Visualización de datos n-dimensionales aplicada al análisis de cobertura de cultivo mediante imágenes satelitales

Autores
Serafino, Sandra Esther
Año de publicación
2026
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Ganuza, María Luján
Castro, Silvia Mabel
Descripción
En los últimos años, la Agricultura de Precisión ha experimentado un crecimiento exponencial en la generación de datos, aumentando también la complejidad y variabilidad de la información asociada a una misma zona de estudio. Esta expansión ha llevado a la necesidad de herramientas innovadoras que permitan integrar, analizar y visualizar esta información de forma eficiente. Aunque existen plataformas y software especializados, muchos de ellos requieren que el usuario realice procesos previos de recopilación y organización de datos, lo que limita su uso práctico y eficiente en contextos agronómicos. En este marco, la visualización de datos n-dimensionales se presenta como una herramienta clave para simplificar el análisis de variables cualitativas y cuantitativas relacionadas con cultivos, suelos, clima y rendimiento. Sin embargo, aún existe una escasa implementación de estas técnicas en el ámbito agronómico, especialmente para análisis a escala regional. En el marco de este trabajo, se propone el diseño y desarrollo de una herramienta de visualización integrada para el análisis de coberturas de cultivos. La misma permitirá a los especialistas agronómicos observar y analizar variables cualitativas y cuantitativas de interés sobre una región determinada, integrando información proveniente de imágenes satelitales, mapas de rinde, curvas espectrales, mapas de suelo y evolución fenológica, entre otras. Actualmente, este análisis se realiza de forma fragmentada, requiriendo múltiples procesos individuales que deben ser interpretados por separado. La herramienta propuesta busca centralizar e integrar estos resultados en un entorno dinámico, permitiendo una visualización coordinada a través de dashboards y vistas múltiples, lo que facilitará la toma de decisiones en agricultura de precisión a escala regional. En definitiva, este proyecto busca contribuir al avance de la agricultura de precisión mediante el desarrollo de soluciones tecnológicas centradas en el usuario, que integren datos complejos en entornos visuales intuitivos y funcionales.
Especialista en Computación Gráfica, Imágenes y Visión por Computadora
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática
Materia
Informática
Sistemas de información georeferenciada (SIG)
Imágenes Satelitales
Procesamiento de imágenes
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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