,  “Wireless

lysimeters for real­ time online soil water  monitoring,”  Irrigation Sci., vol. 29, no. 5,pp. 423–430, Sep. 2011. 

[17] O.   Mirabella   and   M.Brischetto,   “A   hybridwired/wireless   networkinginfrastructure for greenhousemanagement,”  IEEE   Trans.Instrum. Meas.,  vol.  60,  no.2, pp. 398–407, Feb. 2011. 

[18] I.  F.  Akyildiz,  W.  Su,Y. Sankarasubramaniam, andE.   Cayirci,   “A   survey   onsensor   networks,”  IEEECommun. Mag., vol. 40, no.8, pp. 104–112, Aug. 2002. 

[19] J.  Yick, B.  Mukherjee,and   D.   Ghosal,   “Wirelesssensor   network   survey,”Comput.  Netw.,  vol.  52,  no.12,   pp.   2292–2330,   Aug.2008. 

[20] M.   Winkler,   K.­D.Tuchs,   K.   Hughes,   and   G.Barclay,   “Theoretical   andpractical   aspects   of   militarywireless sensor networks,” J.Telecommun.  Inf.   Technol.,vol.  2,  pp.  37–45,  Apr./Jun.2008. 

[21] M. P. Durisic, Z. Tafa,G.   Dimic,   and   V.Milutinovic,   “A   survey   ofmilitary   applications   ofwireless sensor networks,” inProc. MECO, Jun. 2012, pp.196–199. 

[22] M.   C.   Rodríguez­Sánchez, S. Borromeo, and J.A.   Hernández­Tamames,“Wireless   sensor   networksfor   conservation   andmonitoring   cultural   assets,”IEEE Sensors J., vol. 11, no.6, pp. 1382–1389, Jun. 2011.

[23] G. López, V. Custodio,and   J.   I.  Moreno,   “LOBIN:E­textile   and   wireless­sensor­network­basedplatform   for   healthcaremonitoring in future hospitalenvironments,”  IEEE Trans.Inf.   Technol.   Biomed.,   vol.14,   no.   6,   pp.   1446–1458,Nov. 2010. 

IEEE TRANSACTIONS ONINSTRUMENTATION AND

MEASUREMENT

[24] J. M. Corchado, J. Bajo, D. I.Tapia,   and   A.   Abraham,“Using   heterogeneouswireless sensor networks in atelemonitoring   system   forhealthcare,” IEEE Trans. Inf.Technol.   Biomed.,   vol.   14,no. 2,pp. 234–240, Mar. 2010. 

[25] G. X. Lee, K. S. Low,and T.  Taher,  “Unrestrainedmeasurement of arm motionbased on a wearable wirelesssensor   network,”  IEEETrans.  Instrum.   Meas.,   vol.59,   no.   5,   pp.   1309–1317,May 2010. 

[26] D.­M.   Han   and   J.­H.Lim,   “Smart   home   energymanagement   system   usingIEEE 802.15.4 and ZigBee,”IEEE   Trans.   Consum.Electron., vol. 56, no. 3, pp.1403–1410, Aug. 2010. 

[27] C.   Gomez   and   J.Paradells,   “Wireless   homeautomation   networks:   Asurvey   of   architectures   andtechnologies,”  IEEECommun. Mag., vol.  48, no.6, pp. 92–101, Jun. 2010. 

[28] M.   Bertocco,   G.Gamba,   A.   Sona,   and   S.Vitturi,   “Experimentalcharac­terization  of   wirelesssensor   networks   forindustrial   applications,”IEEE Trans. Instrum. Meas.,vol.   57,   no.   8,   pp.   1537–1546, Aug. 2008. 

[29] V. C. Gungor and G. P.Hancke,   “Industrial  wirelesssensor networks: Challenges,design   principles,   andtechnical approaches,”  IEEETrans.  Ind.   Electron.,   vol.56,   no.   10,   pp.   4258–4265,Oct. 2009. 

[30] L.   Hou   and   N.   W.Bergmann, “Novel industrialwireless sensor networks formachine   conditionmonitoring   and   faultdiagnosis,”  IEEE   Trans.Instrum.  Meas.,  vol.  61,  no.10,   pp.   2787–2798,   Oct.2012. 

[31] A.   Carullo,   S.Corbellini, M. Parvis, and A.Vallan,   “A   wireless   sen­sornetwork   for   cold­chainmonitoring,”  IEEE   Trans.Instrum.  Meas.,  vol.  58,  no.5, pp. 1405–1411, May 2009.

[32] A.   Araujo,   J.   Garcia­Palacios, J. Blesa, F. Tirado,E. Romero, A. Samartin, andO. Nieto­Taladriz, “Wirelessmeasurement   system   forstructural   health   monitoringwith   high   time­synchronization   accu­racy,”IEEE Trans. Instrum. Meas.,

vol. 61, no. 3, pp. 801–810, Mar. 2012.

[33] P. Corke, T. Wark, R. Jurdak, H. Wen, P. Valencia,and   D.   Moore,   “Environmental   wireless   sensornetworks,” Proc. IEEE, vol. 98, no. 11, 

42. 1903–1917, Nov. 2010. 

[34] L. M. Oliveira and J. J. Rodrigues, “Wireless sensornetworks:   A   survey   on   environmental   monitoring,”  J.Commun., vol. 6, no. 2, pp. 143–151, Apr. 2011. 

[35] H.­C. Lee, Y.­M. Fang, B.­J. Lee, and C.­T. King,“The tube: A rapidly deployable wireless sensor platformfor   supervising   pollution   of   emergency   work,”  IEEETrans. Instrum. Meas., vol. 61, no. 10, 

42. 2776–2786, Oct. 2012. 

[36] H.­C. Lee, A. Banerjee, Y.­M. Fang, B.­J. Lee, andC.­T. King, “Design of a multifunctional wireless sensorfor   in­situ   monitoring   of   debris   flows,”  IEEE   Trans.Instrum.  Meas.,   vol.   59,   no.   11,   pp.   2958–2967,  Nov.2010. 

[37] N.   Wang,   N.   Zhang,   and   M.   Wang,   “Wirelesssensors   in   agriculture   and   food   industry—Recentdevelopment and future perspective,”  Comput. Electron.Agricult., vol. 50, no. 1, pp. 1–14, Jan. 2006. 

[38] D.   D.   Chaudhary,   S.   P.   Nayse,   and   L.   M.Waghmare, “Application of wireless sensor networks forgreen house parameters control in precision agriculture,”Int. J. Wireless Mobile Netw., vol. 3, no. 1, pp. 140–149,Feb. 2011. 

[39] P. Mariño, F. P. Fontan, M. A. Dominguez, and S.

Otero, “An experi­mental ad­hoc   WSN   for   theinstrumentation of biologicalmodels,”  IEEE  Trans.Instrum.  Meas.,  vol.  59,  no.11,   pp.   2936–2948,   Nov.2010. 

[40] M. Johnson, M. Healy,P. van de Ven, M. J. Hayes,J.  Nelson,  T.  Newe,  and  E.Lewis,   “A   comparativereview   of   wireless   sensornetwork mote technologies,”in  Proc. IEEE Sensors,  Oct.2009, pp. 1439–1442. 

[41] J.   S.   Lee,   Y.   W.   Su,and   C.   C.   Shen,   “Acomparative   study   ofwireless   protocols:Bluetooth,   UWB,   ZigBee,and   Wi­Fi,”   in  Proc.   IEEE33rd  Annu.   Conf.   IECON,Nov. 2007, pp. 46–51. 

[42] M. R. Frankowiak, R. I.Grosvenor,   and   P.   W.Prickett,   “A   review   of   theevolution of microcontroller­based   machine   and   processmon­itoring,”  Int.   J.   Mach.Tool Manuf., vol. 45, nos. 4–5, pp. 573–582, Apr. 2005. 

[43] C.   Kompis   and   P.Sureka, “Power managementtechnologies   to   enableremote   and   wirelesssensing,”   ESP   KTN,Teddington,   U.K.,   Tech.Rep., May 2010. 

[44] M.   T.   Penella   and   M.Gasulla,  “Runtime extensionof low­power wireless sensornodes   using   hybrid­storageunits,” IEEE Trans. Instrum.Meas.,   vol.   59,   no.   4,   pp.857–865, Apr. 2010. 

[45] W. K.  G.  Seah,  Z.  A.Eu, and H.­P. Tan, “Wirelesssensor networks powered byambient   energy   harvesting(WSN­HEAP)—Survey   andchallenges,” in Proc. 1st Int.Conf.  Wireless  VITAE,  May2009, pp. 1–5. 

[46] Y.   K.   Tan   and   S.   K.Panda,   “Self­autonomouswireless   sensor   nodes   withwind   energy   harvesting   forremote   sensing   of   wind­driven   wildfire   spread,”IEEE Trans. Instrum. Meas.,vol.   60,   no.   4,   pp.   1367–1377, Apr. 2011. 

This article has been accepted for inclusion in a future issue of this journal. Content is final as presented, with the exception of pagination.

GUTIÉRREZ et al.: AUTOMATED IRRIGATION SYSTEM USING A WSN AND GPRS MODULE

[47] E. Sardini and M. Serpelloni, “Self­powered wireless sensor for air tem­perature and velocity measurements with energy harvesting capability,”IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 60, no. 5, pp. 1838–1844, May 2011.

[48] I.   Marin, E. Arceredillo, A.   Zuloaga, and“Wireless sensor networks: A   survey   on   ultra­low   power­aware   design,” in   Proc. WASET,   vol. 8.

42. 1–6. 

[49] S.   Kolli   and   M.   Zawodniok,   “Energy­efficient   multi­key   security   scheme   forwireless sensor network,” in  Proc. IEEE 34thConf. LCN, Oct. 2009, 

42. 937–944. 

[50] J. Lin, W. Xiao, F. L. Lewis, and L.Xie,   “Energy­efficient  distributed  adaptivemultisensor scheduling for target tracking inwireless   sensor   networks,”  IEEE   Trans.Instrum.  Meas.,  vol.  58,  no.  6,  pp.  1886–1896, Jun. 2009. 

[51] P.   Györke   and   B.   Pataki,   “Energy­aware   measurement   scheduling   in   WSNsused   in   AAL   applications,”  IEEE   Trans.Instrum.  Meas.,  vol.  62,  no.  5,  pp.  1318–1325, May 2013. 

[52] R.   Yan,   H.   Sun,   and   Y.   Qian,“Energy­aware sensor node design with itsapplication   in   wireless   sensor   networks,”IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 62, no. 5,pp. 1183–1191, May 2013. 

[53] Q. Wang, W. Yan, and Y. Shen, “N­person card game approach for solving SETK­COVER   problem   in   wireless   sensornetworks,”  IEEE  Trans.   Instrum.   Meas.,vol. 61, no. 5, pp. 1522–1535, May 2012. 

[54] F. Pianegiani, M. Hu, A. Boni, and D.Petri, “Energy­efficient signal classificationin ad hoc wireless sensor networks,”  IEEETrans.   Instrum.  Meas.,  vol.  57,  no. 1,  pp.190–196, Jan. 2008. 

[55] C. Alippi, G. Anastasi, D. Francesco,and   M.   Roveri,   “An   adaptive   samplingalgorithm for effective energy managementin   wireless   sensor   networks   with   energy­hungry   sensors,”  IEEE   Trans.   Instrum.Meas.,   vol.   59,   no.   2,   pp.   335–344,   Feb.2010. 

[56] P.   Suriyachai,   U.   Roedig,   and   A.Scott,   “A   survey   of   MAC   protocols   formission­critical   applications   in   wirelesssensor networks,”  Commun.  Surveys Tuts.,vol. 14, no. 2, pp. 240–264, Apr./Jun. 2012. 

[57] Wireless   Medium   Access   Control(MAC)   and   Physical   Layer   (PHY)Specifications:   Higher­Speed   PhysicalLayer Extension in the 2.4 GHz Band, IEEEStandard 802.11b, 1999. 

[58] Wireless   Medium   Access   Control   (MAC)and   Physical   Layer   (PHY)   Specificationsfor   Wireless   Personal   Area   Networks(WPANs), IEEE Standard 802.15.1, 2002.

[59] Wireless   Medium   Access   Control(MAC)   and   Physical   Layer   (PHY)

Specifications:High   RateWireless  PersonalArea   Networks(WPANs), IEEE Standard 802.15.3, 2003.

[60] Wireless   MediumAccess   Control(MAC)   andPhysical   Layer(PHY)Specifications   forLow­RateWireless  PersonalArea   Networks(LR­WPANs),IEEE   Standard802.15.4, 2003.

[61] Request   forComments   (RFC)4944­Transmission   ofIPv6 Packets overIEEE   802.15.4Networks,   InternetEng.   Task   Force,Orlando,   FL,USA, 2007. 

[62] J.  E.  Higueraand  J.  Polo,  “IEEE1451   standard   in6LoWPAN   sensornet­works   using   acompact   physical­layer   transducerelectronicdatasheet,”  IEEETrans.   Instrum.Meas.,  vol.  60,   no.8,   pp.   2751–2758,Aug. 2011. 

[63] IndustrialCommunicationNetwork­FieldbusSpecifications­WirelessHARTCommunicationNetwork   andCommunicationProfile,   Edition1.0,   StandardIEC/PAS   62591,2009. 

[64] WirelessSystems   forIndustrialAutomation:Process   Controland   RelatedApplications,Standard   ISA­100.11a­2009,2009. 

[65] P. Baronti, P.Pillai,   V.   W.   C.Chook, S. Chessa,A.   Gotta,   and   Y.F.   Hu,   “Wirelesssensor   networks:A   survey   on   thestate of the art andthe   802.15.4   andZigBeestandards,”Comput.Commun., vol. 30,

no.7,pp.1655–1695,May 2007.

[66]W.

Guo,W.M.Healy,and Z.MengChu,“Impacts of2.4­GHz IS

M   band   interference   on   IEEE   802.15.4wireless   sensor   network   reliability   inbuildings,”  IEEE   Trans.   Instrum.   Meas.,vol. 61, no. 9, pp. 2533–2544, Sep. 2012. 

[67] N.   Baker,   “ZigBee   and   Bluetoothstrengths   and   weaknesses   for   industrialapplications,” Comput. Control Eng. J., vol.16, no. 2, pp. 20–25, Apr./May 2005. 

11

Joaquín   Gutiérrez  received   thePh.D. degree in  artificial intelligencefrom  the   Instituto  Tecnológico  y  deEstudios   Superiores   de   Monterrey,Monterrey, México, in 2004.

He is a Researcher with the Centrode   Investiga­ciones   Biológicas   delNoroeste, S.C., La Paz, BCS, México.His current research interests includethe   development   and   experimentalvalidation   of   robotic   systems   forbiological research applications.

Juan   Francisco   Villa­Medinareceived   the   B.T.  degree   incomputational   engineering   fromInstituto   Tecnológico   de   La   Paz,México, in 2008.

He is a Technician with the Centrode   Investiga­ciones   Biológicas   delNoroeste, S.C., La Paz, BCS, Mexico.His current research interests includethe   development   of   engineeringsystems.

Alejandra   Nieto­Garibay  receivedthe   Ph.D.   degree  in   biology   with   amajor   in   ecology   from   the   CentroUniversitario  de  Ciencias  Biológicasy   Agropecuar­ias,   Universidad   de

Guadalajara,Guadalajara,   Méx­ico, in 2006.

She   is   aResearcher with theCentro   de   Inves­tigacionesBiológicas   delNoroeste,   S.C.,   LaPaz,  BCS,  México,in   the   AgricultureProgram.   Her   cur­rent   researchinterests include thedevelopment   andexperimentalvalidation   ofagriculturaltechnology in semi­arid environment.

Miguel   ÁngelPorta­Gándarareceived   the   Ph.D.degree   inengineering   fromthe   UniversidadNacional Autónomade México, MéxicoCity,   México,   in1997.

He   is   aResearcher with theCentro   deInvestiga­cionesBiológicas   delNoroeste,   S.C.,   LaPaz,  BCS,  Mexico.His current researchinterests include thedevelopment   ofengineeringsystems   forbiological   researchapplications.