Desarrollo de software para la automatizacion y virtualizacion de procesos en el laboratiorio nacional de espectroradiometria y observacion de la tierra (labneo) del instituto geografico agustino codazzi
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2026-06-18
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Universidad Distrital Francisco José de Caldas
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Garcia Toro, Santiago (2026). Desarrollo de software para la automatizacion y virtualizacion de procesos en el laboratiorio nacional de espectroradiometria y observacion de la tierra (labneo) del instituto geografico agustino codazzi. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. https://hdl.handle.net/11349/103805
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Resumen
The report documents the development of a custom C#/.NET desktop application for the National Laboratory of Spectroradiometry and Earth Observation (LABNEO) at IGAC, aimed at automating spectral signature capture, calibration, and unification. The project integrated the OceanOptics SDK to replace the commercial OceanView software, following Scrum methodology, with a decoupled architecture, thread-safe hardware control, a guided calibration wizard (White/Dark reference), a curve-unification algorithm (Crossfade), and a "digital twin" module to simulate sensors when physical hardware is unavailable. Key results include: post-fieldwork processing time reduced from 5-7 days to minutes (~98% reduction), standardized file naming using DIVIPOLA coding, automated Word report generation, and an additional face-anonymization module for data privacy compliance. The solution was formally validated by IGAC's Spatial Data Infrastructure Directorate, with recommendations for institutionalization, cloud migration, and future exploration of Machine Learning for automatic land-cover classification.
Descripción
El informe documenta el desarrollo de una aplicación de escritorio en C#/.NET para el Laboratorio Nacional de Espectrorradiometría y Observación de la Tierra (LABNEO) del IGAC, orientada a automatizar la captura, calibración y unificación de firmas espectrales. El proyecto integró el SDK de OceanOptics para reemplazar el software comercial OceanView, bajo metodología Scrum, con una arquitectura desacoplada, control de concurrencia para el hardware, un asistente guiado de calibración (Blanco/Oscuridad), un algoritmo de unificación de curvas (Crossfade) y un módulo de "gemelos digitales" para simular sensores cuando no hay hardware físico disponible. Entre los resultados destacan: reducción del tiempo de procesamiento post-campo de 5-7 días a minutos (~98%), nomenclatura estandarizada de archivos con codificación DIVIPOLA, generación automática de informes en Word, y un módulo adicional de anonimización de rostros para cumplir con normativas de Habeas Data. La solución fue validada institucionalmente por la Dirección de Infraestructura de Datos Espaciales del IGAC, con recomendaciones de institucionalización, migración a la nube y exploración de Machine Learning para clasificación automática de coberturas.
