TERRIDATA es un visor geoespacial interactivo que integra y analiza datos abiertos sobre Resguardos Indígenas, Consejos Comunitarios Afrodescendientes y Zonas de Reserva Campesina en Colombia.
A través de un dashboard multisección, TERRIDATA permite:

1. Visualizar superposiciones territoriales.

2. Identificar zonas críticas, tensiones y oportunidades de articulación.

3. Explorar capas georreferenciadas.

4. Consultar estadísticas descriptivas.

5. Acceder a mapa interactivo basado en estándares abiertos.

La agricultura colombiana depende cada vez más de datos para la toma de decisiones técnicas, sin embargo, los registros públicos de análisis de suelos presentan limitaciones asociadas a inconsistencias en la captura de información, ausencia de estandarización entre laboratorios, valores faltantes, registros atípicos y falta de trazabilidad metodológica. Si bien existe un volumen considerable de datos disponibles, estos no cuentan con un mecanismo que permita evaluar su calidad, interpretar su confiabilidad o compararlos de manera homogénea entre regiones, cultivos o periodos de tiempo.

Agro-Synapsis, es una plataforma integrada de conocimiento agropecuario que conecta los datos abiertos de investigación (BAC) con las experiencias prácticas de extensionistas (Linkata), facilitando el acceso a soluciones validadas y contextualizadas para técnicos y productores del sector.

Este proyecto presenta una herramienta interactiva que analiza la evolución de los precios de los insumos agrícolas en Colombia entre 2018 y 2025. A partir de los datos oficiales de la UPRA, se realizó la limpieza, transformación y modelado del conjunto de datos, permitiendo identificar tendencias, variaciones mensuales y anuales, así como comportamientos inflacionarios por tipo de insumo y por producto específico.

Solvmetria es una herramienta inteligente diseñada para evaluar la calidad de los datos de los análisis de suelo en Colombia. A través de algoritmos de detección de anomalías y un índice de calidad de datos que permite a agricultores, laboratorios y planificadores, confiar en información limpia, validada y realmente útil para el territorio. Este proyecto fue realizado en el marco del concurso Datos al Ecosistema 2025

SueloGuIA es una plataforma web desarrollada por SUME para Agrosavia que integra análisis de calidad de datos de suelos, agentes conversacionales con IA y accesibilidad por voz. Permite cargar datos desde archivos o APIs, calcular el Índice de Calidad de Datos (ICD), detectar outliers con métodos estadísticos y de machine learning, y visualizar información clave para investigación y toma de decisiones.

AgroSmart-App es un aplicativo web para la visualización en el territorio del potencial de producción agropecuaria en Colombia. Se consolidan 7'333.610 datos en 33 conjuntos de la Unidad de Planificación Agropecuaria - UPRA donde mide la aptitud agropecuaria del territorio nacional. También se usan datos abiertos del geoportal DANE para la división política de los departamentos, municipios y sus respectivas áreas territoriales. Este proyecto fue realizado en el marco del concurso Datos a la U 2024

Este proyecto busca crear una herramienta visual que permita mostrar mapas de riesgo Agroclimático los cuales fueron creados combinando datos meteorológicos, geográficos y de producción, haciendo un análisis de variables como temperatura, velocidad del viento, humedad y precipitaciones para ver el impacto en el rendimiento de diferentes áreas de cultivo en el territorio Colombiano, con la finalidad de tener un mejor entendimiento de la influencia del cambio climático que afecta al país, facilitando la toma de decisiones más eficientes para reducir el impacto de los fenómenos climáticos que

Terramatch IA
El tema era sobre la distribución inteligente y equitativa de las tierras agrícolas en el marco de la reforma agraria

A aplicación consta de una plataforma web la cual es interactiva y amigable con el usuario, además de incluir herramientas de IA y sistemas de información geográficos para el procesamiento de datos geolocalizados. Este proyecto fue realizado en el marco del concurso Datos a la U 2024."

Utilizar técnicas de Machine Learning para analizar datos abiertos del sector agrícola colombiano y generar diversos modelos capaces de identificar patrones complejos y tendencias emergentes.