Mapas por finca y lote
Fincas, lotes y subparcelas dibujados o importados desde KML, con sus atributos, su histórico y filtros para encontrar cualquiera en segundos.
Plataformas que ponen la finca, el lote y el territorio en un mapa y les cruzan datos: análisis de aplicaciones aéreas, imágenes satelitales, alertas ambientales y reportes de campo. Construidas sobre motores GIS existentes o desde cero, con APIs para que terceros consuman los resultados.
El agro y el ambiente generan datos con coordenadas: vuelos de aplicación, imágenes de satélite, sensores, reportes desde el campo. El valor no está en almacenarlos sino en convertirlos en un mapa que responde una pregunta concreta por lote, por finca o por región.
Fincas, lotes y subparcelas dibujados o importados desde KML, con sus atributos, su histórico y filtros para encontrar cualquiera en segundos.
Cobertura, solape y dosis de cada vuelo calculados sobre el polígono del lote, con capas descargables y resultados por API para integrarlos en otros sistemas.
Índices de vegetación y escenas por fecha sobre cada lote, con calendario de imágenes y comparación entre periodos.
Plataformas públicas con mapas, series de datos y alertas, como incendios detectados por satélite, para instituciones que informan a la ciudadanía.
Formularios móviles que capturan bitácoras, incidencias o reportes ciudadanos con su ubicación, y tableros que los resumen.
Cuando ya existe un motor de análisis, lo exponemos como API asíncrona con webhooks, cuotas y claves por cliente, sin reescribirlo.
Para OddisMaps, empresa de agricultura de precisión, Haricode construyó una API pública de análisis de aplicaciones aéreas sobre su motor GIS existente: el cliente envía el lote y las líneas de vuelo, el análisis corre de forma asíncrona y el resultado llega por webhook con cobertura, solape, dosis y capas por lote. Una consola de demostración permite probarla sin gastar cuota.
Para el Instituto Biósfera, Haricode desarrolló el sitio institucional y el Observatorio del Agua de la Región Metropolitana de Guatemala: mapas, alertas de incendios sobre datos satelitales y un módulo público de reporte ciudadano de agua. Ambos sistemas están en operación y se enlazan desde la sección de trabajo.
Los datos geoespaciales castigan las suposiciones: un contorno mal importado o una escena con nubes invalidan el análisis. Por eso validamos con datos reales desde la primera semana.
Reunimos los datos que existen, fincas, vuelos, imágenes y reportes, y definimos las preguntas que el mapa debe responder y para quién.
Cargamos los lotes reales, corregimos contornos y publicamos un primer mapa navegable que el cliente revisa con su equipo de campo.
Se conectan las fuentes, satélite, vuelos o sensores, y se construyen los análisis y las alertas con un periodo de contraste contra la realidad.
Cuando otros sistemas o clientes deben consumir los resultados, se publica la API con claves, cuotas y documentación.
Sí. Integramos proveedores de imágenes y de índices de vegetación, y construimos el calendario de escenas y la comparación entre fechas sobre los lotes del cliente. La disponibilidad de escenas sin nubes depende del proveedor y de la zona.
Sí. Es el caso de OddisMaps: en lugar de reescribir el motor de análisis, lo expusimos como una API con colas, webhooks y cuotas. Evaluamos primero cómo está construido y qué interfaz ofrece.
La escala cambia la infraestructura, no el enfoque. Una finca con pocos lotes puede empezar con un mapa y bitácoras móviles; un ingenio o una asociación necesita permisos por empresa, muchos lotes y análisis en lote.
KML, GeoJSON, shapefile y exportaciones de las plataformas de vuelo habituales. Parte del arranque es revisar y corregir los contornos importados, porque es donde más errores aparecen.
Sí. El Observatorio del Agua del Instituto Biósfera es público y está pensado para que cualquier persona consulte mapas y alertas y reporte desde su teléfono.
Traer imágenes satelitales y datos de campo a un solo lugar.
Capturar en campo, muchas veces sin señal.
Cuando ninguna plataforma del mercado cubre el cultivo.
Qué datos tienes, con qué frecuencia llegan y quién tomaría decisiones con ellos. Con eso proponemos un primer mapa útil y el camino hacia el análisis o la API.
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