AgriLumens — Plataforma de Agricultura de Precisión

Stack

Impacto

• Estima nitrógeno inorgánico y materia orgánica a partir de imágenes aéreas, reduciendo la dependencia del análisis de laboratorio muestra por muestra.
• Convierte un flujo de investigación manual en un pipeline repetible: el mismo vuelo se reprocesa con otro modelo sin volver a volar el terreno.
• Permitió el estudio comparativo de resoluciones espaciales (GSD) procesando vuelos a distintas alturas por un pipeline idéntico.
• Diseñada para la reproducibilidad, de modo que trabajos académicos posteriores puedan extender o reutilizar servicios sueltos sin rediseñar el sistema.

Lo que hice

• Separé el sistema en servicios de dominio independientes —gateway, usuarios, procesamiento, modelos, reportes, estado— cada uno con su responsabilidad y ciclo de vida.
• Integré OpenDroneMap (NodeODM) como motor externo de fotogrametría para generar ortomosaicos y modelos digitales de elevación a partir de los vuelos crudos.
• Construí el módulo de ML como banco de comparación: regresores MLP, SVR y ensamblados evaluados con validación cruzada sobre R², RMSE y MAE.
• Modelé el almacenamiento separando datos crudos, productos procesados y resultados analíticos, para repetir experimentos sin perder los originales.
• Hice trazable cada ejecución: fecha de procesamiento, configuración de vuelo, GSD, modelo utilizado y versión del código quedan junto al resultado.
• Contenericé la plataforma completa con Docker Compose y builds multiarquitectura, para correrla igual en una laptop que en un servidor Linux.
• Escribí el conjunto de documentación técnica (arquitectura, flujo de datos, ML, almacenamiento, despliegue, limitaciones, reproducibilidad) que acompaña a la investigación.

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