Diseño de API de interpretación de análisis foliar mediante indicadores DRIS para cultivos, caso de estudio: cultivo de plátano en las subregiones de Urabá y el suroeste de Antioquia.

Abstract

RESUMEN : En el presente informe se presenta el proceso de construcción de una aplicación para almacenar información relevante de análisis foliares de diferentes subregiones de Antioquia, en particular el suroeste de Antioquia y la región de Urabá, para esto, se hace uso de los datos suministrados por el grupo de investigación de fitotecnia tropical, se realiza un preprocesamiento de los mismos para agilizar el proceso de cálculo de los índices de DRIS y posteriormente se almacena en una base de datos noSQL, la base de datos elegida fue mongoDB debido a su compatibilidad con el formato JSON que la hace fácil de integrar con diferentes aplicaciones y a su desempeño en cuanto a lectura y escritura. Se utilizó python para el procesamiento de la información y para generar una aplicación capaz de recibir análisis foliares almacenados en archivos csv (a petición del grupo de investigación de fitotecnia tropical). En este paso se definió una estrategia para aumentar la velocidad de cálculo de los índices de DRIS que consiste en el cálculo de las relaciones entre los nutrientes antes de almacenarlos en la base de datos. Posteriormente se diseñó una aplicación para el cálculo de los índices de DRIS a partir de los datos almacenados en la base de datos y muestras ingresadas por el usuario. El resultado de este paso fue una API que calcula los índices de DRIS mediante el producto KRONECKER, una operación matemática que calcula todos los productos posibles entre los elementos de una matriz y el filtrado de datos para obtener solo los productos de interés. El resultado de esta etapa fue una aplicación para el cálculo de los índices de DRIS. Luego se pasó a una etapa de validación de resultados. En esta etapa se compararon los resultados obtenidos utilizando la librería a los resultados obtenidos mediante la herramienta anterior usada por el grupo de investigación. No solo se comprobó que el método utilizado para el cálculo de los índices de DRIS entrega resultados correctos, sino que según lo reportado por el grupo de investigación de fitotecnia tropical, la nueva herramienta realiza los cálculos más rápidamente y además almacena los índices de DRIS en una base de datos.

ABSTRACT : This report presents the process of constructing an application for storing relevant information on foliar analysis from different sub-regions of Antioquia, particularly the southwest of Antioquia and the Urabá region. The data used for this purpose were provided by the tropical phytotechnics research group, and a preprocessing of the data was performed to expedite the calculation process of the DRIS indexes, which were then stored in a non-relational database. MongoDB was chosen as the database system due to its compatibility with the JSON format, which makes it easy to integrate with different applications, and its performance in terms of read and write operations. Python was used for the data processing and for creating an application capable of receiving foliar analyses stored in CSV files (at the request of the tropical phytotechnics research group). During this step, a strategy was defined to increase the calculation speed of the DRIS indexes, which consists of calculating the relationships between the nutrients before storing them in the database. Subsequently, an application was designed for calculating the DRIS indexes based on the data stored in the database and samples entered by the user. The result of this step was an API that calculates the DRIS indexes using the Kronecker product, a mathematical operation that calculates all possible products between the elements of a matrix and filters the data to obtain only the relevant products. The result of this stage was an application for calculating the DRIS indexes. Next, a validation stage was carried out to compare the results obtained using the library to the results obtained using the previous tool used by the research group. It was not only confirmed that the method used for calculating the DRIS indexes delivers correct results, but also that, according to the tropical phytotechnics research group, the new tool performs calculations more quickly and stores the DRIS indexes in a database.