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Ciencias de la ComputaciónAgricultura de PrecisiónUTEC —AGP_UTEC+2024
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La agricultura de precisión (AP) define la gestión de parcelas agrícolas y forestales sobre la base de la observación, la medida y la actuación frente a la variabilidad interna y externa del cultivo. Requiere un conjunto de tecnologías formado por el Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS), sensores e imágenes tanto satelitales como aerotransportada (Drones), usadas en conjunto con Sistemas de Información Geográfica (SIG) para estimar, evaluar y entender dichas variaciones. |
Carga: 8 H/Semana
Idioma: Español
Institucion: UTEC
Modalidad: Online
Objetivos Especificos
El curso Agricultura de Precisión está diseñado con el objetivo de fundamentar a los estudiantes en los conceptos básicos de gestión de parcelas agrícolas y forestales a partir del uso de tecnologías de sensoramiento remoto como imágenes satelitales y aerotransportadas, sensores basados en IoT y sistemas de navegación satelital.
Habilidades y competencias a desarrollar
Los estudiantes demuestran conocimiento sobre el principio de formación de imágenes en una lente delgada y las cámaras utilizadas por drones, así como los diferentes sensores utilizados por los drones para adquirir imágenes.
Los estudiantes poseen buena capacidad de detección, análisis y procesamiento, interpretación y recomendación de manejo de cultivos basados en el uso de las principales herramientas de agricultura de precisión
Tipo de certificado de aprobación
Para aprobar este curso deberás:
1- Completar el 100% de las tareas ofrecidas en cada módulo.
2- Obtener un mínimo de 70% en el total del puntaje.
3- Participar en los foros.
Perfil del
Participante
Estudiantes IAGRO
Cuerpo Docente
Jorge Iván Zapata
Ingeniero Electrónico egresado de la Universidad Tecnológica de Pereira (2016) con énfasis en telemetría y redes LPWAN para IoT. Experiencia en Industria realizando trabajos de automatización, telemetría y adaptación de equipos electrónicos para adquisición y procesamiento de datos, adicionalmente desarrollando software para recolección, tratamiento, transmisión y visualización de información (Back-End, Front-End y Despliegue de las plataformas en Servidores utilizando como stack Python, Flask, FastAPI, MongoDB, Docker y Charts.js) y firmware para sistemas embebidos (C/C++, Micropython y Rust). Trabaja en colaboración con el Grupo de Investigación en Aplicaciones de Inteligencia Artificial (ARIA).
Daniel Boeno
Ingeniero Agrónomo egresado de la Universidad Federal de Santa María (2017); Graduado en el Programa Especial de Formación Docente para la Enseñanza Profesional de la Universidad Federal de Santa María (2019); Especialista en Agricultura de Precisión por Unyleya (2020); Magíster en Ciencia del Suelo por la Universidad Federal de Santa María (2019); Doctorando en el Programa de Posgrado en Ciencia del Suelo (2019 – 2023). Investigador en física, conservación del suelo y riego para pequeñas propiedades agrícolas; investigador de modelos de crecimiento de cultivos con el objetivo de aumentar la sostenibilidad de los cultivos agrícolas. Ha sido profesor colaborador en disciplinas de los cursos de postgrado en Ciencia del Suelo, grado en Agronomía y Técnico Agrícola, todos por la Universidad Federal de Santa María de 2017 hasta 2021. En UTEC, trabaja en colaboración con el Grupo de Investigación en Aplicaciones de Inteligencia Artificial (ARIA); la Unidad Tecnológica de Monitoreo Terrestre y, con el Grupo de Agroecología, Sustentabilidad y Medio Ambiente (GASMA).
