Aplicaciones de los Drones en Agronegocios
Curso de capacitación avanzada en teoría, conceptualización, análisis y aplicación de insumos generados por sistemas aéreos no tripulados con el uso y aprovechamiento de drones y herramientas contenidas en varios softwares para SIG y geomáticos, incluyendo técnica de inteligencia artificial basada en aprendizaje profundo (deep learning) y visión computacional. Todo enfocando para la aplicación en agricultura de precisión y el análisis y detección de coberturas de tierra para entornos académicos, investigativos y empresariales para agronegocios. El estudiante aprenderá los conceptos fundamentales para implementar las técnicas y procedimientos en el análisis de insumos generados por drones y aplicados a agricultura de precisión y cobertura de tierras.
A través de una metodología de inmersión en la práctica y casos de estudios, los estudiantes serán instruidos en los conceptos fundamentales y procedimientos con altos niveles de complejidad y herramientas contenidas en varios softwares para SIG y geomática, inteligencia artificial basada en aprendizaje profundo (deep learning) y visión computacional, comprendiendo toda la metodología desde la adquisición de los insumos a través de drones hasta la generación de cartografía para agronegocios. Por otro lado, la experiencia académica, investigativa y profesional del docente aportarán significativamente a la capacitación en el uso de los softwares y el análisis de geoinformación no solo de índole terrestre, sino también de superficies planetarias del sistema solar, por su perfil y trayectoria.
Addressed to
Estudiantes de últimos semestres y profesionales de carreras como biología, geología, ecología, geografía, sociología, antropología, ingeniería ambiental, agronómica, agrícola, forestal, catastral y geodésica, civil, entre otras. También, cualquier persona en industrias y proyectos relacionados con sistemas de información geográfica y con procesos y análisis de insumos de sensores remotos a nivel satelital, aerotransportado o de sistemas aéreas no tripulados (drones).
Goals
- Capacitar a los estudiantes en la conceptualización, análisis y aplicación de insumos generados por sistemas aéreos no tripulados con el uso y aprovechamiento de drones y herramientas contenidas en varios softwares para SIG y geomáticos, incluyendo técnica de inteligencia artificial basada en aprendizaje profundo (deep learning) y visión computacional para la aplicación en agricultura de precisión y el análisis y detección de coberturas de tierra.
- Instruir a los estudiantes en la integración y procesamiento de insumos generados con drones con el fin de generar análisis espacial y cartografía para aplicaciones académicas, investigativas y empresariales relacionadas con agronegocios.
- Al finalizar, el estudiante estará en capacidad de hacer uso avanzado de drones e insumos derivados de estos a través de softwares para SIG y geomática e implementación de técnicas avanzadas de análisis espacial e implementación de inteligencia artificial basade en deep learing y visión computacional para aplicación en agronegocios.
Methodology
El programa se desarrolla a partir de clases en modalidad virtual sincrónica.
Clases con parte teórica y parte práctica.
Softwares: QGIS, ArcGIS Desktop, ArcGIS Pro, ENVI, Agisoft Metashape.
Retroalimentación a partir de los productos generados durante las prácticas con los softwares.
Content
- Estado del arte la aplicación de drones para agronegocios.
- Adquisición de imágenes para agronegocios con UAS.
- Conceptos fundamentales de imágenes con componentes espectral.
- Procesamiento de imágenes con componente espectral adquiridas con UAS.
- Complementación con imágenes con componente espectral adquiridas por satélite.
- Bandas, Índices, Firmas espectrales.
- ROI, entrenamiento y clasificaciones.
- Aplicación de geoprocesos avanzados.
- Generación de modelbuilders y pipelines.
- Geostadística para agricultura de precisión y cobertura de tierra.
- Modelos predictivos a partir de insumos de UAS.
- Detección de patrones espacio-temporales.
- Fotogrametría y LiDAR para agricultura de precisión y cobertura de tierra.
- Sistemas Inteligentes, Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision.
- Metodologías comunes y actuales de aplicación de IA para agronegocios.
Professors
Conditions
Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.
La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.
