Educación Continua

Ingenieros agrónomos, técnicos agrícolas o ingenieros forestales y cualquier persona que utilice o quiera aprender de nuevas tecnologías para utilizar en el área agrícola.

DESGLOSE DE CURSOS

Curso N°1-

Nombre del curso: Gestión de la Tecnología para la Agricultura

 Nombre en inglés: Agricultural Technology Managemen

Horas cronológicas: 20 horas (16 sincrónicas y 4 horas asincrónicas) 

Horas pedagógicas: 20 horas (16 sincrónicas y 4 horas asincrónicas)

Créditos: 5.

Descripción del curso

Este curso entrega herramientas que permitan tomar la mejor decisión a la hora de adquirir tecnologías agrícolas, con el fin de mejorar la producción y competitividad de la empresa agropecuaria. Mediante análisis de lecturas, resolución de casos y desarrollo del trabajo final, los alumnos podrán aplicar los contenidos, adquiriendo técnicas para el análisis, selección y asimilación de las tecnologías agrícolas.

Resultados del Aprendizaje

Al finalizar el curso, el alumno será capaz de:

• Analizar las diferentes ofertas tecnológicas existentes en el mercado agrícola, de acuerdo a las prioridades competitivas de la empresa
• Seleccionar las tecnologías agrícolas que más aportan valor a los clientes y accionistas, tanto en el corto y mediano plazo
• Planificar la ruta de asimilación tecnológica de la empresa agrícola.

Contenidos:

1. Introducción a la estrategia empresarial

• Diagnósticos estratégico (macroentorno, industria y empresa)
• Estrategias genéricas, océanos azules y orquestación
• Cooperación y competencia
• Estrategias corporativas y análisis de portafolio

2. Technology management

• Implementación de estrategias (Balanced Scorecard)
• Gestión de la tecnología
• Indicadores de gestión
• Propiedad industrial y patentamiento

3. Technology intelligence

• Technology scouting (identificación y selección)
• Technology assessment (evaluación) y toma de decisiones
• Technology sourcing (análisis de fuentes y plan de asimilación)

4. Diseño de roadmaps tecnológicos

• Priorización de alternativas de inversión
• Diseño de hojas de ruta
• Formatos de presentación

Metodología de enseñanza y aprendizaje:

El curso contará con una metodología mixta de material asincrónico y clases sincrónicas, con un enfoque eminentemente práctico. Es así como el curso tendrá una duración de 4 semanas, considerando los siguientes componentes:

• Lecturas y videos (asincrónicos): Los alumnos semanalmente tendrán que revisar un set de lecturas y videos en el momento que les parezca más oportuno hacerlo. Al finalizar cada tema, los alumnos tendrán que rendir un control de avance, el cual es requisito aprobar para comenzar con el tema siguiente.
• Clases sincrónicas: al final de cada semana será realizada una clase de 4 horas cronológicas, ya sea de manera presencial y/o virtual (de acuerdo a las condiciones de la pandemia), en la cual el profesor revisará los contenidos del curso y su utilización práctica por parte de los alumnos.
• Trabajo de aplicación: Los alumnos tendrán que diseñar un roadmap tecnológico para una situación real, aplicando los contenidos del curso.

Evaluación de los aprendizajes

• Controles: 40%
• Trabajo de aplicación: 60%

Curso N°2-

Nombre del curso: Evaluación de Proyectos Tecnológicos Agroforestales

Nombre en inglés: Evaluation of Agroforestry Technological Projects

Horas cronológicas: 20 horas (16 sincrónicas y 4 horas asincrónicas)

Horas pedagogicas: 20 horas (16 sincrónicas y 4 horas asincrónicas)

Créditos: 5 créditos

Descripción del curso

El propósito de este curso es entregar herramientas para la toma de decisiones de inversión sólidas y técnicamente correctas, intentando disminuir y cuantificar el riesgo asociado a la adquisición de nuevas tecnologías agrícolas. Mediante análisis de lecturas, resolución de casos y desarrollo del trabajo final, los alumnos podrán aplicar los contenidos, evaluando la rentabilidad de un proyecto tecnológico y analizando el impacto de su implementación en la empresa agropecuaria

Resultados de Aprendizaje

Al finalizar este curso los/las estudiantes debieran ser capaces de:

• Evaluar la rentabilidad del diseño e implementación de tecnologías emergentes y nuevos conocimientos en los componentes de los sistemas agrícolas.
• Analizar el impacto de la implementación de las tecnologías en los sistemas agrícolas.

Contenidos:

1. Evaluación y factibilidad de proyectos tecnológicos

• Introducción a la evaluación de proyectos
• Matemática financiera
• Indicadores financieros (VAN, TIR, CAPEX, etc.)

2. Proyectos tecnológicos

• Requerimientos de inversión
• Necesidades de financiamiento
• Valorización del impacto de la tecnología
• Análisis de riesgo

3. Decisiones de inversión tecnológica

• Análisis de proveedores
• Análisis financiero

4. Sensibilización

• Análisis comparativo de tecnologías disponibles
• Sensibilización a los sistemas de financiamiento
• Sensibilización a los sistemas de mantención
• Sensibilización a los impactos de la tecnología

Metodología de enseñanza y aprendizaje:

El curso contará con una metodología mixta de material asincrónico y clases sincrónicas, con un enfoque eminentemente práctico. Es así como el curso tendrá una duración de 4 semanas, considerando los siguientes componentes:

• Lecturas (asincrónicos): Los alumnos semanalmente tendrán que revisar un set de lecturas en el momento que les parezca más oportuno hacerlo. Al finalizar cada tema, los alumnos tendrán que rendir un control de avance, el cual es requisito aprobar para comenzar con el tema siguiente.
• Clases sincrónicas: al final de cada semana será realizada una clase de 4 horas cronológicas, ya sea de manera presencial y/o virtual (de acuerdo a las condiciones de la pandemia), en la cual el profesor revisará los contenidos del curso y su utilización práctica por parte de los alumnos. Durante las sesiones se realizarán análisis de casos y ejercicios de resolución de problemas, mediante trabajo en equipo.
• Trabajo de aplicación: Los alumnos tendrán que evaluar la rentabilidad de un proyecto tecnológico para una situación real, aplicando los contenidos del curso.

Evaluación de los Aprendizajes:

• Interrogación 30%
• Controles 20%
• Trabajo de aplicación 50%

Curso N°3-

Nombre del curso: IOT para la agricultura

Nombre en inglés: IOT for agriculture

Horas cronológicas: 20 horas (16 sincrónicas y 4 horas asincrónicas)

Horas pedagógicas: 20 horas (16 sincrónicas y 4 horas asincrónicas)

Créditos: 5 créditos

Descripción del curso

En este curso el alumno podrá analizar el abanico de soluciones tecnológicas agrícolas, sostenidos por los sistemas IOT, desde el manejo agrícola de precisión hasta la logística y seguridad alimentaria, permitiendo la optimización de procesos de campo. Por otra parte, el curso entregará los fundamentos del funcionamiento y uso de un sistema IOT, entendiendo los requerimientos para su implementación y beneficios que entregará para la gestión agrícola. Mediante análisis de lecturas, resolución de casos y desarrollo del trabajo final, los alumnos podrán aplicar los contenidos, implementando un sistema IOT con el fin de optimizar un proceso agrícola.

Resultados de Aprendizaje

Al finalizar este curso los/las estudiantes debieran ser capaces de:

1. Examinar los nuevos modelos de negocios en la industria agroalimentaria habilitados por Internet de las Cosas (IOT).
2. Manejar el funcionamiento y operación de un sistema tecnológico/ inteligente para la gestión agrícola.

Contenidos:

1. Fundamentos

• Contexto global, nuevas tendencias de la industria agroalimentaria y desafíos futuros.
• Conceptos básicos, arquitectura IoT, requerimientos técnicos e institucionales.

2. Operación y funcionamiento de sistemas

• Requerimiento de red y soluciones de problemas con mala señal.
• Instalación, ejecución, operación y mantención de sistema IoT en el campo.

3. Inteligencia artificial

• Requerimientos técnicos e institucionales.
• Aplicaciones del IA para potenciar la gestión de las cadenas agroalimentarias.

4. Potencialidades del IOT en la agricultura

Modelos de negocios habilitados por la llegada del Internet de las Cosas.

• Optimización de procesos gracias a la precisión del manejo agrícola.
• Agricultura inteligente
• Logística inteligente
• Seguridad alimentaria inteligente- 

Metodología de enseñanza y aprendizaje:

El curso contará con una metodología mixta de material asincrónico y clases sincrónicas, con un enfoque eminentemente práctico. Es así como el curso tendrá una duración de 4 semanas, considerando los siguientes componentes:

• Lecturas (asincrónicos): Los alumnos semanalmente tendrán que revisar un set de lecturas en el momento que les parezca más oportuno hacerlo. Al finalizar cada tema, los alumnos tendrán que rendir un control de avance, el cual es requisito aprobar para comenzar con el tema siguiente.
• - Clases sincrónicas: al final de cada semana será realizada una clase de 4 horas cronológicas, ya sea de manera presencial y/o virtual (de acuerdo a las condiciones de la pandemia), en la cual el profesor revisará los contenidos del curso y su utilización práctica por parte de los alumnos. Durante las sesiones se realizarán talleres y discusiones grupales.
• - Trabajo de aplicación: Los alumnos tendrán que realizar la instalación de un sistema IoT.

Evaluación de los Aprendizajes:

• Controles 40%
• Trabajo de aplicación 60%

Curso N°4-

Nombre del curso: Gestión de las tecnologías digitales en agricultura extensiva

Nombre en inglés: Management of digital technologies in extensive agriculture

Horas cronológicas: 24 horas (16 sincrónicas, 4 horas asincrónicas, 4 horas de práctico)

Horas pedagogicass: 24 horas (16 sincrónicas, 4 horas asincrónicas 4 horas de práctica)

Créditos: 5 créditos

Descripción del curso

En este curso el alumno podrá analizar las tecnologías agrícolas disponibles que permiten realizar una agricultura de precisión, pudiendo gestiones los procesos productivos a partir de la captura, transmisión y procesamiento de datos de forma remota, facilitando la toma de decisiones y optimizando los recursos en un sistema productivo extensivo. Mediante análisis de lecturas, resolución de casos, uso de software y desarrollo del trabajo final, los alumnos podrán aplicar los contenidos, realizando un mapa de prescripción agrícola e interpretación de sensores de humedad de suelo para la gestión del riego.

Resultados de Aprendizaje

Al finalizar este curso los/las estudiantes debieran ser capaces de:

• Analizar el concepto de “Agricultura de precisión” y el estado del arte de las tecnologías involucradas para los sistemas de agricultura extensiva.
• Gestionar las tecnologías para la captura de información, monitorear y mapear variables de interés en la agricultura extensiva.
• Utilizar plataformas de procesamiento de la información capturada para el análisis, interpretación y gestión de la producción agrícola extensiva.

Contenidos:

1. Introducción y conceptos básicos

• Definición, significado y conceptos de las siguientes temáticas: Agricultura de precisión, Sensores terrestres y aéreos (LARS), Sistemas de información geográfica (SIG), Internet de las cosas (IoT/telemetría), Dispositivos móviles (App Agtech), Big data, Realidad Virtual, Drones (UAS/RPAS), Beacons, Wearables, Geolocalización, Robótica y automatismos, Inteligencia Artificial y Machine Learning.
• Manejo introductorio de un sistema de información geográfica (QGIS).

2. Captura y manejo de agro datos

• Sistemas de captura de datos para la obtención de datos del suelo, clima, agua y plantas.
• Tipos y clasificación de sensores y terrestres y aéreos (fijos, móviles terrestres, aéreos y satelitales).
• Recolección de datos terrestres con sensores móviles e IoT (EMA, sondas FDR y TDR) y captura de imágenes (RGB, multiespectral y termográficas) mediante plataformas aéreas no tripuladas.

3. Procesamiento de la información y su interpretación agronómica

• Análisis espacial, zonificación y generación de mapas de prescripción (siembra, fertilización y tratamientos fitosanitarios).
• Interpretación agronómica y utilización de sondas de monitorización de la humedad del suelo y variables climáticas con fines de programación y control del riego.

Metodología de enseñanza y aprendizaje:

El curso contará con una metodología mixta de material asincrónico y clases sincrónicas, con un enfoque eminentemente práctico. Es así como el curso tendrá una duración de 4 semanas, considerando los siguientes componentes:

• Lecturas y videos (asincrónicos): Los alumnos semanalmente tendrán que revisar un set de lecturas y videos en el momento que les parezca más oportuno hacerlo. Al finalizar cada tema, los alumnos tendrán que rendir un control de avance, el cual es requisito aprobar para comenzar con el tema siguiente.
• Prácticos asincrónicos: Los alumnos aplicarán una serie de ejercicios de uso softwares de procesamiento de imágenes, sistemas de información geográfica y de agricultura de precisión, propuestos por el docente.
• Clases sincrónicas: al final de cada semana será realizada una clase de 4 horas cronológicas, ya sea de manera presencial y/o virtual (de acuerdo a las condiciones de la pandemia), en la cual el profesor revisará los contenidos del curso y su utilización práctica por parte de los alumnos. Durante las sesiones se realizarán talleres de discusión, estudios de casos mediante trabajo en equipo.
• Salida práctica: Aplicación en terreno de las tecnologías para la agricultura de precisión. Captura de imágenes multiespectrales y RGB con dron. Estaciones de monitorización continua con IoT de variables del suelo y del clima.
• Trabajo de aplicación: Los alumnos tendrán que crear mapas de prescripción agronómica utilizando softwares de procesamiento de imágenes, y realizar un reporte de análisis e interpretación agronómica del riego a partir del monitoreo con sensores de humedad de suelo y EMAs.

Evaluación de los Aprendizajes:

• Tareas 30%
• Controles 20%
• Trabajo de aplicación 50%

Curso N°5-

Nombre del curso: Gestión de tecnologías digitales en agricultura intensiva

Nombre en inglés: Management of digital technologies in intensive agricultura

Horas cronológicas: 20 horas (16 sincrónicas y 4 horas asincrónicas)

Horas pedagógicas: 20 horas (16 sincrónicas y 4 horas asincrónicas)

Créditos: 5 créditos

Descripción del curso

En este curso el alumno conocer las tecnologías agrícolas disponibles que permiten mejorar la gestión de sistemas agrícolas intensivos, a partir de la captura, transmisión y procesamiento de datos de forma remota, facilitando la toma de decisiones y optimizando los recursos y labores de campo. Mediante análisis de lecturas, resolución de casos y desarrollo del trabajo final, los alumnos podrán aplicar los contenidos, realizando una instalación de sistema IOT para invernaderos.

Resultados de Aprendizaje

Al finalizar este curso los/las estudiantes debieran ser capaces de:

1.         Conocer el estado del arte de las tecnologías digitales involucradas en los sistemas de agricultura intensiva.

2.         Manejar herramientas y tecnologías digitales para potenciar los sistemas de producción intensivos.

3.         Gestionar las tecnologías para la captura de información y monitorear variables de interés en la agricultura intensiva.

4.         Controlar y optimizar los sistemas productivos intensivos, mediante el procesamiento, análisis e interpretación de los datos entregados por sensores.

Contenidos:

1. Introducción y conceptos: ¿Qué es un invernadero inteligente?, soluciones IOT para la agricultura intensiva.

2. Recopilación de datos de forma remota.

• Uso de sensores de humedad ambiental y de sustrato, temperatura ambiental y de sustrato, conductividad eléctrica del agua y sustratos, iluminación, ventilación para invernaderos.
• Sistemas de captura y transmisión de datos de sensores de forma remota.

3. Procesamiento de la captura de datos.

• Uso de plataformas y software de almacenamiento y procesamiento de datos de los sensores remotos.
• Análisis e interpretación de los datos procesados.

4. Operaciones eficientes en el invernadero de alta tecnología

• Sistemas de gestión integrado de sensores para la automatización de las operaciones en el invernadero.         
• Generación de sistemas de alerta mediante el monitoreo de variables ambientales.
• Aplicación de “Agrobótica” para las labores productivas en invernaderos.

3. Funcionamiento en condiciones extremas y remotas

4. Configuración y mantenimiento de sistemas.

Metodología de enseñanza y aprendizaje:

El curso contará con una metodología mixta de material asincrónico y clases sincrónicas, con un enfoque eminentemente práctico. Es así como el curso tendrá una duración de 4 semanas, considerando los siguientes componentes:

• Lecturas y videos (asincrónicos): Los alumnos semanalmente tendrán que revisar un set de lecturas y videos en el momento que les parezca más oportuno hacerlo. Al finalizar cada tema, los alumnos tendrán que rendir un control de avance, el cual es requisito aprobar para comenzar con el tema siguiente.
• Clases sincrónicas: al final de cada semana será realizada una clase de 4 horas cronológicas, ya sea de manera presencial y/o virtual (de acuerdo a las condiciones de la pandemia), en la cual el profesor revisará los contenidos del curso y su utilización práctica por parte de los alumnos. Durante las sesiones se realizarán talleres de discusión, estudios de casos mediante trabajo en equipo.
• Salida práctica: Visita a invernadero de alta tecnología, reconociendo sensores para la captura de variables de interés y automatización de los procesos productivos.
• Trabajo de aplicación:   Los alumnos tendrán que realizar la instalación de un sistema IoT para invernadero.

Evaluación de los Aprendizajes:

• Controles 40%
• Trabajo de aplicación 60%

Curso N°6-

Nombre del curso: Business intelligence para la agricultura

Nombre en inglés: Business intelligence for agriculture

Horas cronológicas: 20 horas (16 sincrónicas y 4 horas asincrónicas)

Horas pedagógicas: 20 horas (16 sincrónicas y 4 horas asincrónicas)

Créditos: 5 créditos

Descripción del curso

El propósito de este curso es entregar herramientas para el procesamiento e interpretación de datos de campo que apoyen la gestión agrícola. Mediante análisis de lecturas, resolución de casos, uso de software y desarrollo del trabajo final, los alumnos podrán aplicar los contenidos, realizando un Dashboard con datos provenientes de sensores de campo u otras fuentes, para ser utilizado en la toma de decisiones agrícolas.

Resultados de Aprendizaje

Al finalizar este curso los/las estudiantes debieran ser capaces de:

1.         Diseñar y estructurar bases de datos provenientes de los sensores (y otras fuentes) de la operación agrícola de los campos.

2.         Analizar datos con Power BI y servidor SQL, con el fin de generar información de utilidad para la toma de decisiones.

Contenidos:

1. Introducción a la programación

• Comprender los conceptos básicos: disciplina de gestión de datos, Big Data e Inteligencia de Datos.

2. Análisis de la información

• Planificación Estratégica.
• Análisis de Datos Descriptivo y de Diagnóstico.

3. Power bi: seguimiento y gestión de la información

¿Qué es Power BI?

• Instalación Power BI.
• Trabajo de datos con Power BI
• Importación de datos desde SQL server. -   

Metodología de enseñanza y aprendizaje:

El curso contará con una metodología mixta de material asincrónico y clases sincrónicas, con un enfoque eminentemente práctico. Es así como el curso tendrá una duración de 4 semanas, considerando los siguientes componentes:

• Lecturas y videos (asincrónicos): Los alumnos semanalmente tendrán que revisar un set de lecturas y videos en el momento que les parezca más oportuno hacerlo. Al finalizar cada tema, los alumnos
• tendrán que rendir un control de avance, el cual es requisito aprobar para comenzar con el tema siguiente.
• Prácticos asincrónicos: Los alumnos aplicarán una serie de ejercicios de uso Power BI.
• Clases sincrónicas: al final de cada semana será realizada una clase de 4 horas cronológicas, ya sea de manera presencial y/o virtual (de acuerdo a las condiciones de la pandemia), en la cual el profesor revisará los contenidos del curso y su utilización práctica por parte de los alumnos. Durante las sesiones se realizarán talleres de discusión, estudios de casos mediante trabajo en equipo.
• Trabajo de aplicación: Los alumnos elaborarán un Dashboard con datos provenientes de sensores u otras fuentes, para ser utilizado en la toma de decisiones agrícolas.

Evaluación de los Aprendizajes:

• Tareas prácticas 20%
• Controles 20%
• Trabajo de aplicación 60%.

JEFE DE PROGRAMA
Luis Gustavo Díaz
Ingeniero Agrónomo de la Pontificia Universidad Católica de Chile, Magíster en Administración de Empresas (Executive MBA) de la Universidad Adolfo Ibáñez y Diplomado en Gestión de Proyectos de la misma universidad. Profesor del Departamento de Economía Agraria de la Pontificia Universidad Católica de Chile y Director de la empresa Consultora Laboring Ltda.

EQUIPO DOCENTE
Luis Gustavo Díaz
Ingeniero Agrónomo de la Pontificia Universidad Católica de Chile, Magíster en Administración de Empresas (Executive MBA) de la Universidad Adolfo Ibáñez y Diplomado en Gestión de Proyectos de la misma universidad. Profesor del Departamento de Economía Agraria de la Pontificia Universidad Católica de Chile y Director de la empresa Consultora DNet Ltda.

Juan Pablo Subercaseaux
Ingeniero Agrónomo con Magister en Economía Agraria Pontificia Universidad Católica de Chile y con MBA Loyola College in Maryland. Profesor de la Pontificia Universidad Católica de Chile, Director del Diplomado en Gestion de Agronegocios

Víctor Grimblatt  
Ingeniero civil electrónico especialista en la construcción de sofwares, Gerente General de Synopsys Chile. Presidente de la Asociación Chilena de la Industria Electrónica y Eléctrica, Profesor Universidad de Los Andes y Universidad de Chile.

Yordi Norero
Ingeniero Agrónomo, Pontificia Universidad Católica de Chile. Diplomado Universidad de Córdoba-España y Diplomado CISDE. Fundador y gerente I+D+i de la empresa Dynamic Wings Spa. Asesor técnico agronómico (relación suelo-planta-agua) y asesor en tecnologías del Agro, especialidad: Drones, robótica, IoT, SIG y agricultura de precisión. Profesor en la Facultad de Agronomía e Ingeniería Forestal y en la Escuela de Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica de Chile

Manuel Reyes
Ingeniero (E) Industrial de la Universidad Mayor. Diplomado en Gestión de Servicios con ITIL, Universidad de Chile, Facultad de economía y negocios. Socio fundador de XLService.cl, ha ejecutado proyectos orientados a la automatización de procesos por medio de herramientas que van desde Excel hasta herramientas RPA.

Se espera un cálculo de la nota final del diplomado o curso. En el caso de los diplomados se deberá informar la ponderación de cada curso, ejemplo:

Total: 100%

Los alumnos deberán ser aprobados de acuerdo los criterios que establezca la unidad académica:
a)  Calificación mínima de todos los cursos 4,0 en su promedio ponderado y
b) 75% de conexión o cifra superior a las sesiones sincrónicas.

En el caso de los programas en modalidad remota, los estudiantes tendrán que cumplir con la calificación mínima de 4,0 y con los requisitos establecidos para cada curso.
*En los programas con evaluaciones sumativas (con calificación), solo se puede entregar certificado de aprobación.
Para aprobar los programas de diplomados se requiere la aprobación de todos los cursos que lo conforman y en el caso que corresponda, de la evaluación final integrativa.
Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.]El alumno que no cumpla con una de estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.

- Porter, Michael. What is Strategy?. Harvard Business Review. 2000. 

- Kaplan, Robert & Norton, David. Alignment: Using the balanced scorecard to create corporate

synergies. Harvard Business School. 2006.

- Gollin, Michael. Driving Innovation: Intellectual property strategies for a dynamic world. Cambridge

University Press. 2008.

- Moehrle, Martin, Isenmann, Ralf & Phaal, Robert. Techonology Roadmapping for Strategy and

Innovation: Charting the route to success. Springer. 2013.

- Phaal, Robert. Roadmapping for Strategy and Innovation. University of Cambridge. 2015.

B. Basso, M. Bertocco, L. Sartori. Manual de Agricultura de precisión: conceptos teóricos y aplicaciones

prácticas. Editorial Eumedia. 2007.

- P. K. Pattnaik, R. Kummar, S.Pal, S. N. Panda. IoT and Analytics for Agriculture. Springer, 2020.

- J. B. Campbell, R. H. Wynne. Introduction to Remote Sensing, 5a ed., The Guilford Press, 2011.

- E. Chartuni, y C. Magdalena. Manual de agricultura de precisión. Instituto Interamericano de

Cooperación para la Agricultura (IICA). 2014.

- D. Kent Shannon, D. Clay, N. Kitchen. Precision Agriculture Basics. American Society of Agronomy,

Incorporated, 2018.

- E. Mikhail, J. Bethel, J. McGlone, Introduction to Modern Photogrammetry, John Wiley & Sons, 2001.

- J. Stafford. Precision Agriculture for Sustainability. Burleigh Dodds Science Publishing, 2018.

- Q. Zhang. Precision Agriculture Technology for Crop Farming. CRC Press, 2015

Para diplomados y/ cursos, las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra al costado derecho de esta página web y enviar los siguientes documentos a Magdalena Vargas al correo mvargasd@uc.cl

-           Copia simple de título o licenciatura (de acuerdo a cada programa).
-           Fotocopia simple del carnet de identidad por ambos lados.

Luego será contactado, para asistir a una entrevista personal (si corresponde). Las postulaciones son desde Enero hasta el Mayo de 2022
VACANTES: 50
No se tramitarán postulaciones incompletas.
El Programa se reserva el derecho de suspender la realización del diplomado/curso si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero en un plazo aproximado de 10 días hábiles. 
A las personas matriculadas que se retiren de la actividad antes de la fecha de inicio, se les devolverá el total pagado menos el 10% del total del arancel.