Objetivo 1.- Aprender cómo se puede recopilar, estructurar y analizar los datos agronómicos y otras fuentes de información ya probadas para el cultivo de colza y que permitan tener una solución digital sencilla para el profesional agrícola que proporcione fiabilidad, repetitividad y resolución espacio-temporal adecuada.
Objetivo 2.- Entender cómo automatizar el tratamiento de imágenes multiespectrales provenientes de satélites y drones para extracción de la información agronómica relativas al manejo variable y zonificación de las parcelas experimentales de colza.
Objetivo 3.- Transmitir el conocimiento necesario para implementar un sistema de ayuda automática a la toma de decisiones agronómicas, así como los algoritmos agronómicos que permitan la parametrización de los momentos idóneos para siembra, abonado, actuaciones frente a malas hierbas o plagas y cosecha.
Competencias
Las competencias desarrolladas en este curso permitirán a los alumnos disponer de las habilidades necesarias para implementar un sistema de ayuda automática a la toma de decisiones agronómicas. Desarrollarán la capacidad de extraer de imágenes hiperespectrales de satélites y drones la información agronómica relativa al manejo variable y zonificación de las parcelas experimentales de colza. Igualmente poder entender y desarrollar de forma básica los algoritmos agronómicos que permitan la parametrización de los momentos idóneos para siembra, abonado, actuaciones frente a malas hierbas o plagas y cosecha.
Procedimientos de Evaluación
Asistencia, Trabajos
Requisitos
Requisitos específicos de admisión a los estudios:
Sin requisitos
Criterios de selección de alumnos:
Orden de Preinscripción.
¿Es necesaria titulación universitaria para acceder a este Curso?:
A distancia
