SUELOS PALMA: Pluging para cargar datos de muestras de suelo en el laboratorio de CENIPALMA
JOSÉ ELKIN RUIZ MARTÍNEZ ESTIVEN ROJAS RONCANCIO
Trabajo de grado en modalidad de monografía presentado como requisito parcial para optar por el título de especialista en Sistemas de Información Geográfica
Director:
ING. SALOMON RAMÍREZ
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA
ESPECIALIZACIÓN EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA BOGOTÁ D.C
TABLA DE CONTENIDO
INTRODUCCIÓN ... 3
1. OBJETIVO GENERAL ... 4
1.1 Objetivos específicos ... 4
2. PROBLEMA ... 5
3. JUSTIFICACIÓN ... 7
4. ANTECEDENTES ... 9
5. MARCO TEORICO ... 10
6. METODOLOGIA ... 12
7. RESULTADOS ... 14
7.1 Fase 1 Requerimientos: ... 14
7.2 Fase 2 Diseño Simple: ... 15
7.3 Fase 3 Diseño en detalle ... 16
7.4 Fase 4 Implementación:... 20
8. CONCLUSIONES ... 22
INTRODUCCIÓN
El cultivo de palma se ha formado un gran espacio en la economía agrícola de Colombia, es motor de las regiones que siembran dicho cultivo y, es tal vez, la mejor opción para reemplazo de cultivos en las zonas de conflicto. Colombia actualmente es el cuarto productor a nivel mundial y tiene como meta, elevar su producción por hectárea para elevar la eficiencia de uso del suelo.
El manejo del suelo para cualquier cultivo es la base de los procesos productivos, es allí, donde la mayoría de esos procesos de mejora surgen sus efectos y la producción aumenta. La Federación de palmicultores de Colombia, FEDEPALMA, ha creado el laboratorio foliar y de suelos para el sector, en cabeza de su centro de investigación CENIPALMA, en donde las diferentes empresas hacen sus análisis foliares y de suelos, para poder hacer los cambios pertinentes en el manejo.
1. OBJETIVO GENERAL
Desarrollar una herramienta que extienda las funcionalidades de un aplicativo SIG (Sistema de Información Geográfica) de escritorio, que permita hacer eficiente y segura la gestión de la información para ingreso y consulta, al interior del laboratorio de suelos de CENIPALMA.
1.1 Objetivos específicos
• Determinar los requerimientos funcionales y no funcionales del laboratorio de suelos de CENIPALMA y sus usuarios.
• Determinar el diseño de la aplicación que satisfaga la gestión de información de manera eficiente en el laboratorio de CENIPALMA
• Desarrollar la extensión de acuerdo a la arquitectura establecida por los requerimientos y el diseño propuesto.
2. PROBLEMA
El cultivo de palma de aceite es la base de un esquema agroindustrial de continuo crecimiento en Colombia, esto ha llevado al país a ubicarse como el quinto productor a nivel mundial de aceite de palma crudo y el primero en Latinoamérica, Indonesia y Malasia lideran este mercado con 40,35 millones de toneladas, Tailandia, Nigeria y Colombia, con 1,5 millones, 1,3 millones y 0,94 millones de toneladas respectivamente, son los que continúan en volumen productivo según FAO para el año 2011 (FAO, 2011).
Grandes extensiones de tierra son establecidas con el cultivo de palma, la federación de cultivadores de palma de aceite en Colombia - FEDEPALMA, ha reportado para el año 2016, cerca de 500.000 mil hectáreas sembradas en el país, las cuales están organizadas en 4 regiones: (i) la zona oriental comprendida por municipios pertenecientes a los departamentos de Meta y Casanare; (ii) la zona norte comprendida por los departamentos de Magdalena, Córdoba, Atlántico, sur de la Guajira y norte del Cesar (iii) la zona central comprendida por los departamentos de Norte de Santander, Santander y sur del Cesar; y (iv) la zona suroccidental comprendida por el municipio de Tumaco.
Los palmicultores han tomado muy en serio el reto de ubicar al país como referencia en el desarrollo y producción de esta agroindustria, siendo esta una razón del surgimiento del Centro Nacional de Investigación de Palma - CENIPALMA, enfocado en desarrollar la investigación para el manejo de cultivo a nivel nacional.
Además de la investigación, CENIPALMA presta servicios especiales como el laboratorio de análisis de suelos y foliares, donde se genera una gran cantidad de información útil en el manejo de la fertilización. Los investigadores de suelos y manejo de cultivo, hacen uso de estos datos, obteniendo, información de física y química de los suelos; que además, es útil para enmarcar y soportar los diversos trabajos de investigación, incluso, aquellos que requieren soporte en otras áreas de cultivo como producción o manejo en general. Más de 600 empresas y cerca de 100 investigadores hacen uso de este laboratorio.
Un solo análisis de suelos, una sola muestra u observación, puede brindar datos de 27 variables, las cuales, cuantifican las concentraciones de Nitrógeno, Fósforo, Potasio, Aluminio, entre otras, que hacen parte del componente químico y físico del suelo; esto sin tener en cuenta, que un informe también relaciona variables de ubicación espacial y administrativas que determinan donde se encuentra geográficamente el cultivo y donde fue tomada cada una de las muestras.
como la información se pierde por inadecuado almacenamiento o rotación de personal y presenta problemas de redundancia, si se quisiera estimar el valor económico del inadecuado manejo de la información, se puede referenciar en el año 2017 donde un análisis de suelo cuesta $150.000, perder los datos de una sola muestra representaría ese valor, sin tener en cuenta el costo del muestreo en campo y los gastos administrativos para la plantación, cuando se pierde información histórica, el costo se vuelve inestimable, simplemente por la imposibilidad de repetir el muestreo bajo las condiciones originales.
3. JUSTIFICACIÓN
Cuando la información se organiza en una base de datos, se obtiene una estructura que exige un estándar de captura, inicialmente, el laboratorio va a tener todos los datos centralizados en un solo lugar, de tal forma, que se reduce la cantidad de archivos ubicados en diferentes equipos; además, se usa menos espacio de almacenamiento para la información, no solo porque tener archivos en Excel demanda mayor espacio de almacenamiento, sino que, se elimina la posibilidad de tenerlos duplicados en varios computadores.
Al estandarizar la captura a través de una interface, el laboratorio tiene mayor seguridad en la gestión de los datos, debido a que, solo usuarios autorizados pueden hacer la carga de los datos; la confiabilidad de estos, también es mayor debido a las reglas que se establecen para ingresar la información, lo que al final, se verá reflejado en mayor facilidad de consulta.
Los datos no se perderán porque se encuentran centralizados, es decir, todo el equipo operativo, técnico y científico del laboratorio, saben dónde se encuentra la información, el proceso de captura automáticamente pone los datos en una extensión de un aplicativo de escritorio, lo que minimiza los costos en repetición de análisis por datos perdidos (en los que incurre el laboratorio), y minimiza la pérdida de clientes por confiabilidad en la custodia de las muestras y la información. También traerá beneficios sobre la rotación de personal que tampoco será una limitante, debido a que con frecuencia las personas del laboratorio están rotando la fuga de datos con la finalización de contratos de personas en el laboratorio, será minimizada, ya que el aplicativo guardara la información y estandarizara el ingreso, de esta manera el almacenamiento está garantizado y el proceso repetitivo, intuitivo y estandarizado hace parte del día a día de los funcionarios; de tal manera, que una persona nueva, con un adecuado entrenamiento, podrá integrarse de manera sencilla y ejecutar todos los procesos en muy poco tiempo.
Una mayor facilidad de consulta se obtendrá, porque el usuario sabe dónde y cómo buscar la información, de tal manera que se va a mejorar la gestión actual de información, donde el interesado debe empezar por saber quién es el responsable del informe y hacer una solicitud formal para que llegue el archivo requerido; con el aplicativo, solo debe ingresar al sistema, hacer la consulta pertinente y con unos pocos pasos obtener lo que busca, esto aumenta la velocidad de gestión de la información y minimiza los tiempos de los investigadores esperando obtener un resultado, tiempo que es costoso para la organización.
4. ANTECEDENTES
Encontrar un trabajo específico de gestión y almacenamiento de información para un laboratorio de suelos, no es una tarea sencilla; se encuentran sistemas de ayuda para interpretación de los resultados como SMART fertilizer manager, software que ayuda en la recomendación de fertilizantes para los agricultores. Otro sistema desarrollado en su momento por Abocol es PIN SAT, que integra información de imágenes satelitales con la información de los análisis de laboratorio, para ayudar a desarrollar los programas de fertilización. Estos sistemas no son programas de gestión y almacenamiento de la información del laboratorio, solo están asociados de manera tangencial a la información que se genera, y como esta se representa para ayudar a la producción de los cultivos.
El laboratorio del IGAC, pese a estar dentro de una entidad que maneja una gran cantidad de información, no evidencia un sistema que le permita almacenar y gestionar información propia de los análisis de suelo que sea conocido por el público; sin embargo, muestra información de consulta útil para procesos de planeación general, pero no especifica para procesos productivos en ningún tipo de cultivo.
En palma se han desarrollado herramientas de gestión de la información, Amitabha Guha., Jayanta Guhai (1997), desarrollaron el Sistema Experto de Agricultura para Plantaciones – PAXSYS, el cual pese a tener incorporado un esquemas de manejo de información no propiamente es útil para la gestión de un laboratorio de suelos, ya que está orientado a la predicción y administración de los cultivos.
CENIPALMA ha trabajado en desarrollo de sistemas SIG propios para el sector, hacia el año 2007 inició con el programa CENISPACE que buscaba integrar la información de manejo de los palmicultores en un SIG participativo para el sector; sin embargo, los resultados no fueron los mejores y el sistema no tuvo el desarrollo esperado. Para el año 2010 y con base en esta experiencia, se inicia el desarrollo de GEOPALMA, un sistema más robusto y con áreas definidas en la gestión de la información del cultivo, se organiza en varios niveles de detalle y permite asociar información de manejo general, el nivel de núcleo, muestra información a nivel de empresas y áreas grandes, mientras que el nivel de plantación, permite analizar la información a nivel de palma y es un producto de gestión de la información para cada empresa (Torres., Ruiz., 2016).
5. MARCO TEORICO
En el manejo de plantaciones de palma de aceite, la fertilización comprende el 24% de los costos de producción del cultivo, el rubro más alto en la participación total de los costos (Mosquera, 2016), hacer un plan de fertilización involucra un adecuado manejo del suelo que abarca el componente físico, químico y biológico, lo cual, solo es estimado mediante análisis de laboratorio (Jean, 2004). Para tener información válida, que permita tomar decisiones sobre tipo, cantidad de fertilizante, forma de laboreo y maquinaria a usar en el manejo del suelo, las plantaciones hacen periódicamente inversiones para obtener esta información, la cual puede ser anual o bianual, con un máximo de tres años de periodicidad de acuerdo a lo recomendado por (Y. Taryo., 1998).
La principal fuente de información para establecer los planes de manejo nutricional de las palmas, es la obtenida a partir de los análisis foliares y análisis de suelos, ambos, producidos por las muestras que son analizadas en laboratorio. Los análisis de suelo, son documentos donde el laboratorio consigna los niveles de pH, Materia Orgánica, Capacidad de Intercambio Catiónico – CIC y las concentraciones de elementos como Nitrógeno, Potasio, Magnesio, entre otros (Garrido, 1994). Estos análisis permiten a los profesionales, conocer el estado nutricional de los suelos plantados con palma, determinar el estado de las relaciones químicas en el suelo que favorecen o interfieren en la toma de nutrientes y en el análisis, son un indicador de las probables deficiencias de nutrientes en los procesos productivos del cultivo, siendo la primera instancia para establecer las tasas de aplicación de enmiendas y fertilizantes en la plantación; de tal manera, que son relevantes en la inversión que se hace en la compra de fertilizantes (Corley R.H.V., 2009).
El monitoreo histórico de los componentes químico y físico del suelo, permite evaluar la efectividad de los manejos propuestos, hacer comparaciones en el tiempo de la respuesta que tienen los suelos y las palmas a la aplicación de los fertilizantes; además, a nivel de investigación, se puede proponer nuevas alternativas para mejorar las condiciones de cultivo basados en la respuesta de esos manejos a nivel comercial con la información de las plantaciones, desarrollando ensayos de respuesta a diferentes niveles de fertilización sobre suelos con variaciones en sus niveles químicos (Corley R.H.V., 2009).
6. METODOLOGIA
Se tuvo como prioridad las condiciones y expectativas establecidos por el usuario, por esto, es importante la claridad de los requerimientos; satisfacer las necesidades de los usuarios y tener un mejor entendimiento en el desarrollo del sistema es la razón por la que se utilizó la programación XP (eXtreme Programming en inglés), que es una de las metodologías más destacada y usada por su forma ágil, difiere principalmente de las metodologías tradicionales por asumir cambios constantes por parte del cliente y el acompañamiento del mismo en todo el proceso de desarrollo.
Al estar orientada al cliente, se consideró como adecuada para el desarrollo de la extensión de un aplicativo de escritorio; además, de realizar entregas de una forma más fácil y ágil, consta también de doce prácticas que conforman el conjunto completo de desarrollo, esto hace las cosas más simples, y principalmente garantiza la calidad del software.
Figura 1:Esquema metodológico Fuente Elaboración Propia
La figura 1 muestra las fases que se adoptaron para el desarrollo de la extensión del SIG de escritorio, iniciando con los requerimientos del cliente, luego un diseño simple de la aplicación para someterlo a pruebas, sobre el diseño se realizó la programación y finalmente un test, con unas pruebas para validar las mini-versiones del aplicativo y así en un ciclo, hasta que hubiese una satisfacción plena de los requerimientos, posteriormente se realizó un diseño en detalle, donde se trabajó
Requerimientos
Diseño Simple
Programación Test Cliente
Implementación
presentación y documentación de la aplicación, la siguiente fase fue la implementación y se finaliza con el mantenimiento.
Fase 1: Requerimientos: Esta fase es la primera etapa para el desarrollo de la aplicación de escritorio y es donde se identifican las necesidades del cliente y las actividades a realizar, profundizando en las necesidades de los usuarios e identificando los requerimientos necesarios.
Fase 2: Diseño Simple: Durante esta etapa se desarrollan pequeñas versiones que se van evaluando con el cliente hasta cubrir los requerimientos totales con mini-versiones que se van retroalimentando hasta obtener el resultado deseado, dentro de los limites ya planteados anteriormente en la fase I de requerimientos.
Fase 3: Diseño en detalle: En esta etapa se desarrolla la versión aprobada para el aplicativo donde se establecen todas las funciones y cumplen los requerimientos y necesidades, enfocándose en la presentación y documentación.
7. RESULTADOS
En el desarrollo de la extensión del aplicativo de escritorio, fue necesario adoptar una programación ágil, que esté enfocada al cliente y que permita realizar la entrega en el tiempo establecido; de acuerdo a estos términos se obtuvo resultados en cada una de las fases del desarrollo del sistema.
7.1 Fase 1 Requerimientos: Dentro de las fases se encuentra como primera instancia el análisis de los requerimientos y la ingeniería de estos, que establece el alcance y limitaciones del sistema, dentro de estos resultados se describe específicamente cada uno de los componentes del sistema.
El diagrama de casos de uso (Figura 2), muestra la interacción de cada uno de los actores que va a utilizar el sistema, el aplicativo está vinculado a un usuario, el investigador que es el usuario de mayor importancia y a quien en un 70 % va dirigido el software, pues es quien aprovechara en mayor medida el sistema.
Está compuesto por 4 casos de usos, que forman todas las acciones que se pueden realizar dentro del sistema, tales como consultar, visualizar, capturar y editar.
Figura 2: Diagrama de casos de uso Fuente: Elaboración Propia
7.2 Fase 2 Diseño Simple: La siguiente fase estuvo compuesta por la participación continua del cliente donde se presentaban diseños simples o posibles del sistema, se realizaban constantes observaciones hasta que se suplieran el total de los requerimientos.
El diagrama de componentes (Figura 3), permite ver los elementos que harán parte del sistema, de una manera física y como estos están relacionados; el diagrama inicialmente está compuesto por la interface que se ejecutara en QGIS y por las bases de datos tanto en el motor Postgres y Postgis, de acuerdo a los requerimientos establecidos en un principio del desarrollo, Ilustrando de esta manera las relaciones que presentan los módulos, dando básicamente la representación a la interface y elaborando todo los procesos en las bases de datos, teniendo el análisis completo y a fondo para la etapa posterior de implementación y aclarando las dependencias, en el modelo se observa que QGIS es quien recibe toda la implementación del sistema, tanto de su parte visual como la de información almacenada y donde finalmente el usuario interactúa con el aplicativo.
Figura 3: Diagrama de componentes Fuente: Elaboración Propia
Para la implementación del sistema es necesario aclarar las relaciones entre el hardware y el software, identificando las necesidades y los componentes físicos, por ello el diagrama de despliegue permitió modelar el hardware que se necesita para el desarrollo del sistema, se muestran la relaciones físicas entre los componentes, la configuración de los elementos de procesamiento y los diferentes componentes del software que son necesarios para el funcionamiento.
Figura 4: Diagrama de implementación
Fuente: Elaboración propia
7.3 Fase 3 Diseño en detalle: fue así que una vez superada esta fase de diseño simple se genera el diseño detallo del sistema, donde se crean de acuerdo a los test realizados previamente los componentes que permitirán que el sistema opere con éxito.
Se desarrolló la interface gráfica en Qt disgner y se programó todas las funcionalidades del aplicativo.
La interface gráfica (figura 5) está compuesta por dos pestañas (TabWidget), en la primera de ellas se cargan los datos, estos se integran a la base, para posteriormente ser consultados, la interface se comunica con la Base y desde esta misma se alimenta, a través de los diferentes Box, donde se integran todos los registros de los valores obtenidos en las muestras de suelo, la comunicación entre la base y la interface se desarrolló a través de Pyscripter.
Figura 5: Interface Grafica Fuente: Elaboración propia
Figura 6: Interface de consulta de datos Fuente: Elaboración propia
En la funcionalidad una vez se carga la muestra en la base de datos se presenta una aviso de confirmación
También se establecieron en un ComboBox de despliegue las empresas predefinidas para evitar inconvenientes en la carga de información y solo ubicar y definir las muestras por su ID que se actualiza y puede ser consultado en el panel de resultados,
Figura 8:Empresas predeterminada Fuente: Elaboración propia
Figura 9:Ejemplo de carga de resultados en muestras Fuente: Elaboración propia
Se carga el Resultado y también se presenta un aviso de información el cual menciona el cargue exitoso o fallido de los resultados, con este procedimiento ya se haya la información en la base de datos para ser consultada.
Ya en la pestaña de consultas se encuentran dos consultas pre-definidas, las cuales son:
Figura 10:Consultas predeterminadas Fuente: Elaboración propia
7.4 Fase 4 Implementación: En la fase de implementación se cargaron unos valores de ejemplo, para verificar el correcto funcionamiento de cada uno de los espacios disponibles de la interface gráfica y de las posibles consultas, para ello se tomó una muestra de suelo aleatoria, estos valores fueron ingresados y verificados en la base de datos para confirmar el éxito en la conexión, en la figura 11 se puede observar parte de la tabla de resultados.
Figura 11: Valores en la base de datos Fuente: Elaboración propia
Y posteriormente se realizaron las consultas con los valores agregados, tomando como lapso de tiempo de Enero-Marzo de 2019, y municipio y plantación con la opción de TODOS, en la consulta 1 nos arroja los resultados de las muestras cargadas, correspondientes a los municipios de Tamalameque, Mani, Puerto Gaitan y Agustín Codazzi, y las plantaciones de Montecarmelo, Aceites Manuelita, C.I El Roble S.A y Palma Dulce, que son plantaciones inventadas para probar el correcto funcionamiento
En la Consulta dos se definieron los mismos resultados de la consulta 1 y nos arroja un mensaje con el valor del número de muestras realizadas en el lapso de tiempo pre-definido, además de la representación gráfica.
Figura 13: Mensaje Consulta 2 Fuente: Elaboración propia
8. CONCLUSIONES
De acuerdo a lo establecido en los requerimientos, se logró implementar de manera adecuada el aplicativo, con las funcionales solicitadas por el laboratorio de CENIPALMA para el manejo de la información de análisis de suelos, usando software libre, ejecutando las operaciones establecidas y descritas en los diagramas de casos de uso con las especificaciones del sistema.
Se lograron establecer los requerimientos funcionales del aplicativo, para el usuario del aplicativo, dando respuesta a las necesidades.
Para poder cumplir con estos requerimientos se desarrolló el modelo de base de datos, la cual gestiona de manera eficiente la información del laboratorio para poder ser consultada y ser administrada.
Y debido a los requerimientos del laboratorio se elaboró el aplicativo en software libre, desde la base de datos hasta la extensión de escritorio tal como se mostraba en el diagrama de componentes.
De esta manera, el desarrollo de la arquitectura cumplió con los tiempos y necesidades de organización, accesibilidad y fácil manejo, pues en todo el desarrollo CENIPALMA estuvo involucrada permitiendo obtener el mejor resultado y cumpliendo con los parámetros de tiempo y costo.
9. BIBLIOGRAFIA
Cerqueira, P., Otto, R., Vitti, C., Quintino, A., Altran, W., & Ikeda, R. (Julio de 2010). Optimización de la aplicación de fertilizantes. IPNI.
Corley, R. T. (2009). The Oil Palm. Blacwell Publishing.
FAO. (2011). Estadísticas de cultivos. Conceptos, definiciones y clasificaciones. Estadísticas, FAO, Estadisticas.
FAO. (2011). Estadísticas de cultivos. Conceptos, definiciones y clasificaciones. Informe, FAO.
FEDEPALMA. (2016). SISPA FEDEPALMA. (FEDEPALMA, Productor) Recuperado el 25 de Marzo de 2017, de SISPAWEB:
http://sispaweb.fedepalma.org/SitePages/areas.aspx
Fedepalma. (18 de 04 de 2017). Fedepalma. Obtenido de http://sispaweb.fedepalma.org/SitePages/areas.aspx
Garrido, M. S. (1994). Interpretación de Análisis de suelos. Instituto Nacional de reforma y desarrollo agrario, Dirección general de infraestructuras y cooperación, Dirección general de infraestructuras y cooperación. Madrid: Instituto Nacional de reforma y desarrollo agrario.
Jean, P. C. (2004). Palm Mineral Nutrition Management: Current Situation and Prospects. Palmas, 25, Tomo I.
Jorge, T., & Ruiz, E. (2016). Geopalma Plantación, Sistema de información geográfica de los palmicultores para los palmicultores con raices en la investigación de Cenipalma. (FEDEPALMA, Ed.) El Palmicultor.
Mosquera, M. V. (2016). Costos de producción de la agroindustria de la palma de aceite en 2014. (M. Mauricio., Ed.) Palmas, 2, 37-53.
Osorio, N. W. (1998). Muestreo de suelos. Universidad Nacional de Colombia, Investigación . Medellín: Universidad Nacional de Colombia.
Paramananthan, S. (2004). Best Practices for Oil Palm Cultivation Land Selection and Management. Palmas, 25(3).
