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Curso de Agricultura de Precisión con Uso de Imágenes Sátelitales en QGIS y R - 22, 24, 25, 29 y 31 Ene 2018 - 01 Feb 2018 - Online

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La aplicación de la agricultura de precisión es un tema de vanguardia ya que favorece a una mejor eficiencia en el rendimiento de los cultivos; además, propone una visión sistémica que incrementa el cuidado del ambiente y una visión potencial hacia la agricultura sustentable. Para cumplir con esta misión, los agricultores aplican el uso de sistemas de información geográfica y sensores remotos como tecnología principal. Por lo tanto, para estar a la vanguardia, es necesario dominar el análisis de imágenes satelitales y conocer los softwares disponibles para esto. 

Este curso tiene como finalidad brindar conocimientos aplicables al tema de agricultura de precisión mediante la creación de un proyecto aplicado a un área agrícola real para clasificar el terreno en áreas de alta y baja producción con base en las propiedades del suelo de dicha área. La metodología será realizada con base en el uso de QGIS y R con imágenes satelitales y árboles de regresión y clasificación lineal. 
 

Objetivos

El curso abarca de 6 sesiones en las cuales se plantea lo siguiente:

  • Introducir el concepto de agricultura de precisión y el entorno QGIS. 
  • Comprender el concepto de radiación electromagnética y los conceptos básicos de sensores remotos e imágenes satelitales. 
  • Conocer y aplicar los índices espectrales más usados para agricultura de precisión.
  • Entender la importancia de los Modelos Digitales de Elevación para agricultura de precisión.
  • Familiarizarse con el uso de modelos numéricos y árboles de clasificación para su posterior aplicación. 
  • Presentar los datos obtenidos en el modelo de manera cartográfica. 

 

Contenidos

El desarrollo del curso se encuentra a continuación dividido en 6 sesiones:

Sesion 1

Parte Teórica

  • Introducción a la agricultura de precisión.
  • Análisis básicos para la variabilidad de campo. 
  • Principios de interpolación. 
     

Parte Práctica

  • Creación de un plan de muestreo significativo de un área de estudio para crear mapas de las propiedades del suelo.
  • Identificar puntos a muestreo de acuerdo con las características del área de estudio y localización de los puntos usando QGIS.
  • Interpolación de las muestras usando kriging para obtener un mapa de pH. 
  • Asignación de  valores de pH a los puntos que identificaremos para el muestreo.
  • Interpolaremos en QGIS para obtener un mapa. 
  • Interpolación de muestras de rendimiento obtenidas de una maquina trilladora. 
  • Interpolación de datos de rendimiento que se obtuvieron de una maquina trilladora en una segunda área de estudio. 

 

Sesión 2

Parte Teórica

  • Monitoreo del área agrícola usando radiación electromagnética.
  • Adquisición remota de información.
  • Procesamiento digital de imágenes.

Parte Práctica

  • Descarga de imágenes satelitales Sentinel-2 y Landsat 7. 
  • Pre-procesamiento de imágenes Sentinel-2 y Landsat 7.
  • Aplicación de correcciones atmosféricas y obtener valores de reflectancia en las imágenes satelitales con QGIS.
  • Combinación de bandas de imágenes satelitales en QGIS para obtener imágenes de color natural y falso color. 
  • Clasificación supervisada en QGIS. 
  • Análisis del resultado y clasificación final del área de estudio de acuerdo al rendimiento. 
     

Sesión 3

Parte Teórica

  • Análisis de imágenes sátelitales para determinar propiedades del suelo o del cultivo.
  • Índices espectrales.
  • Aplicaciones de los índices espectrales. 
  • Obtención de propiedades del cultivo aplicando resultados de los índices espectrales. 

Parte Práctica

  • Cálculo de los índices de vegetación y de agua en las dos áreas de estudio. 
  • Aplicación del índice de vegetación (NDVI) y ecuaciones empíricas para obtener un ráster de rendimiento en toneladas por hectárea del área de estudio. 
  • Aplicación del índice de agua (NDWI) y ecuaciones empíricas para determinar el contenido de agua del cultivo en el área de estudio. 
     

Sesión 4

Parte Teórica

  • Uso de Modelos Digitales de Elevación (MDE) para agricultura de precisión. 
  • Introducción a los MDE.
  • Métodos de interpolación para MDE.
  • Aplicaciones de los MDE. 
  • Propiedades derivadas de los MDE: pendiente, iluminación del terreno, mapas de sombras (hillshade), escorrentía superficial. 
  • Ejemplos de estudios reales que usan MDE para agricultura de precisión. 
     

Parte Práctica

  • Descarga de MDE desde sitios oficiales gubernamentales. 
  • Visualización de MDE en QGIS. 
  • Análisis de las propiedades derivadas del MDE.

Obtención de pendiente. 
Obtención de mapa de hillshade.
Obtención de curvas de nivel. 

  • Uso de cartas topográficas. 

Descarga de cartas topográficas del área de estudio para complementar la información y análisis. 

Sesión 5

Parte Teórica

  • Modelamiento numérico para agricultura de precisión.
  • Introducción al modelamiento.
  • Modelos aplicados a la agricultura.
  • Tipos de modelos.
  • Uso de árboles de clasificación o regresión para crear modelos.
  • Ejemplos del uso de árboles de clasificación o regresión para crear modelos en agricultura.
  • Indicadores para la validación de los modelos.

Parte Práctica

  • Preparación del ambiente de trabajo en R.
  • Instalación de librerías necesarias para el análisis en R. 
  • Preparación de los ráster de interés para el modelo en QGIS (conversión de ráster a ASCII).
  • Creación de código en R para obtener un árbol de clasificación de nuestra área de estudio. 
     

Sesión 6

Parte Teórica

  • Tecnología para la gestión de los nutrientes en zonas agrícolas. 
  • Mapas de conductividad eléctrica. 
  • Uso de monitores y sensores. 
  • Gestión de nutrientes. 
  • Monitoreo de desempeño y retorno de las prácticas de la agricultura de precisión. 

Parte Práctica

  • Creación de un modelo geográfico con base en las reglas obtenidas en los árboles de clasificación.
  • Presentación de un producto cartográfico. 
  • Diseño de un mapa temático en QGIS. 

 

Metodología

A continuación unos detalles de cada metodología:

Virtual online

  • El número de vacantes es de 15 personas.
  • Se entregarán manuales y archivos para los ejercicios. 
  • El curso se desarrollara por transmisión en vivo en canal privado de Youtube.
  • Los ejercicios se explicarán dos veces. Las preguntas se realizaran por texto o por llamada por Google Hangout.
  • Existe un moderador dedicado a responder las preguntas de los estudiantes. 
  • El curso será grabado y se les compartirá un enlace privado de YouTube.
  • Existe soporte online fuera del horario de clase para dudas referente a los ejercicios desarrollados en el curso.
  • El usuario se compromete a disponer de una buena conexión de internet. 
  • Certificado digital al final del curso.

Virtual offline

  • Se entregarán manuales y archivos para los ejercicios. 
  • El curso se desarrollara por videos en canal privado de Youtube.
  • Existe soporte online para dudas referente a los ejercicios desarrollados en el curso.
  • El usuario se compromete a disponer de una buena conexión de internet. 
  • Certificado digital al final del curso.

 

Capacitador:

Marycarmen Martínez M.Sc.

Ingeniera Ambiental - Ciencias y Geociencias

La Srta. Martinez es Ingeniera Ambiental de la Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla (UPAEP) - México con estudios de postgrado en Ciencia en Geociencias de la Universidad James Cook - Australia. La Srta Martinez tiene gran capacidad analítica para identificación de impactos con base SIG enfocados al medio ambiente. Tiene amplia experiencia en materia de riesgo e impacto ambiental desarrollando mapas y modelos.  Ha participado en proyectos sostenibles para comunidades rurales y proyectos de conservacion y uso sostenible de agua y suelo. 

 

Fechas y Horario

Enero del 2018, hora de Lima (GMT-5)

  • Lunes 22 de 7:00 p.m. - 10:00 p.m.
  • Miércoles 24 de 7:00 p.m. - 10:00 p.m.
  • Jueves 25 de 7:00 p.m. - 10:00 p.m.
  • Lunes 29 de 7:00 p.m. - 10:00 p.m.
  • Miércoles 31 de 7:00 p.m. - 10:00 p.m.

Febrero del 2018, hora de Lima (GMT-5)

  • Jueves 01 de 7:00 p.m. - 10:00 p.m.

 

Costo

Los costos según la modalidad del curso:

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Forma de Pago

1. Tarjeta de Crédito - Vía Paypal

Las personas pueden pagar con tarjeta de crédito. Simplemente ponga "Pago por tarjeta" dentro de Medio de Pago e indicar los siguiente:

Curso Online

 

2. Deposito a cuenta en Perú

BBVA Continental  

Depósito a Cuenta Ahorros Soles BBVA Continental. Titular: Saul Montoya, DNI:40080212

  • Número de Cuenta: 0011-0184-02-00483571
  • Código de Cuenta Interbancario CCI: 011-184-000200483571-92

Banco de Credito

Depósito a Cuenta Ahorros Soles Banco de Credito. Titular: Saul Montoya, DNI:40080212

  • Número de Cuenta: 194-35005173-0-59
  • Código de Cuenta Interbancario CCI: 00219413500517305994

Al efectuar el pago, por favor envíenos el voucher escaneado.
 

3. Transferencia por Western Union

Datos del destinatario:
Saul Montoya Heredia
DNI: 40080212
Direccion: Av. Caminos del Inca 288 dpto 302, Surco, Lima
Por favor registrar el numero MTCN y ponerlo en el formulario.

 

Registro

Rellenar el registro luego de enviar la constancia de pago a gestiondelagua@gidahatari.com

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