Autor:
Sánchez Cabrera, Miguel

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Sánchez Cabrera

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Miguel

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Sánchez, Miguel

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Universidad de Extremadura, Spain
Dpto. Ingeniería de Sistemas Informáticos y Telemáticos, Universidad de Extremadura

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  • Artículo
    Plataforma Escalable para el Almacenamiento y Procesamiento de Imágenes Multi e Hiperespectrales con Propiedades de Acceso Espacio-Temporal
    Sánchez Cabrera, Miguel; Barrena, Manuel; Cuartero Sáez, Aurora. Actas de las XXIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2018), 2018-09-17.
    Este artículo describe el desarrollo de una plataforma escalable y eficiente para el almacenamiento y gestión masiva de imágenes multi e hiperespectrales a diferente escala; imágenes de satélite a gran altura e imágenes a media y baja altura procedentes de vuelos con vehículos aéreos no tripulados, con propiedades de acceso espacio-temporal, que sea capaz de ofrecer una mejora en los procesos de gestión y productividad de explotaciones agrarias. Esta información se combina con el uso de tecnologías actuales como bases de datos NoSQL para la gestión del almacenamiento, así como el diseño de los modelos de datos necesarios que sean capaces de soportar la variabilidad de la característica espacio-tiempo de los datos citados, y de aquellas fuentes externas que necesitan ser analizadas y procesadas antes de incorporarse al sistema. Ofreciendo mediante esta integración de datos y tecnología una infraestructura digital que logre facilitar, dentro del ámbito agrícola, los procesos de toma de decisión y la optimización de la gestión de las zonas de cultivo.
  • Artículo
    Arquitectura software basada en tecnologías Smart para agricultura de precisión
    Sánchez Cabrera, Miguel; Barrena, Manuel; Bustos, Pablo; Campillo, Carlos; García Rodríguez, Pablo. Actas de las XXI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2016), 2016-09-13.
    Este artículo describe la arquitectura de un sistema de información en el contexto de la agricultura de precisión. Una red de sensores instalados sobre las zonas de cultivo se encarga de monitorizar las variables que finalmente alimentan el modelo de riego y fertilización implementado. Las mediciones obtenidas se almacenan de manera autónoma y continua sobre una base de datos MongoDB, cuyo diseño prevé la variabilidad espacio-temporal de los diversos componentes de la aplicación (zonas, cultivos, sectores de irrigación, etc.). Datos obtenidos de otras fuentes, tales como servicios meteorológicos o análisis de suelo completan el modelo, cuyo objetivo final es el de mejorar la eficiencia en la gestión de la explotación agraria. Los procesos que combinan toda esta información y ponen en marcha el modelo se implantan mediante el uso del framework de edición de flujos Node-RED, con el desarrollo de flujos de datos para establecer la conexión con la red de sensores y servicios meteorológicos y proveer de datos al sistema, consiguiendo al integrar estas tecnologías una infraestructura digital para la explotación rentable de recursos agrarios.