Sistemas de Información Geoespacial para Agricultura de Precisión

Este Proyecto de Fin de Grado (PFG) titulado "Sistemas de Información Geoespacial para Agricultura de Precisión" tiene como objetivo desarrollar una plataforma que facilite el acceso, procesamiento y visualización de información geoespacial relevante para la toma de decisiones en el sector agrícola. En la actualidad, la agricultura de precisión se basa en la digitalización de datos obtenidos de diversas fuentes, como satélites, drones y sensores terrestres, con el fin de optimizar el uso de recursos naturales y mejorar la eficiencia de los cultivos. Sin embargo, la complejidad en la gestión y análisis de estos datos dificulta su aplicación por parte de los agricultores y técnicos del sector. Para abordar este problema, el proyecto ha desarrollado un sistema basado en tecnologías de información geoespacial, que permite a los usuarios seleccionar zonas específicas de interés, procesar datos satelitales y obtener información clave sobre el estado de la vegetación y la disponibilidad de agua en sus cultivos. La plataforma integra bases de datos geoespaciales en un entorno accesible y de fácil uso, combinando tecnologías como PostGIS, Django y librerías de análisis geoespacial en Python. Desde el punto de vista tecnológico, se han considerado diferentes normativas y estándares internacionales en la gestión de datos geoespaciales, asegurando la interoperabilidad y escalabilidad del sistema. En cuanto a los condicionantes económicos, se ha priorizado el uso de software de código abierto para minimizar costes y garantizar la accesibilidad de la solución. Además, el impacto ambiental del proyecto es positivo, ya que proporciona herramientas para mejorar la eficiencia del riego y reducir el desperdicio de agua en la agricultura. Los resultados obtenidos demuestran que la plataforma es capaz de gestionar y procesar datos geoespaciales de manera eficiente, permitiendo a los usuarios visualizar información clave sobre el estado de sus cultivos y generar informes detallados. La evaluación del sistema ha mostrado que su implementación puede contribuir significativamente a la optimización del uso de recursos y a la sostenibilidad en la agricultura. Como conclusión, este proyecto representa un avance en la digitalización del sector agrícola y sienta las bases para futuras mejoras e integraciones con nuevas tecnologías. Abstract: This Final Degree Project (PFG) entitled "Geospatial Information Systems for Precision Agriculture" aims to develop a platform that facilitates access, processing, and visualization of geospatial information relevant to decision-making in the agricultural sector. Currently, precision agriculture relies on the digitization of data obtained from various sources, such as satellites, drones, and ground sensors, to optimize natural resource use and improve crop efficiency. However, the complexity of managing and analyzing this data hinders its practical application by farmers and agricultural technicians. To address this problem, the project has developed a system based on geospatial information technologies, allowing users to select specific areas of interest, process satellite data, and obtain key information on vegetation conditions and water availability in their crops. The platform integrates geospatial databases in an accessible and user-friendly environment, combining technologies such as PostGIS, Django, and geospatial analysis libraries in Python. From a technological perspective, different international standards and regulations for geospatial data management have been considered to ensure the system's interoperability and scalability. Economically, the project prioritizes the use of open-source software to minimize costs and ensure accessibility. Additionally, the environmental impact of the project is positive, as it provides tools to improve irrigation efficiency and reduce water waste in agriculture. The results obtained demonstrate that the platform can efficiently manage and process geospatial data, allowing users to visualize key information about their crops' status and generate detailed reports. The system evaluation has shown that its implementation can significantly contribute to resource optimization and sustainability in agriculture. In conclusion, this project represents progress in the digitization of the agricultural sector and lays the groundwork for future improvements and integrations with new technologies.