Nuevo - Agricultura Digital, Métodos y Aplicaciones - Online - clases en vivo*

Con el fin de poder cuantificar y monitorear los impactos en una agricultura sustentable es fundamental contar con información objetiva, es decir, datos que le permitan al productor modificar o adaptar sus prácticas de manejo operacional y de esta forma, mantener su productividad y rentabilidad cumpliendo las exigencias sociales y medioambientales. 


Descripción

Este curso tiene por finalidad entregar las nociones fundamentales y prácticas de la agricultura digital o agricultura basada en datos. De esta manera, al estudiante podrá aplicar, en su ejercicio profesional, un conjunto de técnicas y herramientas digitales (sensores, imágenes obtenidas con drones o satelitales y software especializado) que mejorarán la toma de decisiones en el campo, incrementando la producción y calidad, optimizar costos y utilizar los recursos productivos de forma racional y objetiva para una agricultura más sustentable.

Las clases serán impartidas en modalidad online sincrónico utilizando la plataforma Zoom. Se abordarán todos los contenidos apoyados de presentaciones y material audiovisual (videos y fotografías). Adicionalmente, todas las materias serán complementadas con lecturas obligatorias y electivas, talleres con ejercicios prácticos y análisis de estudios de caso.

El curso contempla realizar una salida a terreno donde se exhibirá un caso de uso de estas tecnologías. En específico, se utilizará un dron equipado con sensor multiespectral que permitirá obtener datos de un cultivo y desde el cual se generará, posteriormente, un diagnóstico del estado sanitario y nutricional de todas las plantas.

Dirigido a

Ingenieros agrónomos, ingenieros en recursos naturales, técnicos y profesionales afines relacionados con la gestión o producción agrícola o ganadera.

Prerrequisitos

El curso no exige requisitos previos. Importante tener una capacidad de manejo a nivel de usuario de programas computacionales de Microsoft Office (Excel, Word y Powerpoint).

Objetivo de aprendizaje

1.   Comprender el concepto de “agricultura digital” y conocer las diversas tecnologías involucradas.
2.   Evaluar, agronómicamente, maquinas precisas y sistemas autónomos (robótica).
3.   Aplicar softwares de procesamiento de imágenes, sistemas de información geográfica y sensores para crear mapas de prescripción agronómica.

Desglose de cursos

Nombre del curso: Agricultura Digital, Métodos y Aplicaciones.
Nombre en inglés: Digital Agriculture, Methods and Applications.
Horas cronológicas: 50 horas (40 sincrónicas, 4 horas asincrónicas, 6 horas de práctico)
Créditos: 5

RESULTADOS DEL APRENDIZAJE

1.  Definir el concepto de “agricultura digital”.
2.  Seleccionar adecuadamente una tecnología asociada a una tarea de campo.
3.  Crear un mapa de prescripción agronómica de fertilización, riego o aplicación de fitosanitarios a partir de datos recopilados por sensores proximales o remotos y empleando software especializado.
4.  Comparar maquinas precisas y sistemas autónomos para una labor agrícola específica.

CONTENIDOS

Módulo 1. Introducción y conceptos básicos.

  • Definición, significado y conceptos de las siguientes temáticas: Agricultura Digital, Agricultura basada en datos (Data-driven agriculture.), Agricultura Inteligente, 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.
  • Taller introductorio y manejo básico de un software SIG (sistema de información geográfica QGIS).

Módulo 2. Sensores, procesamiento de datos e interpretación agronómica.

  •  Tipos y clasificación de sensores para capturar agrodatos (fijos, móviles terrestres, aéreos y satelitales).
  • Recolección de datos terrestres con sensores móviles (“on-the-go”), fijos (“IoT”) y captura de imágenes (RGB, multiespectral y termográficas) mediante plataformas aéreas no tripuladas o drones.
  • Sensores, instrumentación y análisis para el control y gestión del riego.
  • Sensores, instrumentación y análisis para el manejo de la fertilización de los cultivos.
  • Análisis espacial, zonificación y generación de mapas de prescripción (siembra, riegos, fertilización y tratamientos fitosanitarios).

Módulo 3 Maquinas precisas y robótica agrícola.

  • Banderilleros satelitales y autopilotos (guiado).
  • Monitores de rendimiento.
  • Maquinaria y sistemas de dosificación variable de semillas, fertilizantes y enmiendas.
  • Maquinaria y sistemas para control sitio específico de malezas.
  • Drones pulverizadores.
  • Sistemas autónomos (robótica fija y móvil) utilizada en el rubro agropecuario.
Equipo Docente

EQUIPO DOCENTE

Yordi Norero Martínez
Ingeniero Agrónomo, Pontificia Universidad Católica de Chile. Diplomado Universidad de Córdoba-España y Diplomado CISDE. Experto UAS. Fundador y gerente I+D+i de la empresa Dynamic Wings Spa. Consultor técnico agronómico (relación suelo-planta-agua) y asesor en tecnologías del Agro, especialidad: Drones, robótica, IoT, SIG y agricultura de precisión con 21 años de ejercicio profesional. Profesor en la Facultad de Agronomía e Ingeniería Forestal y en la Escuela de Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica de Chile.

Metodología

El curso se implementará en una plataforma digital en que a través de clases on-line sincrónica se presentaran los distintos contenidos. En específico el curso incluye:

- 20 clases on-line sincrónica a través de la plataforma ZOOM. En estas clases se presentarán los contenidos, se resolverán dudas, se discutirán las lecturas asignadas y se desarrollarán ejercicios prácticos.

- 1 salida a terreno: Aplicación en terreno donde se realizarán dos actividades: 1) Captura de imágenes multiespectrales y RGB con dron. 2) Reconocimiento de estaciones de monitorización continua con IoT de variables del suelo y del clima. Esta actividad es opcional y se realizará en la Estación experimental de Pirque el sábado 10 de septiembre entre las 10:00 y 14:00 horas

Evaluación

- Controles (individual): El curso será evaluado a través de cuatro controles online donde se evaluará el conocimiento teórico abordado hasta la fecha de la evaluación. Cada control tendrá una ponderación de 10% de la nota final del curso.

- Trabajo aplicado (grupal): Los estudiantes tendrán que crear un mapa de prescripción agronómica a partir de información recopilada por sensores “on-the-go” o drones, y deberán realizar un reporte de análisis e interpretación agronómica del riego a partir de sensores IoT prediales. El trabajo tendrá una ponderación de 60% de la nota final.

Requisitos de aprobación

Para aprobar el curso, el alumno debe cumplir con los siguientes requisitos:

- Rendir cuatro controles individuales: 40% nota final.
- Realizar un trabajo aplicado (grupal): 60% nota final.

Requisito académico: Aprobar con nota mínima 4,0 (cuatro coma cero).

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un Certificado de Aprobación otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.

Nota: Las personas que no cumplan con el requisito de aprobación no recibirá ningún tipo de certificado.

Proceso de Admisión

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra en www.agronomia.uc.cl/ y enviar los siguientes documentos a Alexia Baeza al correo alexia.baeza@uc.cl

- Carnet de identidad


Luego será contactado, para asistir a una entrevista personal (si corresponde).

VACANTES: 35

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.

SOLICITAR MÁS INFORMACIÓN
INSCRIPCIÓN PARTICULAR INSCRIPCIÓN EMPRESAS


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