Visor Geoespacial para la gestión de ganado

Introducción

En este proyecto, el objetivo era crear una solución integral para la gestión y visualización de datos geoespaciales. para esto era necesario desarrollar un visor capaz de monitorizar la posición de ganado en relación con los límites de diferentes fincas, permitiendo el filtrado y visualización dinámica de los datos.

Arquitectura del Sistema

El sistema se divide en tres capas fundamentales que garantizan un flujo de datos eficiente:

1. Preprocesamiento (Data Engineering)

Utilizamos un entorno de Jupyter Notebooks (preprocess.ipynb) para limpiar y transformar los datos brutos (cows_pos.csv y fincas.json). Aquí normalizamos las coordenadas, realizamos cruces espaciales y preparamos el dataset para su consumo.

2. Backend (Servidor y Consultas)

Creamos dos modalidades de backend para servir la información al mapa:

• GeoServer: Para una gestión de capas estándar de la industria (OGC).
• API Propia (Python + FastAPI): Un desarrollo a medida utilizando uvicorn que nos permite mayor flexibilidad, incluyendo la gestión de clustering de puntos para mejorar la experiencia de usuario cuando el volumen de datos es elevado.

3. Frontend (Visor Interactivo)

El visor se construyó utilizando Leaflet.js, permitiendo:

• Cambio dinámico entre mapas base (Satélite / Fontán).
• Control de capas (Vacas dentro/fuera de fincas, buffers de 15 metros).
• Interacción con el servidor para la carga de geometrías y puntos en tiempo real.

Resultados

El resultado final es una herramienta funcional que permite a los usuarios:

1. Visualizar la situación del ganado sobre mapas reales.
2. Identificar anomalías (vacas fuera de las fincas).
3. Alternar entre diferentes fuentes de datos (GeoServer vs Servidor propio) mediante un sencillo cambio de script en el cliente.

Más información

Para más detalles sobre la implementación, el código fuente y los datos utilizados, puedes visitar el repositorio del proyecto en GitHub: Visor Geoespacial para la gestión de ganado