Curso TELEDETECCIÓN AGRÍCOLA: Agricultura de precisión - Imasgal

TELEDETECCIÓN AGRÍCOLA: Agricultura de precisión

25 de abrilOnline (clases online y tutorías)SIG

Curso Teledetección Agrícola

Presentación

En el Curso Teledetección Agrícola: Agricultura de Precisión, el estudiante se iniciará en el uso de técnicas y procedimientos de procesamiento de imágenes procedentes de satélite y drone mediante el uso de software QGIS como Sistema de Información Geográfica de uso libre. De esta forma, el alumno aprenderá a implementar estrategias basadas en la agricultura de precisión en su modelo de gestión de los cultivos agrícolas que le permitan una toma de decisiones más objetiva, así como económica y medioambientalmente eficientes. Tras el aprendizaje de conceptos fundamentales en Teledetección, el alumno practicará con herramientas propias de QGIS y sus complementos sobre imágenes remotas de los cultivos, aprendiendo a discriminar y analizar la información contenida en las imágenes de satélite y drone sobre los cultivos.

La Teledetección aplicada a la agricultura es una de las herramientas clave para adaptarse a las directrices de las políticas europeas en materia agrícola. A través de ella, el alumno será capaz de descargar imágenes de satélite y generar una zonificación del cultivo en base al desarrollo vegetativo, usando para ello los llamados índices de vegetación. Por otro lado, enseñaremos a realizar clasificaciones supervisadas con áreas de entrenamiento y huellas espectrales, que proporcionarán al docente la capacidad de identificar distintos objetos dentro de una imagen. Por último, el alumno aprenderá a realizar un análisis OBIA multitemporal de imágenes de drone, con el que conseguirá discriminar cultivo, suelo y malas hierbas y su evolución en el tiempo, lo cual permitirá comprobar la eficiencia de los tratamientos fitosanitarios y la variabilidad en el crecimiento vegetativo de tu cultivo.

Las capacidades que aportará la obtención del certificado de aprovechamiento permitirá una gestión zonificada del cultivo para aplicación más eficiente de insumos de agua, fertilizantes o fitosanitarios, al conocer dónde y cuándo son necesarios, así como en la cantidad requerida. 

Conocimientos previos necesarios:

Para la realización de este curso no se requieren conocimientos previos. Se aconseja tener conocimientos en el uso de QGIS u otros Sistemas de Información Geográfica, así como en el uso de drones y la obtención de mosaicos

Softwares:
  • QGIS: Software libre.
  • Orfeo Toolbox: Biblioteca de código abierto en C para el procesamiento de imágenes satelitales.
  • Semi-automatic Classification Plugin (SCP): Plugin de QGIS.
  • Point Sampling Tool: Plugin de QGIS
  • Profile Tool: Plugin de QGIS

Contenidos

TEMA 01 | Introducción
  1. Agricultura de precisión
    Fases en la implementación de la agricultura de precisión | La agricultura de precisión en el mundo.
  2. Teledetección
    Ventajas de la teledetección.
  3. Conceptos básicos en teledetección
    Términos y unidades de medida | Espectro electromagnético | Firmas espectrales | Resolución espacial, espectral, radiométrica y temporal | Tipos de sensores: activos vs pasivos | Trabajo con niveles digitales e índices espectrales de vegetación | Plataformas de teledetección: satélite, vuelos tripulados, UAVs.
  4. Evolución de la teledetección en la agricultura
    Composiciones | Preprocesado de las imágenes | Métodos de clasificación| Validación.
  5. Trabajo con imágenes procedentes de teledetección
    Vehículos aéreos no tripulados: aplicaciones en agricultura.
  6. Paradigmas de análisis de imagen: análisis por píxel vs OBIA.
  7. Bibliografía.

Prácticas de evaluación tutorizadas: P01. Introducción.

TEMA 02 | Imagen de satélite en agricultura
  1. Uso de las imágenes de satélite en agricultura.
  2. Software a usar
    Semi-Automatic Classification Plugin | Point Sampling Tool.
  3. Descarga de imágenes.
  4. Creación de un raster virtual
    Composiciones de banda para visualización.
  5. Corrección atmosférica
  6. Recorte de imágenes.
  7. Otras correcciones y normalizaciones a las imágenes del satélite
    Corrección topográfica | Efecto bidireccional (BRDF) | Normalización de las bandas en QGIS.
  8. Cálculo de índices espectrales de vegetación
    Comparativa de índices espectrales de vegetación.
  9. Zonificación de campo de cultivo.
  10. Clasificación supervisada
    Creación de firmas espectrales de las áreas de entrenamiento | Creación de la clasificación supervisada.

Ejercicios tutorizados: E01. Descarga de plugins | E02. Descarga de imágenes de satélite y composiciones de bandas | E03. Corrección atmosférica de imágenes de nivel 1 de procesamiento | E04. Recorte de bandas y cálculo de índices espectrales de vegetación | E05. Comparativa entre índices de vegetación | E06. Zonificación de campo de cultivo | E07. Clasificación supervisada.
Prácticas de evaluación tutorizadas: P02. Imagen de satélite | P03. Clasificación supervisada.


TEMA 03 | Seguimiento multitemporal de cultivos herbáceos con análisis OBIA e imágenes procedentes de UAV
  1. Uso de imagen UAV en agricultura.
  2. Software a usar.
  3. Detección de vegetación 
    Segmentación | Umbralización.
  4. Discriminación cultivo/mala hierba.
  5. Densidad de cultivo y mala hierba.
  6. Seguimiento multitemporal del cultivo.

Ejercicios tutorizados: E01. Segmentación de imagen procedente de vuelo de drone | E02. Clasificación OBIA para la discriminación de suelo y vegetación | E03. Clasificación OBIA para la discriminación de cultivo y mala hierba | E04. Cálculo de densidad de cultivo y malas hierbas: Variabilidad intraparcelaria | E05. Cálculo de densidad de cultivo y malas hierbas: Seguimiento temporal.
Prácticas de evaluación tutorizadas: P04. Análisis de cultivos herbáceos con imagen de UAV | P05. Análisis multitemporal de cultivos herbáceos con imagen de UAV.

TEMA 04 | Análisis de cultivos leñosos mediante modelos digitales de superficies
  1. Trabajo con Modelos Digitales de Superficies
    Software a utilizar.
  2. Estudio preliminar de las imágenes.
  3. Creación del Modelo Digital del Terreno mediante filtrado básico.
  4. Creación del Modelo Digital del Terreno mediante filtrado por pendientes.
  5. Modelo Digital de Superficies normalizado
    Perfiles transversales de alturas.
  6. Segmentación de copas de árboles.
  7. Aplicaciones de la caracterización tridimensional de pies arbóreos.

Ejercicios tutorizados: E01. Cálculo de índices espectrales y preparación de datos iniciales | E02. Creación de MDSn a partir de MDT por filtrado básico | E03. Creación de MDSn a partir de MDT por filtrado de pendientes | E04. Segmentación de copas de árboles mediante curvas de nivel | E05. Cálculo de área foliar y altura de las copas. Variabilidad intraparcelaria | E06.Visualización 3D de la altura de los árboles.
Prácticas de evaluación tutorizadas: P06. Análisis de cultivos leñosos con imagen y modelos 3D procedentes de vuelos UAV.

TEMA 05 | Otros usos de imagen UAV en agricultura
  1. Fertilización
    Vuelo y sensores | Análisis de imagen.
  2. Plagas y enfermedades
    Detección de verticilosis en olivos | Detección de mildiu en adormidera | Daños por escarabajos en conífera | Daños por áfidos en sorgo.
  3. Gestión hídrica
    Estrés hídrico | Uso de sensores térmicos a bordo de drones | Casos de aplicación.
  4. Bibliografía.

A lo largo del curso se realizan un total de 18 ejercicios, tutorizados por el docente durante las clases, y 6 prácticas con el que el alumno aprende a desenvolverse en el uso de imágenes de teledetección aplicada a la agricultura:

  • Proyecto de descarga y preprocesamiento de imágenes multiespectrales de satélite para la zonificación de una parcela de cultivo en cereal de invierno en base a la variabilidad intraparcelaria de índices de vegetación.
  • Proyecto de clasificación supervisada de imagen de satélite mediante la creación previa de firmas espectrales y entrenamiento de algoritmos de clasificación.
  • Proyecto de análisis espacial y temporal de cultivo herbáceo y malas hierbas mediante drone y análisis orientado a objetos (OBIA).
  • Proyecto de análisis espacial y tridimiensional de cultivo leñoso mediante el uso de Modelos digitales de Superficie (MDS) a partir de drone y análisis orientado a objetos (OBIA).
  • Adquirir conocimientos de teledetección.
  • Conocer y calcular índices de vegetación.
  • Descarga y visionado de imágenes gratuitas de satélite.
  • Segmentación de imágenes para análisis orientado a objetos (OBIA).
  • Creación de zonas de manejo según información remota.
  • Técnicas de clasificación de vegetación en cultivos.
  • Cálculo de alturas en cultivos leñosos mediante uso de Modelos Digitales de Superficies (MDS). 
  • Durante el curso se realizan proyectos reales con los que se pone en práctica los conocimientos adquiridos.

Metodología y certificación

Los contenidos de este curso son impartidos a través de clases online (las cuales son grabadas para su consulta posterior) y/o vídeos. La gestión del curso se lleva a cabo por medio de una plataforma de formación online en la cual el alumnado tiene la posibilidad de realizar consultas al equipo docente, entregar las actividades de evaluación y descargar los materiales del curso.

Desarrollo práctico del curso

Durante el curso, se llevan a cabo dos tipos de actividades prácticas:

  • Ejercicios tutorizados: son ejercicios guiados paso a paso por el equipo docente, ya sea por medio de clases o vídeos.
  • Prácticas de evaluación tutorizadas: luego de completar los ejercicios tutorizados, el alumnado realiza las prácticas de evaluación de manera individual. Estas prácticas están tutorizadas a través de los foros disponibles en la plataforma de formación.
Materiales

El curso incluye materiales específicos como un manual de contenidos, enunciados y datos de ejercicios y prácticas, documentos de apoyo y otros recursos. Todos los materiales del curso son descargables, a excepción de los vídeos y grabaciones de las clases.

Certificación

Imasgal emite dos tipos de documentos basados en la asistencia y en la calificación obtenida en la realización de las prácticas de evaluación:

  • Justificante de asistencia: este documento confirma la participación del alumno en el curso. Para obtenerlo, es necesario haber obtenido en al menos 1 práctica de evaluación una calificación igual o superior a 5.
  • Certificado de aprovechamiento: este certificado avala la superación exitosa del curso, habiendo obtenido en la realización de las prácticas de evaluación una nota promedio igual o superior a 5. El certificado está compuesto por un Diploma de Aprovechamiento y un Certificado de Calificaciones. El certificado cuenta con un Código de Certificación que puede utilizarse como método de autenticación del documento al acceder al buscador de certificados.

Ambos documentos se expiden en formato pdf y llevan la firma electrónica oficial de Imasgal.

Post-Formación

Una vez finalizado el curso, los estudiantes tendrán acceso adicional a todos los contenidos (incluyendo vídeos y grabaciones) durante un período adicional de 6 meses. El acceso al aula de post-formación estará habilitado en 48h laborables tras la finalización del curso. En este aula no será posible la entrega de prácticas.

(*) Realizamos formación presencial según demanda.

Preguntas frecuentes

Generales
Métodos de pago
El pago de los cursos podrá ser efectuado a través de tarjeta bancaria (Visa o Mastercard), Paypal y transferencia bancaria. Para completar el proceso de inscripción es necesario elegir el método de pago de preferencia siguiendo las instrucciones detalladas en el sitio web.
Para las inscripciones particulares realizadas en el territorio nacional español se ofrece la opción financiar el curso en plazos en 3, 6, 9 y 12 meses mediante seQura.
¿Qué tipo de descuentos existen?

Disponemos de descuentos para distintos colectivos

¿Qué es la formación bonificada mediante FUNDAE?

Toda empresa del territorio nacional Español que cotice por sus trabajadores en el Régimen General de la Seguridad Social, tiene asignada una cuota destinada a la formación de sus trabajadores en forma de bonificación en las cotizaciones a la Seguridad Social. Mediante esta bonificación el coste de la formación puede ser de 0€. Información de curso bonificable.

Deseo formación presencial ¿Puedo solicitarla?

Sí, realizamos formación presencial para grupos según demanda. Solicita información.

No vivo en España ¿Puedo realizar la formación?

Sí, todos nuestros cursos son 100% online. Las clases se imparten en directo y se graban para visualizarlas en cualquier momento.

Precios y métodos de pago

Precios mostrados para la modalidad: Online (clases online y tutorías)
TELEDETECCIÓN AGRÍCOLA: Agricultura de precisión
Matrícula ordinaria EUR 364,00 €
Matrícula de estudiantes y desempleados EUR 327,00 €
Matrícula colegiados y entidades en convenio EUR 327,00 €
Matrícula bonificada mediante FUNDAE EUR 434,00 €

Ejemplo de financiación de matrícula ordinaria:

Precios mostrados en EUR € y métodos de pago disponibles para usuarios de España. Cambiar de país

Condiciones
  • Imasgal realizará devoluciones por cancelación de matrícula del 100 % del importe excepto en los 7 días naturales anteriores al inicio del curso, en cuyo caso se realizará la devolución del 50 % del importe del mismo.
  • El inicio del curso está sujeto a un cupo mínimo de 6 alumnos.
  • Cursos bonificables mediante la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo. Formación bonificada.
Métodos de pago

Pagos con tarjeta, financiación, Paypal y otros. Ver métodos de pago

Fundación Estatal para la Formación en el Empleo
Curso bonificable por FUNDAE
Pagos con tarjeta, financiación, Paypal y otros.Ver métodos de pago
TELEDETECCIÓN AGRÍCOLA: Agricultura de precisiónMatrícula de curso individual
Convocatoria

Edición: 25
Modalidad: Online (clases online y tutorías)
Fechas: 25 de abril – 3 de julio
Límite inscripción: 24 de abril

Carga lectiva

Clases online en directo: 40h (*)
Dedicación estimada: 105h
Postformación: 180 días
(*) Asistencia a clase no obligatoria. El alumnado que lo desee podrá visualizar las grabaciones de las clases en la plataforma de formación.

Opinión de alumnos

Valorado en 4.9 de media de 90 opiniones