Sistema de procesamiento de imágenes satelitales para la gestión agropecuaria

Abstract

Resumen Este proyecto final de carrera se centró en el desarrollo de un sistema automatizado de procesamiento de imágenes satelitales orientado a optimizar la gestión agropecuaria, específicamente en la estimación de la biomasa forrajera para la ganadería. En el sector ganadero, el manejo eficiente del pasto es estratégico, sin embargo, los métodos tradicionales de medición manual y visual presentan limitaciones críticas en cuanto a precisión, frecuencia y escalabilidad. Para abordar esta problemática, surge la necesidad de la empresa Pastech de integrar herramientas tecnológicas que superen las deficiencias de resolución y los periodos de inactividad por nubosidad de los sensores gratuitos actuales. Como solución, se diseñó y desarrolló una API modular y escalable, que automatiza el ciclo completo de adquisición y análisis de datos geoespaciales. El sistema permite la gestión de potreros mediante polígonos GeoJSON y se integra con el proveedor comercial Planet para obtener imágenes de alta resolución y frecuencia diaria. A partir de estos datos, la aplicación calcula automáticamente el índice de vegetación NDVI y aplica modelos de estimación de biomasa que contemplan la estacionalidad y el tipo de pastura. Tecnológicamente, la solución se implementó utilizando el lenguaje Python, una base de datos MySQL y la plataforma Railway para su despliegue en la nube. Los resultados fueron validados satisfactoriamente en conjunto con ingenieros agrónomos, confirmando que las mediciones obtenidas son consistentes y aportan un valor diferencial para la toma de decisiones productivas en el ecosistema de Pastech. El proyecto cumplió con los objetivos técnicos y plazos previstos, logrando superar obstáculos como la curva de aprendizaje en análisis espectral y la complejidad de integración con servicios de terceros. De esta manera, se consolidó una herramienta profesional que no solo resuelve una necesidad operativa actual, sino que sienta las bases para futuras mejoras en el monitoreo de precisión de diversos cultivos.