Sistema de información geográfica para la gestión de alertas tempranas fitosanitarias en el cantón Francisco de Orellana

Abstract

En esta investigación se implementó un Sistema de Información Geográfica para la gestión de alertas tempranas fitosanitarias en el cantón Francisco de Orellana, con la finalidad de facilitar los múltiples desafíos existentes en el cultivo principalmente del cacao. Problemas como la falta de sistemas que integren los datos climatológicos de las estaciones meteorológicas, y las conviertan en alertas fitosanitarias, que permitan notificar de manera oportuna a los productores, el desarrollo de plagas en los cultivos, de esta forma se logren tomar acciones preventivas y correctivas mejorando la productividad en el sector. Este sistema se ejecutó basándose en los requerimientos establecidos en el ERS (“Especificación de requisitos de software”). Para cumplir con los objetivos planteados, se desarrolló bajo la metodología XP, misma que fue seleccionada, tras investigar varias metodologías para determinar la que se adapte a la naturaleza del proyecto como es un equipo reducido, requerimientos cambiantes y se adapte al desarrollo de un SIG. Obteniendo como resultado el sistema web con los siguientes módulos: Modulo de Administración, Estaciones, Webmapping, Dashboard y Alertas. Dicho sistema fue desarrollado con la librería de Open Layers para el módulo SIG, el backend con PHP, frontend con HTML y Bootstrap, y la base de datos en PostgreSQL. Mediante la norma ISO/IEC 25000, se ejecutó una evaluación de la fiabilidad del sistema web, misma que proporciona los subcriterios: madurez, disponibilidad, tolerancia a fallos y capacidad de recuperación, cada uno con sus correspondientes métricas. Para llevar a cabo esta evaluación se hizo uso de la herramienta de simulación “APACHE JMETER”, mediante él envió de peticiones http, al servidor donde se encuentra implementado. Con el propósito de evaluar el rendimiento del sistema web, bajo condiciones y tiempo establecidos. Obteniendo como resultado de la evaluación un 98.3 % de calidad bajo el criterio de fiabilidad