La empresa UtilTech imparte un curso sobre imágenes satelitales y drones en el ámbito agroforestal, de máximo interés para los agricultores y todos los profesionales del medio agrícola y forestal los días 28, 29 de Febrero y 1 de Marzo de 2020 en Ciudad real. El curso se denomina Especialista en teledetección (satélite + Drones) en el ámbito agroforestal.

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Con este curso adquirirás los conocimientos necesarios para obtener, analizar y procesar datos obtenidos con Satélite y Drones.

También conocerás las características de los seguimientos remotos en vegetación, su utilidad en Agricultura y en el Ámbito Forestal, además de cómo planificar vuelos para su correcta obtención.

Otro objetivo de este curso va enfocado en la especialización para el uso de la teledetección y fotogrametría mediante imágenes satelitales y obtenidas por drones en el mundo agrario y forestal. El objetivo es apoyar al agricultor en la vigilancia de los cultivos, prevención de plagas y otras aplicaciones.

Importancia del manejo de imágenes satelitales y drones en la agricultura

El desarrollo de la familia de satélites Sentinel iniciado en 2014, dentro del marco del programa  Copérnico liderado por la Comisión Europea, ha permitido poner a disposición de las administraciones públicas y del sector agrícola, de forma accesible y confiable, nuevas tecnologías como pueden ser las imágenes satélite y los sensores remotos avanzados.

Además se ha avanzado en la adaptación y el uso, a unos costes asumibles por parte del sector, de tecnologías como la navegación global, los drones, los sensores y los robots, entre otras.

Todo ello facilitado y acelerado por la creciente conectividad digital, que permite conectar todo con todo, y por las oportunidades que se abren para la innovación]. Datos de la «Agenda para la Digitalización del sector Agroalimentario y Forestal y el Medio Rural del Ministerio de Agricultura, pesca y alimentación».

Ya hemos dedicado un artículo a las imágenes satélite, porque Plantae hace uso de ellas en la instalación de sensores.
Por último el manejo de imágenes satelitales por parte de los agricultores, selvicultores y gestores en general de explotaciones agroforestales, necesita un curso de preparación para entender su aplicación en el cuidado de los cultivos.

Los objetivos de la formación del curso serían:

Imágenes satelitales y drones en el ámbito agroforestal
Imágenes satelitales y drones en el ámbito agroforestal
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Aplicaciones de las imágenes satelitales y drones al medio agroforestal

Las nuevas tecnologías han llegado a la agricultura para quedarse y los agricultores tienen que actualizarse en ellas.

Los objetivos que se consiguen son muchos y muy importantes:

Imágenes satelitales y drones en el ámbito agroforestal en los Almagros
Imagen satelital en Los-Almagros-Murcia

Programa del curso de Especialista en Teledetección de Imágenes satelitales y drones en el ámbito Agroforestal

El curso está dirigido por:

Este curso pretende ser un repaso teórico a los conceptos de teledetección, Fotogrametría, agricultura de precisión y su aplicación más directa en el ámbito agroforestal.
Se realizarán sesiones teóricas en el aula para luego aplicarla mediante sesiones prácticas.

Además se darán varios módulos en pdf para que podáis profundizar, en casa después del curso.

En la parte práctica profundizaremos en:

• Descarga gratuita de imágenes satélite de la NASA y del programa espacial europeo y su tratamiento en Qgis.
• Planificación de vuelos fotogramétricos con drones en UGCS.
• Procesado de imágenes en Pix4D.Obtencion de nube de puntos, ortofoto, modelos digitales e índices de vegetación.

Veintiocho de FEBRERO:

Veintinueve de  FEBRERO:

Uno de MARZO:

Con los datos obtenidos con los RPAS en diferentes cultivos y zonas forestales se estudiarán los software PIX4D, UGCS (Planificador de vuelos) y Qgis (sistema de información geográfica).
Este programa puede sufrir alguna modificación debido a estar condicionado a la meteorología del fin de semana en el que se realice el curso.

No se necesita experiencia en vuelo de drones.

(+info)

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