Este curso está diseñado para conocer fundamentos básicos sobre el uso de imágenes y drones para la supervisión agrícola. A lo largo de este programa de aprendizaje vas a profundizar en aspectos como la obtención, el procesamiento y el uso de las imágenes, así como la planificación de vuelo de drones con el fin de saber analizar el entorno.
Utilizar imágenes de diferentes fuentes, tanto públicas como de drones, para analizar el entorno agrícola y poder tomar decisiones que mejoren su producción y maximicen sus beneficios.
Destinado a personas prioritariamente ocupadas del sector de agricultura, ganadería, caza y pesca
1.1 Introducción
1.1.1 Definición y antecedentes
1.1.2 Información que proporciona
1.1.3 Ventajas e inconvenientes de la Teledetección
1.1.4 Plataformas y sensores
1.2 Fundamentos de la Teledetección
1.2.1 La radiación electromagnética
1.2.2 El espectro electromagnético
1.2.3 Fuentes de energía
1.2.4 Interacción de la radiación con la atmósfera
1.2.5 Interacción de la radiación con la superficie
1.3 Datos e Información
1.3.1 Concepto de imagen
1.3.2 Tipos de resolución
1.3.3 De los datos a la información
1.4 Aplicaciones Servicios
1.4.1 Introducción a QGIS: visualización de datos raster y vectoriales, principales herramientas y operaciones.
1.4.2 Visualización de imágenes en QGIS: satélite y aeroportado, multiespectral e hiperespectral.
2.1 Adquisición de datos
2.1.1 Escala de trabajo
2.1.2 Selección del sensor y fechas
2.1.3 Adquisición de verdad-terreno
2.1.4 Limitaciones de la Teledetección
2.2 Proceso digital de imágenes:
2.2.1 Corrección de imágenes:
2.2.1.1 Corrección radiométrica
2.2.1.2 Corrección geométrica
2.2.1.3 Corrección atmosférica
2.3 Operaciones básicas con imágenes
2.3.1 Mosaicado
2.3.2 Composiciones en color
2.3.3 Elaboración de máscaras
2.3.4 Análisis estadístico
2.4 Técnicas de realce:
2.4.1 Realce radiométrico
2.4.2 Realce geométrico
2.4.3 Fusión de bandas
2.5 Análisis visual de imágenes: fotointerpretación
2.5.1 Corrección de imágenes: geométrica y radiométrica.
2.5.2 Tratamiento de datos dron.
3.1 Análisis de variables
3.1.1 Análisis cualitativos y cuantitativos
3.1.2 Cálculo de índices y determinación de umbrales
3.1.3 Componentes principales
3.1.4 Análisis hiperespectral
3.2 Metodologías de clasificación
3.2.1 Clasificación supervisada
3.2.2 Clasificación no supervisada
3.2.3 Análisis multitemporal
3.3 Análisis estacional
3.4 Seguimiento de variables
3.5 Detección de cambios
3.6 Verificación de resultados
3.6.1 Operaciones con imágenes y realces: análisis visual y análisis espectral.
3.6.2 Clasificación supervisada y no supervisada: clasificación de cultivos.
4.1 Características espectrales
4.1.1 Reflectancia
4.1.2 Emisividad
4.2 Características temporales
4.2.1 Ciclos fenológicos naturales
4.2.2 Vegetación cultivada
4.3 Instrumentos para el estudio de la vegetación
4.4 Índices de vegetación
4.5 Análisis multitemporal
4.5.1 Clasificación de cultivos
4.5.2 Seguimiento de la evolución del cultivo
4.5.2.1 Índices de vegetación aplicados a cultivos herbáceos y leñosos.
4.5.2.2 Análisis multitemporal de cultivos.
5.1 Introducción
5.1.1 Definición
5.1.2 Situación actual y futuro
5.2 Procesos generales
5.2.1 Adquisición y registro de datos geolocalizados
5.2.2 Análisis de la información y toma de decisiones
5.2.3 Implementación de prácticas de cultivo
5.2.4 Evaluación y revisión
5.3 Beneficios de la agricultura de precisión
5.3.1 Aplicación precisa de semillas y nutrientes
5.3.2 Minimización del uso de pesticidas
5.3.3 Aumento de la eficiencia del riego
5.3.4 Optimización de la producción
5.4 Aplicaciones específicas de la Teledetección
5.4.1 Generación de cartografía
5.4.2 Estado de desarrollo del cultivo
5.4.3 Análisis de la evolución del cultivo
5.4.4 Clasificación de cultivos
5.4.5 Detección de situaciones de estrés
5.4.6 Detección temprana de plagas
5.4.7 Evaluación de daños
5.4.8 Definición de áreas de manejo
5.4.9 Predicciones de cosecha
5.4.10 Generación de rutas óptimas
5.4.10.1 Análisis de la variabilidad y evolución de un viñedo mediante imágenes de satélite de muy alta resolución.
5.4.10.2 Análisis del estado de un cultivo herbáceo con datos adquiridos mediante dron.
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«AGRUP PROF DESARROLLO INTERN SL» ha sido beneficiaria del Fondo Europeo de Desarrollo Regional cuyo objetivo es mejorar el uso y la calidad de las tecnologías de la información y de las comunicaciones y el acceso a las mismas y gracias al que ha desarrollado una Presencia web a través de página propia y Business Analytics, para la mejora de competitividad y productividad de la empresa. Esta acción ha tenido lugar durante la Convocatoria 2023 (año 2023). Para ello ha contado con el apoyo del Programa TicCámaras de la Cámara de Comercio de Granada.»
Fondo Europeo de Desarrollo Regional. Una manera de hacer Europa

AGRUP PROF DESARROLLO INTERN SL ha sido beneficiaria del Fondo Europeo de Desarrollo Regional cuyo objetivo es mejorar la competitividad de las Pymes y gracias al cual ha puesto en marcha un Plan de Internacionalización con el objetivo de mejorar su posicionamiento competitivo en el exterior durante el año 2022/2023. Para ello ha contado con el apoyo del Programa Xpande de la Cámara de Comercio de Granada
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