pág. 3673
BIODEGRADACIÓN DE MICROPLÁSTICOS DE
PET CON BACTERIAS
BIODEGRADATION OF PET MICROPLASTICS BY BACTERIA
Alberto De Jesús Cayetano
Tecnológico Nacional de México IT de Acapulco México
Yareli Cortés Bárcenas
Tecnológico Nacional de México IT de Acapulco México
Miriam Martínez Arroyo
Tecnológico Nacional de México IT de Acapulco México
José Antonio Montero Valverde
Tecnológico Nacional de México IT de Acapulco México
pág. 3674
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.21470
Propuesta de sistema web para el análisis de salud en cultivos de agave
mediante imágenes satelitales multiespectrales.
Alberto De Jesús Cayetano1
MM22320018@acapulco.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México IT de
Acapulco México
Yareli Cortés Bárcenas
MM22320006@acapulco.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México IT de
Acapulco México
Miriam Martínez Arroyo
miriam.ma@acapulco.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México IT de
Acapulco México
José Antonio Montero Valverde
jose.mv@acapulco.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México IT de
Acapulco México
RESUMEN
Este artículo presenta el diseño y desarrollo de un sistema web para el monitoreo de la salud en
cultivos de agave mediante el uso de imágenes satelitales multiespectrales obtenidas a través de la API
Sentinel-Hub. Se abordan las dos primeras fases de la metodología en cascada: análisis y diseño. Por
medio de este tipo de imágenes es posible obtener valores numéricos de cada una de sus bandas
espectrales, que son utilizadas para el cálculo de diversos índices de vegetación. El sistema permite
calcular el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) para estimar la salud del cultivo y
visualizar los resultados en una interfaz gráfica intuitiva. Esta herramienta busca optimizar la toma de
decisiones agrícolas, mejorar el rendimiento y contribuir a la sostenibilidad de la producción de agave.
Palabras clave: agricultura de precisión, NDVI, teledetección, Sentinel-Hub
1 Autor principal
Correspondencia: MM22320018@acapulco.tecnm.mx
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.21470
Propuesta de sistema web para el análisis de salud en cultivos de agave
mediante imágenes satelitales multiespectrales.
Alberto De Jesús Cayetano1
MM22320018@acapulco.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México IT de
Acapulco México
Yareli Cortés Bárcenas
MM22320006@acapulco.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México IT de
Acapulco México
Miriam Martínez Arroyo
miriam.ma@acapulco.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México IT de
Acapulco México
José Antonio Montero Valverde
jose.mv@acapulco.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México IT de
Acapulco México
RESUMEN
Este artículo presenta el diseño y desarrollo de un sistema web para el monitoreo de la salud en
cultivos de agave mediante el uso de imágenes satelitales multiespectrales obtenidas a través de la API
Sentinel-Hub. Se abordan las dos primeras fases de la metodología en cascada: análisis y diseño. Por
medio de este tipo de imágenes es posible obtener valores numéricos de cada una de sus bandas
espectrales, que son utilizadas para el cálculo de diversos índices de vegetación. El sistema permite
calcular el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) para estimar la salud del cultivo y
visualizar los resultados en una interfaz gráfica intuitiva. Esta herramienta busca optimizar la toma de
decisiones agrícolas, mejorar el rendimiento y contribuir a la sostenibilidad de la producción de agave.
Palabras clave: agricultura de precisión, NDVI, teledetección, Sentinel-Hub
1 Autor principal
Correspondencia: MM22320018@acapulco.tecnm.mx
pág. 3675
Proposal for a web system for health analysis in agave crops using
multispectral satellite images.
ABSTRACT
This article presents the design and development of a web system for monitoring the health of agave
crops using multispectral satellite images obtained through the Sentinel-Hub API. The first two phases
of the waterfall methodology—analysis and design—are addressed. Through this type of imagery, it is
possible to obtain numerical values for each spectral band, which are used to calculate various
vegetation indices. The system calculates the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to
estimate crop health and displays the results in an intuitive graphical interface. This tool aims to
optimize agricultural decision- making, improve yield, and contribute to the sustainability of agave
production.
Keywords: precision agriculture, NDVI, remote sensing, Sentinel-Hub
Artículo recibido 10 septiembre 2025
Aceptado para publicación: 15 octubre 2025
Proposal for a web system for health analysis in agave crops using
multispectral satellite images.
ABSTRACT
This article presents the design and development of a web system for monitoring the health of agave
crops using multispectral satellite images obtained through the Sentinel-Hub API. The first two phases
of the waterfall methodology—analysis and design—are addressed. Through this type of imagery, it is
possible to obtain numerical values for each spectral band, which are used to calculate various
vegetation indices. The system calculates the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to
estimate crop health and displays the results in an intuitive graphical interface. This tool aims to
optimize agricultural decision- making, improve yield, and contribute to the sustainability of agave
production.
Keywords: precision agriculture, NDVI, remote sensing, Sentinel-Hub
Artículo recibido 10 septiembre 2025
Aceptado para publicación: 15 octubre 2025
pág. 3676
INTRODUCCIÓN
La agricultura enfrenta pérdidas significativas debido a plagas y enfermedades, que representan entre
el 10% y el 28% de la producción global (Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera, 2023).
Las técnicas de teledetección, que consisten en obtener información de la superficie de la tierra
mediante satélites o drones que haciendo uso de sensores captan la radiación electromagnética
reflejada por la superficie terrestre (ilustración 1) obteniendo datos e imágenes (López, C., 2019)., es
posible obtener información valiosa sobre el estado de salud de los cultivos.
Ilustración 1. Interacción entre la radiación con los objetos presentes en la Tierra.
Quespaz Rosero, C. A. (2022)
Integrar técnicas de teledetección en sistemas sistema web permite a los agricultores el monitoreo
frecuente y remoto de los cultivos, ayudándolos a identificar áreas críticas y tomar decisiones
informadas, debido a que es posible proporcionar información sobre las zonas específicas en las que el
cultivo presenta una salud deficiente.
Para conocer el estado de salud de un cultivo existe un índice de vegetación específico, el NDVI, que
se calcula por medio de la fórmula que se muestra en la ilustración 2, utilizando los valores de las
bandas espectrales roja e infrarrojo cercano (Rubio, 2020).
Ilustración 2. Fórmula para el cálculo de NDVI
INTRODUCCIÓN
La agricultura enfrenta pérdidas significativas debido a plagas y enfermedades, que representan entre
el 10% y el 28% de la producción global (Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera, 2023).
Las técnicas de teledetección, que consisten en obtener información de la superficie de la tierra
mediante satélites o drones que haciendo uso de sensores captan la radiación electromagnética
reflejada por la superficie terrestre (ilustración 1) obteniendo datos e imágenes (López, C., 2019)., es
posible obtener información valiosa sobre el estado de salud de los cultivos.
Ilustración 1. Interacción entre la radiación con los objetos presentes en la Tierra.
Quespaz Rosero, C. A. (2022)
Integrar técnicas de teledetección en sistemas sistema web permite a los agricultores el monitoreo
frecuente y remoto de los cultivos, ayudándolos a identificar áreas críticas y tomar decisiones
informadas, debido a que es posible proporcionar información sobre las zonas específicas en las que el
cultivo presenta una salud deficiente.
Para conocer el estado de salud de un cultivo existe un índice de vegetación específico, el NDVI, que
se calcula por medio de la fórmula que se muestra en la ilustración 2, utilizando los valores de las
bandas espectrales roja e infrarrojo cercano (Rubio, 2020).
Ilustración 2. Fórmula para el cálculo de NDVI
pág. 3677
Los valores obtenidos a través del NDVI se normalizan con el fin de obtener resultados de -1 a 1 con el
fin de establecer rangos que representen el estado de salud del cultivo de manera más clara
considerando que
-1 representa cultivos muertos u objetos inanimados y 1 cultivos sanos. (Quespaz Rosero, C. A. 2022)
Para la implementación del sistema se consideraron las coordenadas de un cultivo de agave (ilustración
3) perteneciente al vivero “Orquídea” en el municipio de Tixtla, Guerrero. El cual fue visitado con el
fin de tomar las coordenadas específicas requeridas para la obtención de las imágenes multiespectrales
de la zona mediante la API Sentinel-Hub.
Ilustración 3. Ubicación de cultivo de agave.
Objetivo General
Desarrollar un sistema web para el monitoreo de salud en cultivos de agave mediante imágenes
satelitales multiespectrales obtenidas de la API Sentinel-Hub.
Objetivos Específicos
1. Diseñar y desarrollar una interfaz web intuitiva y fácil de usar para la visualización y
análisis de datos satelitales.
2. Desarrollar un módulo de conexión con la API de Sentinel-Hub para la adquisición de
imágenes satelitales multiespectrales.
3. Desarrollar un algoritmo para el procesamiento de imágenes satelitales.
METODOLOGÍA
Para el desarrollo del sistema web se optó por la metodología en cascada, debido a que los requisitos
del proyecto se encuentran claramente definidos desde el inicio, lo que reduce la probabilidad de
cambios durante el proceso de implementación. Este enfoque resulta adecuado para proyectos con
Los valores obtenidos a través del NDVI se normalizan con el fin de obtener resultados de -1 a 1 con el
fin de establecer rangos que representen el estado de salud del cultivo de manera más clara
considerando que
-1 representa cultivos muertos u objetos inanimados y 1 cultivos sanos. (Quespaz Rosero, C. A. 2022)
Para la implementación del sistema se consideraron las coordenadas de un cultivo de agave (ilustración
3) perteneciente al vivero “Orquídea” en el municipio de Tixtla, Guerrero. El cual fue visitado con el
fin de tomar las coordenadas específicas requeridas para la obtención de las imágenes multiespectrales
de la zona mediante la API Sentinel-Hub.
Ilustración 3. Ubicación de cultivo de agave.
Objetivo General
Desarrollar un sistema web para el monitoreo de salud en cultivos de agave mediante imágenes
satelitales multiespectrales obtenidas de la API Sentinel-Hub.
Objetivos Específicos
1. Diseñar y desarrollar una interfaz web intuitiva y fácil de usar para la visualización y
análisis de datos satelitales.
2. Desarrollar un módulo de conexión con la API de Sentinel-Hub para la adquisición de
imágenes satelitales multiespectrales.
3. Desarrollar un algoritmo para el procesamiento de imágenes satelitales.
METODOLOGÍA
Para el desarrollo del sistema web se optó por la metodología en cascada, debido a que los requisitos
del proyecto se encuentran claramente definidos desde el inicio, lo que reduce la probabilidad de
cambios durante el proceso de implementación. Este enfoque resulta adecuado para proyectos con
pág. 3678
objetivos específicos y bien delimitados, ya que permite una planificación estructurada y secuencial de
las actividades.
La metodología en cascada se caracteriza por su enfoque lineal, donde cada fase debe completarse
antes de iniciar la siguiente. En este proyecto se contemplaron las dos primeras etapas: definición de
requerimientos y diseño del sistema y del software.
Durante la primera fase se identificaron los requerimientos funcionales y no funcionales del sistema
mediante entrevistas y consultas con usuarios potenciales. Los requerimientos funcionales incluyen
servicios que el sistema debe proporcionar, como la autenticación de usuarios, la gestión de cuentas y
la visualización de resultados del análisis NDVI. Por otro lado, los requerimientos no funcionales
abarcan aspectos como la seguridad, la compatibilidad con navegadores y la eficiencia en el
procesamiento de imágenes satelitales.
Posteriormente, en la fase de diseño se definió la arquitectura global del sistema, estableciendo los
componentes principales y sus interacciones. Se elaboraron diagramas UML para representar casos de
uso y componentes, así como el modelo relacional de la base de datos, que contempla tablas para
usuarios, roles e historial de análisis. Además, se seleccionaron las tecnologías más adecuadas para el
desarrollo.
Este enfoque metodológico garantiza un desarrollo ordenado y coherente, permitiendo validar cada
etapa antes de avanzar a la siguiente, lo que contribuye a la calidad y funcionalidad del sistema
propuesto (Somerville, 2011).
Ilustración 4. Metodología de cascada (Somerville, 2011).
objetivos específicos y bien delimitados, ya que permite una planificación estructurada y secuencial de
las actividades.
La metodología en cascada se caracteriza por su enfoque lineal, donde cada fase debe completarse
antes de iniciar la siguiente. En este proyecto se contemplaron las dos primeras etapas: definición de
requerimientos y diseño del sistema y del software.
Durante la primera fase se identificaron los requerimientos funcionales y no funcionales del sistema
mediante entrevistas y consultas con usuarios potenciales. Los requerimientos funcionales incluyen
servicios que el sistema debe proporcionar, como la autenticación de usuarios, la gestión de cuentas y
la visualización de resultados del análisis NDVI. Por otro lado, los requerimientos no funcionales
abarcan aspectos como la seguridad, la compatibilidad con navegadores y la eficiencia en el
procesamiento de imágenes satelitales.
Posteriormente, en la fase de diseño se definió la arquitectura global del sistema, estableciendo los
componentes principales y sus interacciones. Se elaboraron diagramas UML para representar casos de
uso y componentes, así como el modelo relacional de la base de datos, que contempla tablas para
usuarios, roles e historial de análisis. Además, se seleccionaron las tecnologías más adecuadas para el
desarrollo.
Este enfoque metodológico garantiza un desarrollo ordenado y coherente, permitiendo validar cada
etapa antes de avanzar a la siguiente, lo que contribuye a la calidad y funcionalidad del sistema
propuesto (Somerville, 2011).
Ilustración 4. Metodología de cascada (Somerville, 2011).
pág. 3679
DEFINICIÓN DE REQUERIMIENTOS
La definición de requerimientos es una etapa fundamental en el desarrollo de sistemas, ya que establece
las bases sobre las cuales se construirá la solución tecnológica. Para este proyecto, se realizó un
análisis detallado que incluyó entrevistas con usuarios potenciales y revisión de las necesidades
operativas del vivero seleccionado. Este proceso permitió identificar tanto los requerimientos
funcionales, que describen las acciones que el sistema debe realizar, como los requerimientos no
funcionales, que establecen condiciones de calidad y desempeño.
Los requerimientos funcionales incluyen la autenticación segura mediante credenciales, la gestión de
usuarios con roles diferenciados, la conexión con la API Sentinel-Hub para la obtención de imágenes
multiespectrales y el cálculo del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), considerado
uno de los indicadores más utilizados para evaluar la salud de los cultivos (Rouse et al., 1974; Huete,
1988). Asimismo, se contempla la visualización gráfica de los resultados y la consulta del historial de
análisis.
Por otro lado, los requerimientos no funcionales abarcan aspectos como la interfaz intuitiva, la
compatibilidad con navegadores web en sus versiones más recientes, el procesamiento eficiente de
imágenes con tiempos de respuesta inferiores a 30 segundos y la seguridad en el manejo de datos,
siguiendo las recomendaciones para sistemas críticos en entornos agrícolas (FAO, 2021; Somerville,
2011).
La correcta definición de estos requerimientos garantiza que el sistema cumpla con las expectativas
del usuario y se ajuste a los objetivos del proyecto, evitando desviaciones durante las fases posteriores
del desarrollo (Somerville, 2011).
Objetivo del Sistema
El objetivo principal del sistema es proporcionar a los agricultores una herramienta tecnológica que
permita monitorear de manera remota y precisa la salud de los cultivos de agave mediante el análisis
de imágenes satelitales multiespectrales. A través del cálculo del Índice de Vegetación de Diferencia
Normalizada (NDVI), el sistema busca ofrecer información confiable y visualmente interpretativa que
facilite la toma de decisiones oportunas para mejorar el rendimiento y la sostenibilidad de la
producción.
DEFINICIÓN DE REQUERIMIENTOS
La definición de requerimientos es una etapa fundamental en el desarrollo de sistemas, ya que establece
las bases sobre las cuales se construirá la solución tecnológica. Para este proyecto, se realizó un
análisis detallado que incluyó entrevistas con usuarios potenciales y revisión de las necesidades
operativas del vivero seleccionado. Este proceso permitió identificar tanto los requerimientos
funcionales, que describen las acciones que el sistema debe realizar, como los requerimientos no
funcionales, que establecen condiciones de calidad y desempeño.
Los requerimientos funcionales incluyen la autenticación segura mediante credenciales, la gestión de
usuarios con roles diferenciados, la conexión con la API Sentinel-Hub para la obtención de imágenes
multiespectrales y el cálculo del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), considerado
uno de los indicadores más utilizados para evaluar la salud de los cultivos (Rouse et al., 1974; Huete,
1988). Asimismo, se contempla la visualización gráfica de los resultados y la consulta del historial de
análisis.
Por otro lado, los requerimientos no funcionales abarcan aspectos como la interfaz intuitiva, la
compatibilidad con navegadores web en sus versiones más recientes, el procesamiento eficiente de
imágenes con tiempos de respuesta inferiores a 30 segundos y la seguridad en el manejo de datos,
siguiendo las recomendaciones para sistemas críticos en entornos agrícolas (FAO, 2021; Somerville,
2011).
La correcta definición de estos requerimientos garantiza que el sistema cumpla con las expectativas
del usuario y se ajuste a los objetivos del proyecto, evitando desviaciones durante las fases posteriores
del desarrollo (Somerville, 2011).
Objetivo del Sistema
El objetivo principal del sistema es proporcionar a los agricultores una herramienta tecnológica que
permita monitorear de manera remota y precisa la salud de los cultivos de agave mediante el análisis
de imágenes satelitales multiespectrales. A través del cálculo del Índice de Vegetación de Diferencia
Normalizada (NDVI), el sistema busca ofrecer información confiable y visualmente interpretativa que
facilite la toma de decisiones oportunas para mejorar el rendimiento y la sostenibilidad de la
producción.
pág. 3680
Este objetivo se fundamenta en la necesidad de incorporar tecnologías de teledetección en la agricultura
de precisión, optimizando los procesos de diagnóstico y reduciendo las pérdidas ocasionadas por
plagas y enfermedades (FAO, 2021; Rouse et al., 1974). Además, se pretende que la plataforma sea
intuitiva, segura y compatible con los principales navegadores web, garantizando su accesibilidad para
diferentes perfiles de usuario (Somerville, 2011).
Características del Sistema
Tabla 3. Requerimiento no funcional “compatibilidad con navegadores web”.
ID Requerimiento RNF-002
Nombre del requerimiento Compatibilidad con navegadores web
Descripción El sistema debe ser compatible con los principales
navegadores web en sus versiones más recientes.
Prioridad Alta
Tabla 1. Característica del sistema: Roles.
ID Requerimiento C-001
Nombre del requerimiento Roles
Descripción El sistema debe tener 2 roles principales.
Prioridad Alta
Dependencias Ninguna
Responsable de
realizar pruebas
Alberto De Jesús / Yareli Cortés
Criterio de éxito El sistema permite crear 2 tipos de usuario distintos uno con
rol de administrador el cual debe permitir gestionar usuarios
y uno con rol de usuario normal ambos deben realizar
consultas por fecha sobre el estado de salud del cultivo y
visualizar resultados gráficamente.
nRequerimientos No Funcionales
Tabla 2. Requerimiento no funcional “interfazintuitiva”.
ID Requerimiento RNF-001
Nombre del requerimiento Interfaz intuitiva
Descripción El sistema debe contar con una interfaz intuitiva, con el fin de
ser utilizada por cualquier tipo de usuario
Prioridad Alta
Este objetivo se fundamenta en la necesidad de incorporar tecnologías de teledetección en la agricultura
de precisión, optimizando los procesos de diagnóstico y reduciendo las pérdidas ocasionadas por
plagas y enfermedades (FAO, 2021; Rouse et al., 1974). Además, se pretende que la plataforma sea
intuitiva, segura y compatible con los principales navegadores web, garantizando su accesibilidad para
diferentes perfiles de usuario (Somerville, 2011).
Características del Sistema
Tabla 3. Requerimiento no funcional “compatibilidad con navegadores web”.
ID Requerimiento RNF-002
Nombre del requerimiento Compatibilidad con navegadores web
Descripción El sistema debe ser compatible con los principales
navegadores web en sus versiones más recientes.
Prioridad Alta
Tabla 1. Característica del sistema: Roles.
ID Requerimiento C-001
Nombre del requerimiento Roles
Descripción El sistema debe tener 2 roles principales.
Prioridad Alta
Dependencias Ninguna
Responsable de
realizar pruebas
Alberto De Jesús / Yareli Cortés
Criterio de éxito El sistema permite crear 2 tipos de usuario distintos uno con
rol de administrador el cual debe permitir gestionar usuarios
y uno con rol de usuario normal ambos deben realizar
consultas por fecha sobre el estado de salud del cultivo y
visualizar resultados gráficamente.
nRequerimientos No Funcionales
Tabla 2. Requerimiento no funcional “interfazintuitiva”.
ID Requerimiento RNF-001
Nombre del requerimiento Interfaz intuitiva
Descripción El sistema debe contar con una interfaz intuitiva, con el fin de
ser utilizada por cualquier tipo de usuario
Prioridad Alta
pág. 3681
Tabla 4. Requerimiento no funcional “Carga y procesamiento de imágenes”.
ID Requerimiento RNF-003
Nombre del requerimiento Carga y procesamiento de imágenes.
Descripción La aplicación debe cargar y procesar las imágenes
satelitales multiespectrales en un tiempo máximo de 30
segundos por solicitud de imagen.
Prioridad Alta
Tabla 5. Requerimiento no funcional “Seguridad del sistema”.
ID Requerimiento RNF-004
Nombre del requerimiento Seguridad del sistema
Descripción El sistema debe garantizar la seguridad de la información de los
usuarios y su privacidad
Prioridad Alta
Requerimientos Funcionales
Tabla 6. Requerimiento funcional “Login”.
ID Requerimiento RF-001
Nombre del requerimiento Login
Descripción La aplicación debe permitir al usuario iniciar sesión
mediante usuario y contraseña.
Prioridad Alta
Dependencias Ninguna
Responsable de
realizar pruebas
Alberto De Jesús
Criterio de éxito Se permite correctamente al usuario iniciar sesión en el sistema
y recuperar sus datos de inicio de sesión.
Tabla 4. Requerimiento no funcional “Carga y procesamiento de imágenes”.
ID Requerimiento RNF-003
Nombre del requerimiento Carga y procesamiento de imágenes.
Descripción La aplicación debe cargar y procesar las imágenes
satelitales multiespectrales en un tiempo máximo de 30
segundos por solicitud de imagen.
Prioridad Alta
Tabla 5. Requerimiento no funcional “Seguridad del sistema”.
ID Requerimiento RNF-004
Nombre del requerimiento Seguridad del sistema
Descripción El sistema debe garantizar la seguridad de la información de los
usuarios y su privacidad
Prioridad Alta
Requerimientos Funcionales
Tabla 6. Requerimiento funcional “Login”.
ID Requerimiento RF-001
Nombre del requerimiento Login
Descripción La aplicación debe permitir al usuario iniciar sesión
mediante usuario y contraseña.
Prioridad Alta
Dependencias Ninguna
Responsable de
realizar pruebas
Alberto De Jesús
Criterio de éxito Se permite correctamente al usuario iniciar sesión en el sistema
y recuperar sus datos de inicio de sesión.
pág. 3682
Tabla 7. Requerimiento funcional “Página principal”.
ID Requerimiento RF-002
Nombre del requerimiento Página principal
Descripción El sistema debe mostrar al usuario la pantalla principal del
sistema con información de las funciones que se realizan y un
menú para acceder a ellas
Prioridad Alta
Dependencias Login
Responsable de
realizar pruebas
Alberto De Jesús
Criterio de éxito Se muestra correctamente la pantalla principal del sistema con
información de las funciones que se realizan y un
menú para acceder a ellas
Tabla 9. Requerimiento funcional “Gestión de usuarios”.
ID Requerimiento RF-003
Nombre del requerimiento Gestión de la cuenta
Descripción El sistema debe mostrar al usuario información de su
cuenta, permitir cerrar su sesión y modificar su contraseña.
Prioridad Alta
Dependencias Página principal
Responsable de
realizar pruebas
Alberto De Jesús
Criterio de éxito Se muestra la información de la cuenta del usuario y permite
cerrar sesión y modificar su contraseña correctamente.
Tabla 7. Requerimiento funcional “Página principal”.
ID Requerimiento RF-002
Nombre del requerimiento Página principal
Descripción El sistema debe mostrar al usuario la pantalla principal del
sistema con información de las funciones que se realizan y un
menú para acceder a ellas
Prioridad Alta
Dependencias Login
Responsable de
realizar pruebas
Alberto De Jesús
Criterio de éxito Se muestra correctamente la pantalla principal del sistema con
información de las funciones que se realizan y un
menú para acceder a ellas
Tabla 9. Requerimiento funcional “Gestión de usuarios”.
ID Requerimiento RF-003
Nombre del requerimiento Gestión de la cuenta
Descripción El sistema debe mostrar al usuario información de su
cuenta, permitir cerrar su sesión y modificar su contraseña.
Prioridad Alta
Dependencias Página principal
Responsable de
realizar pruebas
Alberto De Jesús
Criterio de éxito Se muestra la información de la cuenta del usuario y permite
cerrar sesión y modificar su contraseña correctamente.
pág. 3683
Tabla 8. Requerimiento funcional”. “Gestión de la cuenta
ID Requerimiento RF-004
Nombre del requerimiento Gestión de usuarios
Descripción El sistema debe permitir al administrador gestionar
usuarios.
Prioridad Alta
Dependencias Página principal, Login
Responsable de
realizar pruebas
Alberto De Jesús
Criterio de éxito El sistema permite al usuario administrador: agregar,
modificar y eliminar usuarios correctamente.
Tabla 10. Requerimiento funcional “análisis de salud de cultivos”.
ID Requerimiento RF-005
Nombre del requerimiento Análisis de salud de cultivos
Descripción El sistema debe permitir al usuario acceder al resultado del
análisis de salud del cultivo obtenido mediante el cálculo del
índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) y
visualizarlo de manera gráfica.
Prioridad Alta
Dependencias Página principal, Login
Responsable de
realizar pruebas
Alberto De Jesús
Criterio de éxito El sistema permite correctamente al usuario visualizar
resultado del análisis de salud del cultivo obtenido mediante el
cálculo del NDVI de manera gráfica.
Tabla 8. Requerimiento funcional”. “Gestión de la cuenta
ID Requerimiento RF-004
Nombre del requerimiento Gestión de usuarios
Descripción El sistema debe permitir al administrador gestionar
usuarios.
Prioridad Alta
Dependencias Página principal, Login
Responsable de
realizar pruebas
Alberto De Jesús
Criterio de éxito El sistema permite al usuario administrador: agregar,
modificar y eliminar usuarios correctamente.
Tabla 10. Requerimiento funcional “análisis de salud de cultivos”.
ID Requerimiento RF-005
Nombre del requerimiento Análisis de salud de cultivos
Descripción El sistema debe permitir al usuario acceder al resultado del
análisis de salud del cultivo obtenido mediante el cálculo del
índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) y
visualizarlo de manera gráfica.
Prioridad Alta
Dependencias Página principal, Login
Responsable de
realizar pruebas
Alberto De Jesús
Criterio de éxito El sistema permite correctamente al usuario visualizar
resultado del análisis de salud del cultivo obtenido mediante el
cálculo del NDVI de manera gráfica.
pág. 3684
Tabla 11. Requerimiento funcional “Establecer coordenadas del cultivo”.
ID Requerimiento RF-004
Nombre del requerimiento Establecer coordenadas del cultivo
Descripción El sistema debe permitir a los usuarios establecer las
coordenadas del cultivo de interés.
Prioridad Alta
Dependencias Análisis de salud de cultivos
Responsable de
realizar pruebas
Alberto De Jesús
Criterio de éxito El sistema permite al usuario administrador: agregar,
modificar y eliminar usuarios correctamente.
Tabla 12. Requerimiento funcional “Visualizar historial de análisis”.
ID Requerimiento RF-004
Nombre del requerimiento Visualizar historial de análisis
Descripción El sistema debe permitir a los usuarios consultar un historial
de análisis de cultivos realizados previamente.
Prioridad Alta
Dependencias Página principal, Análisis de salud de cultivos
Responsable de
realizar pruebas
Alberto De Jesús
Criterio de éxito El sistema permite al usuario administrador: agregar,
modificar y eliminar usuarios correctamente.
DIAGRAMA DE CASOS DE USO
Una vez definidos los requerimientos del sistema e identificados los principales actores se desarrolló el
siguiente diagrama de casos de uso (ilustración 5), con el fin de representar las interacciones de los
distintos tipos de usuario con las funcionalidades del sistema.
Tabla 11. Requerimiento funcional “Establecer coordenadas del cultivo”.
ID Requerimiento RF-004
Nombre del requerimiento Establecer coordenadas del cultivo
Descripción El sistema debe permitir a los usuarios establecer las
coordenadas del cultivo de interés.
Prioridad Alta
Dependencias Análisis de salud de cultivos
Responsable de
realizar pruebas
Alberto De Jesús
Criterio de éxito El sistema permite al usuario administrador: agregar,
modificar y eliminar usuarios correctamente.
Tabla 12. Requerimiento funcional “Visualizar historial de análisis”.
ID Requerimiento RF-004
Nombre del requerimiento Visualizar historial de análisis
Descripción El sistema debe permitir a los usuarios consultar un historial
de análisis de cultivos realizados previamente.
Prioridad Alta
Dependencias Página principal, Análisis de salud de cultivos
Responsable de
realizar pruebas
Alberto De Jesús
Criterio de éxito El sistema permite al usuario administrador: agregar,
modificar y eliminar usuarios correctamente.
DIAGRAMA DE CASOS DE USO
Una vez definidos los requerimientos del sistema e identificados los principales actores se desarrolló el
siguiente diagrama de casos de uso (ilustración 5), con el fin de representar las interacciones de los
distintos tipos de usuario con las funcionalidades del sistema.
pág. 3685
Ilustración 5. Diagrama de casos de uso del sistema web para el análisis de cultivos de agave.
DISEÑO DEL SISTEMA Y DEL SOFTWARE
El diseño del sistema constituye una fase esencial para garantizar la correcta implementación de los
requerimientos definidos. En esta etapa se establece la arquitectura global, identificando los
componentes principales y sus interacciones. El sistema propuesto se compone de tres elementos
fundamentales: la interfaz web, el módulo de procesamiento de imágenes y el sistema gestor de base
de datos (SGBD). Esta estructura permite la integración eficiente entre la API Sentinel-Hub,
encargada de proveer imágenes satelitales multiespectrales, y la aplicación web que procesa y
visualiza los resultados (European Space Agency [ESA], 2022).
Para representar la arquitectura del sistema se elaboraron diagramas UML, incluyendo el diagrama de
componentes, que muestra la relación entre los módulos y las interfaces necesarias para su
funcionamiento.
Asimismo, se diseñó el modelo relacional de la base de datos, compuesto por tablas para usuarios,
roles e historial de análisis, lo que asegura la gestión adecuada de credenciales y registros de
monitoreo.
Diagrama de componentes UML
Para representar la arquitectura del sistema se elaboraron diagramas UML, incluyendo el diagrama de
componentes (ilustración 6), que muestra la relación entre los módulos y las interfaces necesarias para
su funcionamiento.
Ilustración 5. Diagrama de casos de uso del sistema web para el análisis de cultivos de agave.
DISEÑO DEL SISTEMA Y DEL SOFTWARE
El diseño del sistema constituye una fase esencial para garantizar la correcta implementación de los
requerimientos definidos. En esta etapa se establece la arquitectura global, identificando los
componentes principales y sus interacciones. El sistema propuesto se compone de tres elementos
fundamentales: la interfaz web, el módulo de procesamiento de imágenes y el sistema gestor de base
de datos (SGBD). Esta estructura permite la integración eficiente entre la API Sentinel-Hub,
encargada de proveer imágenes satelitales multiespectrales, y la aplicación web que procesa y
visualiza los resultados (European Space Agency [ESA], 2022).
Para representar la arquitectura del sistema se elaboraron diagramas UML, incluyendo el diagrama de
componentes, que muestra la relación entre los módulos y las interfaces necesarias para su
funcionamiento.
Asimismo, se diseñó el modelo relacional de la base de datos, compuesto por tablas para usuarios,
roles e historial de análisis, lo que asegura la gestión adecuada de credenciales y registros de
monitoreo.
Diagrama de componentes UML
Para representar la arquitectura del sistema se elaboraron diagramas UML, incluyendo el diagrama de
componentes (ilustración 6), que muestra la relación entre los módulos y las interfaces necesarias para
su funcionamiento.
pág. 3686
Ilustración 6. Diagrama de componentes del sistema.
En el diagrama anterior se representan los 3 componentes principales del sistema y las interfaces
necesarias para que interactúen entre sí, por medio de la interfaz que provee la API Sentinel-Hub es
posible obtener imágenes satelitales multiespectrales para procesarlas en el componente principal del
sistema que es la aplicación web y finalmente el componente que refiere al sistema gestor de base de
datos (SGBD) cuya principal función es proveer la interfaz necesaria para que la aplicación interactué
con la base de datos.
Modelo Relacional de la Base de Datos
Ilustración 7. Modelo relacional de la base de datos del sistema.
Asimismo, se diseñó el modelo relacional de la base de datos, compuesto por tablas para usuarios,
roles e historial de análisis, lo que asegura la gestión adecuada de credenciales y registros de
Ilustración 6. Diagrama de componentes del sistema.
En el diagrama anterior se representan los 3 componentes principales del sistema y las interfaces
necesarias para que interactúen entre sí, por medio de la interfaz que provee la API Sentinel-Hub es
posible obtener imágenes satelitales multiespectrales para procesarlas en el componente principal del
sistema que es la aplicación web y finalmente el componente que refiere al sistema gestor de base de
datos (SGBD) cuya principal función es proveer la interfaz necesaria para que la aplicación interactué
con la base de datos.
Modelo Relacional de la Base de Datos
Ilustración 7. Modelo relacional de la base de datos del sistema.
Asimismo, se diseñó el modelo relacional de la base de datos, compuesto por tablas para usuarios,
roles e historial de análisis, lo que asegura la gestión adecuada de credenciales y registros de
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monitoreo. Los principales objetivos de integrar una base de datos al sistema son:
• Gestión de usuarios: permitir registrar las credenciales de inicio de sesión de los usuarios
además de identificar su rol ya que como se estableció en la etapa de definición de requerimientos, el
sistema debe contar con 2 tipos de usuario.
• Historial de análisis: permitir registrar y consultar información sobre análisis de salud en el
cultivo realizados previamente.
Diseño de la Arquitectura de Software
En cuanto a las tecnologías seleccionadas, se optó por el framework Dash, debido a su capacidad para
trabajar con datos geoespaciales y su integración con lenguajes como Python y JavaScript.
Para el procesamiento de imágenes se emplearon librerías especializadas como Rasterio, que permite
la lectura de datos multiespectrales, NumPy para la aplicación de operaciones matemáticas sobre
matrices y Matplotlib para la generación de visualizaciones gráficas (Zhang & Kovacs, 2012; Gómez
et al., 2016).
Ilustración 8. Tecnologías para el desarrollo del sistema.
Este diseño asegura una arquitectura modular, escalable y orientada a la eficiencia, cumpliendo con los
principios de ingeniería de software recomendados para sistemas críticos en entornos agrícolas
(Somerville, 2011).
Diseño de Interfaces de Usuario
Tomando como base a los requerimientos y características de los sistemas definidos anteriormente, se
realizó el diseño de las interfaces de usuario, en donde se contempla las distintas vistas disponibles
según el tipo de usuario, priorizando un diseño amigable e intuitivo con el fin de que cualquier tipo de
usuario pueda hacer uso del sistema.
monitoreo. Los principales objetivos de integrar una base de datos al sistema son:
• Gestión de usuarios: permitir registrar las credenciales de inicio de sesión de los usuarios
además de identificar su rol ya que como se estableció en la etapa de definición de requerimientos, el
sistema debe contar con 2 tipos de usuario.
• Historial de análisis: permitir registrar y consultar información sobre análisis de salud en el
cultivo realizados previamente.
Diseño de la Arquitectura de Software
En cuanto a las tecnologías seleccionadas, se optó por el framework Dash, debido a su capacidad para
trabajar con datos geoespaciales y su integración con lenguajes como Python y JavaScript.
Para el procesamiento de imágenes se emplearon librerías especializadas como Rasterio, que permite
la lectura de datos multiespectrales, NumPy para la aplicación de operaciones matemáticas sobre
matrices y Matplotlib para la generación de visualizaciones gráficas (Zhang & Kovacs, 2012; Gómez
et al., 2016).
Ilustración 8. Tecnologías para el desarrollo del sistema.
Este diseño asegura una arquitectura modular, escalable y orientada a la eficiencia, cumpliendo con los
principios de ingeniería de software recomendados para sistemas críticos en entornos agrícolas
(Somerville, 2011).
Diseño de Interfaces de Usuario
Tomando como base a los requerimientos y características de los sistemas definidos anteriormente, se
realizó el diseño de las interfaces de usuario, en donde se contempla las distintas vistas disponibles
según el tipo de usuario, priorizando un diseño amigable e intuitivo con el fin de que cualquier tipo de
usuario pueda hacer uso del sistema.
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Ilustración 8. Interfaz de inicio de sesión
Ilustración 9. Interfaz de recuperación de contraseña
Ilustración 8. Interfaz de inicio de sesión
Ilustración 9. Interfaz de recuperación de contraseña
pág. 3689
Ilustración 8. Interfaz de modificación de contraseña.
Ilustración 9. Vista de página principal (Admin)
Ilustración 8. Interfaz de modificación de contraseña.
Ilustración 9. Vista de página principal (Admin)
pág. 3690
Ilustración 10. Vista de página principal (User)
Ilustración 11. Vista del modulo de gestión de usuarios.
Ilustración 10. Vista de página principal (User)
Ilustración 11. Vista del modulo de gestión de usuarios.
pág. 3691
Ilustración 12. Vista del módulo de análisis NDVI.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Como parte de la validación del diseño, se desarrolló un prototipo funcional que integra los
componentes críticos del sistema: la conexión con la API Sentinel-Hub, el procesamiento de imágenes
multiespectrales y la visualización gráfica del NDVI. El prototipo se probó utilizando coordenadas de
un cultivo de agave localizado en el municipio de Tixtla, Guerrero.
Ilustración 13. Coordenadas de cultivo de agave perteneciente al vivero “Orquídea”.
Los resultados obtenidos muestran una representación visual mediante una cuadrícula de colores,
donde el verde indica áreas con buena salud y el rojo señala zonas críticas. Esta visualización permite
al agricultor identificar de manera precisa las áreas que requieren atención, optimizando la toma de
decisiones para mejorar el rendimiento del cultivo.
Ilustración 12. Vista del módulo de análisis NDVI.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Como parte de la validación del diseño, se desarrolló un prototipo funcional que integra los
componentes críticos del sistema: la conexión con la API Sentinel-Hub, el procesamiento de imágenes
multiespectrales y la visualización gráfica del NDVI. El prototipo se probó utilizando coordenadas de
un cultivo de agave localizado en el municipio de Tixtla, Guerrero.
Ilustración 13. Coordenadas de cultivo de agave perteneciente al vivero “Orquídea”.
Los resultados obtenidos muestran una representación visual mediante una cuadrícula de colores,
donde el verde indica áreas con buena salud y el rojo señala zonas críticas. Esta visualización permite
al agricultor identificar de manera precisa las áreas que requieren atención, optimizando la toma de
decisiones para mejorar el rendimiento del cultivo.
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Ilustración 14. Prototipo del sistema para el análisis de salud en cultivos de agave
El tiempo promedio de procesamiento por imagen fue inferior a 30 segundos, cumpliendo con los
requerimientos no funcionales establecidos. Además, la interfaz diseñada resultó intuitiva y funcional,
lo que facilita su uso por diferentes perfiles de usuario (Somerville, 2011; ESA, 2022).
CONCLUSIONES
La implementación de técnicas de teledetección en sistemas web representa una herramienta eficaz
para la agricultura de precisión. El uso del NDVI permite monitorear la salud del cultivo de manera
remota, reduciendo riesgos asociados a plagas y enfermedades y contribuyendo a la sostenibilidad de la
producción (FAO, 2021; Rouse et al., 1974).
Si bien el NDVI ofrece información valiosa sobre el estado general del cultivo, no identifica las causas
específicas de las afectaciones. Por ello, se recomienda como trabajo futuro la integración de otros
índices de vegetación, la incorporación de algoritmos predictivos basados en inteligencia artificial y la
realización de pruebas en campo para validar los resultados obtenidos (Huete, 1988; Gómez et al.,
2016).
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
European Space Agency (ESA). (2022). Sentinel Hub API documentation. Recuperado de
https://www.sentinel-hub.com
Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). (2021). Remote sensing for crop
monitoring. FAO Publications.
FAO. (2019). Digital technologies in agriculture and rural areas. FAO Publications.
FAO. (2020). Impact of climate change on crop health. FAO Reports.
Ilustración 14. Prototipo del sistema para el análisis de salud en cultivos de agave
El tiempo promedio de procesamiento por imagen fue inferior a 30 segundos, cumpliendo con los
requerimientos no funcionales establecidos. Además, la interfaz diseñada resultó intuitiva y funcional,
lo que facilita su uso por diferentes perfiles de usuario (Somerville, 2011; ESA, 2022).
CONCLUSIONES
La implementación de técnicas de teledetección en sistemas web representa una herramienta eficaz
para la agricultura de precisión. El uso del NDVI permite monitorear la salud del cultivo de manera
remota, reduciendo riesgos asociados a plagas y enfermedades y contribuyendo a la sostenibilidad de la
producción (FAO, 2021; Rouse et al., 1974).
Si bien el NDVI ofrece información valiosa sobre el estado general del cultivo, no identifica las causas
específicas de las afectaciones. Por ello, se recomienda como trabajo futuro la integración de otros
índices de vegetación, la incorporación de algoritmos predictivos basados en inteligencia artificial y la
realización de pruebas en campo para validar los resultados obtenidos (Huete, 1988; Gómez et al.,
2016).
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Huete, A. R. (1988). A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment, 25(3),
295–
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012-9274-5
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