Transformación digital en la unidad docente productiva “El Guayabal”
Palabras clave:
digital transformation, decision support, agriculture, spatial data, geographic information systemsResumen
La agricultura es una actividad fundamental para la supervivencia de la humanidad, ya que proporciona alimentos, materias primas y recursos naturales para la vida cotidiana, además de su importancia económica, la agricultura también tiene un gran impacto en el medio ambiente y en la sociedad. Es una actividad que debe ser gestionada de manera responsable y sostenible para garantizar el bienestar de las generaciones presentes y futuras. Los sistemas de soporte a la toma de decisiones son herramientas valiosas para este sector, que pueden ayudar a mejorar ese proceso y aumentar la eficiencia y la productividad del sector agrícola. En esta investigación se define el procedimiento a seguir para apoyar a la toma de decisiones sobre la producción agrícola en la Unidad Docente Productiva “El Guayabal”. En este procedimiento se tienen en cuenta los indicadores medioambientales de dicha área geográfica y los resultados productivos históricos para ayudar a los expertos y productores a decidir dónde y cuándo sembrar qué cultivos para obtener los mejores resultados. Para ello se hace necesario almacenar de forma estructurada la información de los cultivos del centro y vincularla con los datos de la zona que ya se encuentran disponibles en un Sistema de Información Geográfica para luego analizarlo en conjunto y puedan llegar a conclusiones basadas en los resultados arrojados por dicho análisis.
Citas
Agarwal, S., y Rajan, K. S. (2016). Performance analysis of MongoDB versus PostGIS/PostGreSQL databases for line intersection and point containment spatial queries. Spatial Information Research, 24(6): 671-677. Springer.
Angulo Orobio, J. R. (2023). El papel de la georreferenciación y las tecnologías en el campo de la zootecnia.
ASALE, R. (2022). Georreferencia. «Diccionario de la lengua española»-Edición del Tricentenario. Recuperado a partir de https://dle.rae.es/georreferencia
Castro, Y., Ramos, G. L., del Sol González, Y., y Veloz Placencia, G. (2021, abril 15). Sesenta y tres medidas para incrementar la producción de alimentos en el país. Granma.cu. Recuperado diciembre 14, 2022, a partir de https://www.granma.cu/cuba/2021-04-15/sesenta-y-tres-medidas-para-incrementar-la-produccion-de-alimentos-en-el-pais
Charania, I., y Li, X. (2020). Smart farming: Agriculture’s shift from a labor intensive to technology native industry. Internet of Things, 9, 100142. Elsevier.
Climate FieldView (2023). Digital Farming decisions and insights to maximize every acre. Recuperado enero 31, 2023, a partir de https://climate.com/
Consejo de Ministros de Cuba (2017). Política Integral para el Perfeccionamiento de la Informatización de la Sociedad en Cuba 2017.
Consejo de Ministros de Cuba (2020). Plan Nacional de Soberanía Alimentaria y Educación Nutricional. La Habana: Gaceta Oficial de la República.
Deprizio, J. (2020, enero 29). Comparative Analysis of Database Spatial Technologies (CADST) (Thesis). Fairfax, USA: George Mason University. Recuperado a partir de http://mars.gmu.edu/handle/1920/11656
Dinh Tuan, H., Mora Martínez, M., Beierle, F., y Garzon, S. R. (2020). Development Frameworks for Microservice-based Applications: Evaluation and Comparison. Proceedings of the 2020 European Symposium on Software Engineering, 12-20. Presentado en ESSE 2020: 2020 European Symposium on Software Engineering, Rome Italy: ACM. doi:10.1145/3393822.3432339
Franco, I. S., Guerra, G. A. P., García, D. N. M., y Pérez, D. M. E. R. (2022). Procesamiento de consultas en un Sistema de Información Geográfica. Anuario Ciencia en la UNAH, 20(3).
Franco Sosa, I. (2022). Método para la realización de consultas en un Sistema de Información Geográfica. Caso de estudio UDP “El Guayabal”, Tésis en opción al título de Máster en Biomatemática. San José, Mayabeque: Universidad Agraria de La Habana Fructuoso Rodríguez Pérez.
INSMET (2022, agosto). Resumen Sinóptico Mensual. Instituto de Meteorología. Recuperado octubre 30, 2022, a partir de http://www.insmet.cu/asp/genesis.asp?TB0=PLANTILLAS&TB1=MES&TB2=/Mes/SEPTIEMBRE2021.HTM&TB3=2021
Jacobs, F. (2019). Plan de negocios: empleo de drones en la agricultura de precisión. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios.
Jayawardana, Y., Fernando, R., Jayawardena, G., Weerasooriya, D., y Perera, I. (2018). A Full Stack Microservices Framework with Business Modelling. 2018 18th International Conference on Advances in ICT for Emerging Regions (ICTer), 78-85. Presentado en 2018 18th International Conference on Advances in ICT for Emerging Regions (ICTer). doi:10.1109/ICTER.2018.8615473
Machado García, N., González Ruiz, L., y Balmaseda Espinosa, C. (2014). Recuperación de objetos geoespaciales utilizando medidas de similitud semántica. Revista Cubana de Ciencias Informáticas, 8(2): 132-144. Universidad de las Ciencias Informáticas.
Machado García, N., Machado Molina, M., Rodríguez Lohuiz, I., y Balmaseda Espinosa, C. (2016). Técnicas semánticas en la localización geoespacial de los suelos en Cuba utilizando medidas de similitud espacial. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 25(4): 47-54. 1986, Universidad Agraria de La Habana.
Malvar, S., Badam, A., y Chandra, R. (2022). FarmBeats: Digital Water for Agriculture. Resource Magazine, 29(4), 40-42. American Society of Agricultural and Biological Engineers.
Martínez, M. Y., Molina, M. M., García, N. M., y López, E. V. (2022). Técnicas de aprendizaje supervisado para la detección y clasificación de enfermedades y defectos en imágenes de frutas: revisión. Magazine de las Ciencias: Revista de Investigación e Innovación, 7(1), 1-16.
Molina, M. M., Pereira, A. G., y García, N. M. (2015). Sistema automatizado para la determinación del estado de maduración en fruta bomba. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 24, 56-61. Universidad Agraria de La Habana Fructuoso Rodríguez Pérez.
Olivo Bermeo, M. J. (2019, septiembre 24). Comparativas de software sig libre y comercial para estudios Ambientales. (Thesis). Ecuador: Pontifica Universidad Católica de Ecuador. Recuperado a partir de http://localhost/xmlui/handle/123456789/1974
Pérez Guerra, G. A., Franco Sosa, I., Ruiz, M. E., y García Machado, N. (2022). Integración de distintas fuentes de datos en un Sistema de Información Geográfica. Presentado en XVI Conferencia Científica Ingeniería Agrícola AGRING 2022, San José, Mayabeque.
Ponte, D., Espinosa, A., Gibeaux de González, S., y González, C. (2021). Estado actual del aprendizaje automatizado aplicado al Internet de las cosas para automatizar procesos agrícolas. Universidad Autónoma de Chiriquí.
PostGIS, O. W. (2022, julio). PostGIS. Official Documentation. PostGIS. Recuperado agosto 1, 2022, a partir de https://postgis.net/docs/using_postgis_dbmanagement.html
Ramón Fernández, F. (2020). Inteligencia Artificial y Agricultura: nuevos retos en el sector agrario. Campo Jurídico (Online), 8(2): 123-139. Faculdade São Francisco de Barreiras.
Ruiz Fernández, E. (2016). Comparativa de software para la Realización de Simbolización Cartográfica. Asturias, España: Universidad de Oviedo.
Trichkova Kashamova, E., y Paunova Hubenova, E. (2021). Integrated software solutions in animal husbandry. 2021 International Conference Automatics and Informatics (ICAI), 248-251. IEEE.
Vega, M. B., Febles, J. M., y Tolón, A. (2011). Evaluación de la erosión potencial de los suelos mediante la metodología CORINE en distritos pecuarios de la provincia Mayabeque, Cuba, 7.
World Food Programme (2023). Una crisis alimentaria mundial. Recuperado febrero 17, 2023, a partir de https://es.wfp.org/crisis-global-hambre
World Health Organization (2020). The state of food security and nutrition in the world 2020: transforming food systems for affordable healthy diets, vol. 2020. Food & Agriculture Org.
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 Neili Machado García , Gabriel Alberto Pérez Guerra, Claudia Aguilar Rajme
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.