GeoStatLiteUN, software realizado con python para mejorar el diagnóstico de los suelos
Agro

GeoStatLiteUN, software realizado con python para mejorar el diagnóstico de los suelos

Uno de los objetivos del desarrollo es obtener un mejor análisis de la compactación de los suelos y contribuir a la seguridad alimentaria
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Debido a las prácticas de agricultura intensiva y el uso de maquinaria pesada, los suelos pueden sufrir de compactación. Esto quiere decir que, debido a la carga que reciben los suelos, estos pierden progresivamente su porosidad. Según la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura(FAO), 33% de la tierra se encuentra altamente degradada , esto en parte se debe a ese fenómeno.

El profesor Sebastián Saavedra, de la Facultad de Ingeniería y Administración de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Palmira, desarrolló el software libre GeoStatLiteUN como parte de su proceso de tesis doctoral en Ciencias Agrarias. La herramienta brinda la posibilidad de tener un mejor diagnóstico del estado de los suelos. Además, responde a la necesidad de contribuir a los objetivos de seguridad alimentaria.

"La idea esta aplicación surgió de la investigación de la tesis doctoral que actualmente estoy adelantando. Actualmente hay una preocupación y un gran interés por contribuir al objetivo de la seguridad alimentaria y de desarrollo sostenible", comentó Saavedra.

El profesor afirmó que para cumplir con estos objetivos se debe realizar una gestión precisa entre los suelos y demás recursos asociados a la producción de alimentos. Su software implementa el uso de mapas de variabilidad espacial para conocer en detalle las condiciones del suelo en los cultivos.

"Python ofrece facilidad al usuario para crear todo tipo de aplicaciones. Existen módulos especializados, les dimos una lógica que se condensó en una aplicación. Los profesionales del agro pueden utilizarla sin tener mucho conocimiento alrededor del procesamiento de datos".

La herramienta permite a los profesionales del agro, poder crear mapas de variabilidad espacial para hacer un diagnóstico de las condiciones físicas, químicas y biológicas del suelo; dependiendo de cuál sea su interés. Además de la agricultura, también puede ser usada para fines ambientales, en la ingeniería civil, entre otras áreas.

Como parte de la investigación, se desarrolló un sensor digital que también permitirá caracterizar la compactación profunda de los suelos por el tránsito de maquinaria agrícola. Este permite mejorar labores como las operaciones de labranza, siembra, aplicación de fertilizantes y cosecha.

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