teledetección · datos geoespaciales · ciencia de datos aplicada · visualización
Agricultura vista desde los datos
Mi TFM reúne imágenes de satélite, meteorología y observaciones de campo para entender la evolución de un olivar y alertar de forma temprana la aparición de una enfermedad.
- Rol
- Autor del TFM completo
- Periodo
- enero - septiembre 2025
- Estado
- terminado
- Visibilidad
- Caso de estudio
Repositorio en privado mientras limpio datos de campo de un tercero. La memoria del TFM es pública.
El problema
El repilo es una enfermedad muy extendida que afecta al cultivo de olivar. Esta enfermedad causa la caída de las hojas y afecta a la calidad del fruto recogido. Aunque la detección no es compleja, la infección puede permanecer latente durante mucho tiempo. Por esta razón se diseña un dashboard para realizar un seguimiento del cultivo y alertar cuando se dan las condiciones idóneas para el desarrollo del repilo.
Qué construí
Desarrollé un dashboard con Python, Dash y Plotly. Integra imágenes Sentinel-2, índices de vegetación, previsiones de AEMET y observaciones enviadas mediante un bot de Telegram. Permite explorar el estado de la parcela, consultar series temporales y comparar su evolución con periodos anteriores.
Del dato a la interpretación
El trabajo incluye adquisición y preparación de datos, caché para reducir consultas, visualizaciones y análisis de posibles anomalías. Una señal inusual ayuda a decidir qué revisar.
La imagen de esta ficha resume la idea del dashboard. Sus curvas son resultados ilustrativos.
Capturas
