| dc.contributor.advisor | Mateus Abaunza, Paola Andrea | |
| dc.contributor.advisor | Guzmán Villamarín, Diego Enrique | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_popayán | |
| dc.creator | Lebaza Muñoz, Juan José | |
| dc.creator | Corte Botina, Juan Sebastian | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-13T18:47:07Z | |
| dc.date.available | 2026-02-13T18:47:07Z | |
| dc.date.created | 2025-07-20 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/78728 | |
| dc.description | Tabla 1. Sensores utilizados y su función dentro del SAT - Figura 1. Tabla City SQL Fuente. Autoría propia, Se evidencia la tabla de city en la cual contiene id, nombre, latitud y longitud. - Figura 2 Tabla tipo de Sensor SQL Fuente. Autoría propia, Se evidencia la tabla de sensor type en donde contiene los campos de id, nombre y unidad de medida. - Figura 3 Tabla de sensor SQL Fuente. Autoría propia, Se evidencia la tabla de sensor en la cual contiene campos como id, id de la ciudad, tipo de sensor, latitud, longitud, rango mínimo y máximo. - Figura 4 Tabla de medidas SQL Fuente. Autoría propia, Se evidencia la tabla de measurement en la cual contiene campos como id, sensor id, valor y estampa de tiempo. - Figura 5 Pantalla Inicio de Sesión Fuente. Autoría propia, Visualización de la pantalla de inicio de sesión de la aplicación web. - Figura 6 Pantalla Página de inicio Fuente. Autoría propia, Se visualiza la pantalla de inicio de la aplicación web con sus diferentes secciones. - Figura 7 Pantalla de visualización de sensores Fuente. Autoría propia, Se visualiza los datos obtenidos por el sensor de la ciudad de Quibdo y el sensor elegido “Pluviómetro” - Figura 8 Pantalla de visualización de Alarmas Fuente. Autoría propia, Se evidencia el sistema de notificaciones, para este caso en particular el sensor que se encuentra en rango alto es el Limnimetro ubicado en la ciudad de Quibdo. - Figura 9 Pantalla de Histórico de medidas Fuente. Autoría propia, Se visualiza el menú del historial, en donde se puede apreciar diferentes secciones como: Umbral del sensor, Últimos 6 registros del sensor, Diagrama de barras, Descarga de datos. - Figura 10 Pantalla Aplicación móvil Android Fuente. Autoría propia, Se visualiza la aplicación Android desde la cual se realiza el envió de datos. Simultáneamente - Figura 11 Prueba con Apache Jmeter Fuente. Autoría propia, Se evidencia el resultado de las pruebas de carga realizadas en el aplicativo JMeter, en donde se realizo el envío de 2000 datos. - Figura 12 Resultados Apache Jmeter Fuente. Autoría propia, Se evidencia el reporte del aplicativo JMeter al realizar las pruebas de carga. - Tabla 2. Resultado promedio de la encuesta de usabilidad (n=10) | |
| dc.description.abstract | Este artículo presenta el diseño y desarrollo de una plataforma tecnológica de bajo costo orientada al fortalecimiento de los Sistemas de Alerta Temprana (SAT) en zonas rurales de Colombia, donde la alta vulnerabilidad frente a desastres naturales contrasta con la limitada infraestructura tecnológica disponible. La arquitectura propuesta integra una base de datos geoespacial robusta en PostgreSQL/PostGIS, una API REST desarrollada en Kotlin/Ktor y un panel interactivo en Flutter/Dart, permitiendo la adquisición, procesamiento y visualización de datos ambientales en tiempo real.
El sistema garantiza la integridad y confidencialidad de la información mediante protocolos de comunicación seguros y mecanismos de autenticación de usuarios. Asimismo, se diseñó un manual de usuario, facilitando su adopción en entornos operativos. La metodología implementada se estructuró en cinco fases: diagnóstico, diseño, desarrollo, pruebas y evaluación, asegurando coherencia técnica y escalabilidad. Los resultados experimentales, validados mediante simulaciones en Android y Python y pruebas de carga con Apache JMeter, evidenciaron un flujo de datos estable, con una tasa de éxito del 96,9 % y una latencia promedio de 9,88 s bajo 2000 solicitudes concurrentes.
La plataforma propuesta mejora la detección temprana de amenazas como inundaciones y deslizamientos, fortalece la capacidad de respuesta local y contribuye a la resiliencia comunitaria. Además, su arquitectura modular y de código abierto la convierte en una solución replicable en contextos con recursos limitados, ofreciendo un modelo de referencia viable para la modernización de infraestructuras SAT en América Latina. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Plataforma para monitoreo de alertas y toma de decisiones en sistemas de alerta temprana | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | Sistemas de Alerta Temprana, PostgreSQL, Flutter, sensores ambientales, integración IoT, API Ktor. | |
| dc.description.abstractenglish | This article presents the design and development of a low-cost technological platform aimed at strengthening Early Warning Systems (EWS) in rural areas of Colombia, where high vulnerability to natural disasters contrasts with the limited technological infrastructure available. The proposed architecture integrates a robust geospatial database in PostgreSQL/PostGIS, a REST API developed in Kotlin/Ktor, and an interactive dashboard built with Flutter/Dart, enabling the acquisition, processing, and real-time visualization of environmental data.
The system ensures data integrity and confidentiality through secure communication protocols and user authentication mechanisms. Additionally, a user manual was designed to facilitate its adoption in operational environments. The implemented methodology was structured into five phases—diagnosis, design, development, testing, and evaluation—ensuring technical coherence and scalability. Experimental results, validated through simulations in Android and Python and load testing with Apache JMeter, demonstrated a stable data flow, with a success rate of 96.9% and an average latency of 9.88 seconds under 2,000 concurrent requests.
The proposed platform enhances early detection of threats such as floods and landslides, strengthens local response capacity, and contributes to community resilience. Moreover, its modular and open-source architecture makes it a replicable solution in resource-limited contexts, offering a viable reference model for the modernization of EWS infrastructures in Latin America. | |
| dc.subject.category | Ingeniería Ambiental | |
| dc.subject.category | Geomática y Sistemas de Información Geográfica | |
| dc.subject.category | Bases de Datos y Sistemas de Información | |
| dc.subject.category | Internet de las Cosas | |
| dc.subject.category | Tecnologías de la Información y las Comunicaciones | |
| dc.subject.category | Ingeniería de Sistemas | |
| dc.subject.category | Ingeniería de Software | |
| dc.subject.category | Gestión del Riesgo de Desastres | |
