Muestreos-db

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Muestreos

Tablas principales

sampling_db

muestreos

sampling_id
sampling_uuid
sampling_name
id_muestra
created_at: Fecha de insert en la base
deleted_at
zoning: Puede ser un mapa o una layer
1. {"type": "map", "info": {"map_id": $map_id}}
2. {"type": "layer", "info": {"provider": $layer_name, "operation": $operation, "date": $layer_date(ej:"02 11 2022"), "hour": $layer_time(ej:"17:19:36")} }
analysis: key del json es el nombre del analisis, el valor es un array de {"name": $var_name, "unit_id": $unit_id}. (Estas son las keys obligatorias tambien puede tener "list_uuid", "max_value", "min_value"), se detalla sobre esto en template
group_assigned_id: la forma que fueron asigndados los grupos ('Sin asignar', 'Independiente', 'Poligono', 'Ambiente')
date: Fecha del muestreo
template_id: Si se creo apartir de un template (solo queda la referencia para saber desde que template se creo, sirve en la descarga masiva)

muestreos_puntos

point_uuid
geometry
sampling_id
group_uuid:
1. Relaciona el punto con zonas_gestion (aca es donde se guarda los valores de las variables)
2. Tambien nos permite agrupar puntos para tomar una sola muestra por el conjunto de puntos
user_created_at: para mobile, fecha de creacion del punto (sirve si esta offline)
created_at: fecha insert db
deleted_at
checked_id: ('No Checked', 'Checked', 'Checked con GPS'), si es con gps se hizo con mobile cerca del punto

grupo_zg

id
id_lote
shape: siempre es null
f_ini
f_fin
id_muestra
data: color y nombre del grupo ej: {"sampling": {"color": "#647C80", "name": "6"}}

zonas_gestion

Cada zona de gestion es un analisis de un grupo

id
id_lote
id_muestra
datos: las variables de un analisis, {"sampling": {"analysis": $analisis_name}, "variables": \[{"name": $var_name, "unit_id": $unit_id, "value": $value}\]}
uuid
group_uuid
code: Se crea de una forma que sean similares entre si(esto por marcadores), es el codigo que se muestra por analisis.
barcode: Este fue creado para agd, es el codigo de laboratorio
fecha_alta
fecha_fin
f_ini

*No se usan en muestreos

nombre
shape: Deberia ser null, pero hay valores que son iguales que los puntos. Esto se rompe cuando se agrupan puntos ⚠️️ Warning: No tener en cuenta este valor
area
id_tipo_zona_gestion
uuid_original

muestras

Lo que nos importa de aca es id_ciclo_productos
id_tipo_muestra, siempre es 3(muestreos)

querys

Query para traer muestreos y sus puntos (Esto no trae los valores de las variables)

select
        m.sampling_uuid,
        m.sampling_name,
        TO_CHAR(m."date", 'YYYY-MM-DD"T"HH24:MI:SSZ') AS created_at,
        cp.id_lote as field_id,
        l.uuid_lote as field_uuid,
        m.zoning,
        m.analysis,
        mu.uuid as sample_set_uuid,
        cp.yeargroup,
        TO_CHAR(mu.f_usr_cierre, 'YYYY-MM-DD"T"HH24:MI:SSZ') as closed_at,
        coalesce(
            array_agg(
                json_build_object(
                    'point_uuid', mp.point_uuid,
                    'geometry', st_astext(mp.geometry),
                    'group_uuid', mp.group_uuid,
                    'created_at', TO_CHAR(mp.user_created_at, 'YYYY-MM-DD"T"HH24:MI:SSZ'),
                    'checked', mp.checked_id
                )
            ) filter (where mp.point_uuid is not null),
            array[]::json[]
        ) as points,
        m.group_assigned_id
from muestreos m
    join muestras mu on mu.id = m.id_muestra
    join ciclos_productivos cp on cp.id = mu.id_ciclos_productivos
    join lotes l on l.id = cp.id_lote
    left join muestreos_puntos mp on mp.sampling_id = m.sampling_id and mp.deleted_at is null
where 
    m.sampling_uuid = %(sampling_uuid)s
    and cp.id_lote in %(field_id)s
    and m.deleted_at is null
    AND m."date" BETWEEN %(date_from)s AND COALESCE(%(date_to)s, now())
    AND cp.yeargroup = %(yeargroup)s
group by m.sampling_id, mu.id, cp.id, l.uuid_lote

Query traer valores de las variables, grupos. Trae algunos campos que no son necesarios para muestreo pero se usa la misma query para marcadores cambia los filtros

select
    id_estancia as farm_id,
    lotes.id as field_id,
    zg.id as spot_id,
    zg.group_uuid,
    zg.code,
    zg.barcode,
    gzg.shape as group_shape,
    gzg.data as group_data,
    zg.uuid,
    zg.nombre as spot_name,
    zg.f_ini as creation_ts,
    st_astext(zg.shape) as spot_shape,
    zg.area,
    zg.datos as spot_data,
    zg.id_muestra as sample_set_id,
    m.uuid as sample_set_uuid,
    tm.id as sample_set_type_id,
    tm.tipo_muestra as sample_set_type
from zonas_gestion as zg
    join lotes on zg.id_lote = lotes.id
    left join grupo_zg as gzg on gzg.id = zg.group_uuid
    left join muestras as m on m.id = zg.id_muestra
    left join tipos_muestra as tm on m.id_tipo_muestra = tm.id
where m.uuid = any( %(sample_set_uuid)s::uuid[] ) --muestras.uuid
    and zg.fecha_fin is null

Ejemplo

Hagamos un ejemplo con 3 puntos, los cuales 2 tienen el mismo grupo. Tiene 2 analisis "0-20" y "20-40", cada analisis tiene la variable "P"

sampling_ej

muestreos

sampling_id	sampling_uuid	sampling_name	id_muestra	created_at	deleted_at	zoning	analysis	group_assigned_id	date	template_id
1305	82caf528-a24e-47a2-8971-3fc2e8aa671d	grupos	33107	2024-10-15 18:15:34.204		`{"info": {"date": "07 05 2024", "layer": "NDVI", "operation": "ndvi0.8", "hour": "12:10:02", "provider": "ndvi0.8"}, "type": "layer"}`	`{"0-20": [{"name": "P", "unit_id": 13}], "20-40": [{"name": "P", "unit_id": 6}]}`	0	2024-10-15 18:15:34.204

muestras

id	if_tipo_muestra	id_ciclos_productivos
33107	3	67002

muestreos_puntos

point_uuid	geometry	sampling_id	group_uuid	checked_id
626c543a-e6e2-1dbb-a6d7-793a8119b461	POINT (-60.456723383237 -34.9465487164264)	1305	4387685b-ed70-1337-8d99-b48d4a2d0f60	1
84f9cf8d-c38e-1b37-b8c4-495c77449184	POINT (-60.45526903005 -34.9488938257483)	1305	4387685b-ed70-1337-8d99-b48d4a2d0f60	1
2258c639-cfc7-1848-8d53-bb396f5e8bd5	POINT (-60.45209806309351 -34.9488742833896)	1305	30d84080-1bf4-1b5f-808f-bf5317a7278e	1

grupo_zg

id	id_muestra	data
4387685b-ed70-1337-8d99-b48d4a2d0f60	33107	`{"sampling": {"color": "#FFFF00", "name": "1"}}`
30d84080-1bf4-1b5f-808f-bf5317a7278e	33107	`{"sampling": {"color": "#FF0000", "name": "2"}}`

zonas_gestion

id	id_lote	id_muestra	datos	uuid	group_uuid	code
353720	259639	33107	`{"sampling": {"analysis": "0-20"}, "variables": [{"name": "P", "value": 1, "unit_id": 13}]}`	7d4a2d86-8b21-11ef-a466-0242ac100143	4387685b-ed70-1337-8d99-b48d4a2d0f60	ML40-100-S58M
353721	259639	33107	`{"sampling": {"analysis": "0-20"}, "variables": [{"name": "P", "value": 3, "unit_id": 13}]}`	7d4a798a-8b21-11ef-a466-0242ac100143	30d84080-1bf4-1b5f-808f-bf5317a7278e	ML40-100-FQA9
353722	259639	33107	`{"sampling": {"analysis": "20-40"}, "variables": [{"name": "P", "value": 2, "unit_id": 6}]}`	396c6aea-8b2e-11ef-8bfa-0242ac100143	4387685b-ed70-1337-8d99-b48d4a2d0f60	ML40-100-NH8G
353723	259639	33107	`{"sampling": {"analysis": "20-40"}, "variables": [{"name": "P", "value": 4, "unit_id": 6}]}`	396cbb1c-8b2e-11ef-8bfa-0242ac100143	30d84080-1bf4-1b5f-808f-bf5317a7278e	ML40-100-1FGT

Por cada grupo tenemos 2 zonas de gestion, Una por analisis

Templates

Son templates de analisis, en "analysis" se guarda con la misma estructura que en muestreos, agregando algunas configuraciones

Esto se guarda a nivel espacio

Al momento de crear un muestreo se copia los analisis del template, la modificacion de un analisis no afecta los muestreos creados

muestreos_variablelist

variablelist_id
variablelist_uuid
list_name
user_id
items: es un array de json \[{"name": $name, "value": $id }, ...\]. value es el numero que se guarda en la zona de gestion, name es el texto que tiene que ver el usuario.
workspace_id
created_at
deleted_at

muestreos_templates

template_id
template_uuid
template_name
user_id
workspace_id
created_at
deleted_at
analysis: la estrutura es igual a muestreos.analysis, ( key del json es el nombre del analisis, el valor es un array de {"name": $var_name, "unit_id": $unit_id}), dentro de cada variable se puede agregar la siguiente keys:
- max_value
- min_value
- list_uuid: muestreos_variablelist.variablelist_uuid, en zona de gestion "value" sera un numero que indica cual es el item de esta lista. Leer tabla muestreos_variablelist
- text: bool que indica si puede ser texto libre, si el falso solo se puede cargar number

muestreos_templates_descarga

Registra todas las descargar masiva de muestreos

template_uuid
file_name: para buscarlo en s3
created_at
deleted_at: El archivo se borra despues de X dias hasta esta fecha se podra descargar sino se tiene que generar de vuelta
yeargroup: int filtro para buscar los muestreo de esa campaña

Otras tablas

muestreos_analisys_predefined

Sugiere nombre de analysis a la hora de crear muestreo o template

id
analysis (varchar)

muestreos_variables_predefined

Sugiere nombre de variables para el analisis

id
variable (varchar)

muestreo_variable_type_layer

Se usa para pre-cargar el tipo de capa a la hora de generar capa de muestreo.

id
analysis_name
variable_name
type_layer_id

muestreos_capas

Relaciona el muestreo-analisis-variable con las capas creadas

sampling_layer_id (pk)
sampling_id
analysis: nombre del analisis
variable: nombre de la variable
layers_ids: array de id de capa.id
deleted_at

Base de datos completa

modelo_completo

Muestreos​

Tablas principales​

muestreos​

muestreos_puntos​

grupo_zg​

zonas_gestion​

muestras​

querys​

Ejemplo​

Templates​

muestreos_variablelist​

muestreos_templates​

muestreos_templates_descarga​

Otras tablas​

muestreos_analisys_predefined​

muestreos_variables_predefined​

muestreo_variable_type_layer​

muestreos_capas​

Base de datos completa​