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dc.contributor.authorBustos-González, José Alejandro
dc.contributor.authorGuerrero-Silva, Sebastián Felipe
dc.date2024-07-10
dc.date.accessioned2025-11-20T10:49:13Z
dc.date.available2025-11-20T10:49:13Z
dc.identifier.urihttps://reunir.unir.net/handle/123456789/18415
dc.descriptionThis paper presents the planning, design, evaluation, and deployment of the web application Crosoil, aimed at performing automated analysis through image processing of chromatograms obtained from the soil chromatography process. This analysis is widely used in the agricultural sector to assess soil health and thus seek its recovery or conservation. Therefore, it is crucial to provide solutions such as the automation of this analysis, which aims to eliminate the need to rely on experts in the field and allow any individual to easily obtain an assessment of their soil. The technologies used for the development included the low-code platform Outsystems for the frontend implementation and the Django framework of Python for the backend development. Additionally, image processing libraries such as OpenCV, Pillow, and Numpy were implemented. The methodologies used during the development included Design Thinking, which was employed to identify the needs of the end-user, and Scrum, which was applied for the agile management of the project. Finally, the development was evaluated, showing that the application meets the established requirements.es_ES
dc.description.abstractEn este trabajo se presenta la planificación, diseño, evaluación y despliegue de la aplicación web crosoil cuyo objetivo es realizar un análisis automatizado mediante el procesamiento de imágenes de cromatogramas obtenidos del proceso de cromatografía del suelo. Este análisis es altamente utilizado en el sector agrícola para evaluar la salud del suelo y así buscar su recuperación o conservación. Por tal razón, es clave brindar soluciones como la automatización de este análisis, que busca eliminar la necesidad de depender de expertos en la materia y permitir que cualquier persona pueda obtener de manera sencilla un concepto de su suelo. Las tecnologías utilizadas para el desarrollo fueron la plataforma low code Outsystems para la implementación del frontend y el framework Django de Python para el desarrollo del backend. Además, se implementaron librerías de procesamiento de imágenes como OpenCV, Pillow y Numpy. Las metodologías utilizadas durante el desarrollo incluyeron Design Thinking, que se empleó para identificar las necesidades del usuario final, y Scrum, que se aplicó para la gestión ágil del proyecto. Finalmente, se evaluó el desarrollo, observando que la aplicación cumple con los requisitos establecidos.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectcromatograma de sueloes_ES
dc.subjectDjangoes_ES
dc.subjectOutSystemses_ES
dc.subjectdesign thinkinges_ES
dc.subjectScrumes_ES
dc.subjectsoil chromatographyes_ES
dc.subjectMáster Universitario en Ingeniería de Software y Sistemas Informáticoses_ES
dc.titleDesarrollo de un software para el análisis de imágenes cromatográficas del sueloes_ES
dc.typemasterThesises_ES
reunir.tag~MISSIes_ES


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