Herramientas geomáticas aplicadas a la producción agropecuaria
CURSO DE PERFECCIONAMIENTO - PROPUESTA ARANCELADA
Herramientas geomáticas aplicadas a la producción agropecuaria
POSTULACIÓN:
Desde 04 de Agosto al 14 de Septiembre o hasta completar 150 postulaciones, lo que ocurra primero.
CONFIRMACIÓN:
Semana del 22 de Septiembre.
INICIO Y FIN DE CLASES:
Del 29 de Septiembre al 28 de Noviembre.
MODALIDAD DE CURSADO:
El curso se desarrolla de forma virtual, con una carga horaria total de 60 horas distribuidas a lo largo de 8 semanas en la plataforma Moodle. Semanalmente, se llevará a cabo al menos un encuentro sincrónico opcional vía Google Meet con tutores, el cual quedará grabado. Adicionalmente, se dispondrá de espacios de intercambio asincrónico en foros. Los contenidos están organizados en cuatro unidades, cada una con entregables individuales, y concluye con un trabajo final grupal integrador.
El curso se desarrolla principalmente de forma asincrónica, permitiéndote avanzar de lunes a viernes y realizar consultas a través de los foros. Además, ofrecemos la opción de participar en uno o más encuentros sincrónicos semanales de 1.3 horas, cuya asistencia es completamente voluntaria; estos encuentros quedan grabados.
REQUERIMIENTOS MÍNIMOS PARA POSTULANTES
Manejo del software R Studio, Google Earth Engine (GEE) y QGis. Nociones básicas del uso de datos satelitales y Sistemas de Información Geográfica (SIG). Se crean mapas en todas las unidades y se redactan entregables.
COSTOS
100.000 pesos para residentes en Argentina / 150 USD para extranjeros.
FORMAS DE PAGO
Mercado Pago y PayPal respectivamente.
En función de la cantidad de postulaciones, se verán las posibilidades de becas parciales y totales.
- Conocer conceptos teóricos y prácticos que permitan diseñar y llevar a cabo planes de diagnóstico y monitoreo agropecuario mediante el uso de la geomática.
- Utilizar herramientas estadísticas y de geoprocesamiento para realizar análisis de datos satelitales de diferentes sensores relacionados con las principales problemáticas en la producción agropecuaria.
- Identificar problemas complejos del campo disciplinar con foco en la ganadería y fertilización.
UNIDAD 1 – Geomática aplicada a la agronomía: Introducción de la geomática en la producción agropecuaria: Introducción a las tecnologías de la información, comunicación y espaciales aplicadas a la producción agropecuaria. Antecedentes y evolución de la geomática aplicada en la Argentina y otras regiones. Procesos de implementación, herramientas y beneficios. Agricultura de precisión.
UNIDAD 2 – Tecnologías de posicionamiento para monitoreo y muestreo: Monitoreo y muestreo. Sistemas de posicionamiento y navegación global: tipos de receptores para agricultura y errores. Mapas de rendimiento como indicadores de muestreo de suelo. Sistemas de muestreo, técnicas avanzadas. Determinación de zonas de manejo. Utilización del GNSS (GPS, Beidou, Glonass, otros) como banderillero satelital. SIG Móvil. Monitoreo de rendimiento y elaboración de cartografía, obtención de mapas de rendimiento, calibración y errores. Herramientas complementarias: equipos de conductividad eléctrica, compactación del suelo, resistencia mecánica y modelos agrícolas. Monitoreo a campo en la producción agropecuaria: Integración de la información. Procesamiento y productos derivados. Aplicación de dosis variable. Principales etapas a llevar adelante. Principales aplicaciones. Riego variable. Encalado variable. Análisis económico.
UNIDAD 3 – Fertilización y estrés hídrico en vid y olivo: El cultivo de la vid en Argentina. Superficie cultivada y Sistema de conducción. Variedades. Sistemas de riego. Ciclo vegetativo de la vid. Planificación de riego en vid. Necesidades hídricas. El cultivo del olivo en Argentina. Monitoreo de nitrógeno en olivo para determinar el momento de fertilización. Modelos productivos. Variedades cultivadas en Argentina. Fenología del olivo y fertilización.
UNIDAD 4 – Ganadería. Sistemas de producción de carne. Tecnologías y herramientas geomáticas utilizadas en la producción ganadera. Ganadería bovina a escala. Dispositivos de identificación. Peso Corporal. Collares GPS. Evaluación de oferta forrajera con sensores remotos. Capacidad de carga ganadera. Precipitación y sequías.
Problemas integradores: el curso culmina con problemas integradores que permiten aplicar los contenidos de las unidades a casos prácticos. Los estudiantes, organizados en grupos, realizarán un análisis integral para presentar un artículo. En este trabajo final, deberán exponer de manera clara, precisa y sintética los eventos más destacados del tema de estudio elegido, demostrando los conocimientos adquiridos.
- Bragachini M.; Méndez A.; Scaramuzza F.. 2004. Agricultura de Precisión y Siembra Variable de insumos en tiempo real mediante el uso de GPS.http://www.agriculturadeprecision.org/siembCoseAlma/Sembradora%20IOM%20Inteligente.htm. Fecha de acceso 26/05/2009
- Broge, N.H.; Leblanc, E. 2000. Comparing prediction power and stability of broadband and hyperspectral vegetation índices for estimation of green leaf area index and canopy chlorophyll density, Remote Sensing of Environment, 76: 156-172.
- Buschman, C.; Nagel, E. 1993. In vivo spectroscopy and internal optics of leaves as basis for remote sensing of vegetation, Int. Journal of Remote Sensing, 14(4): 711-722
- Gitelson, A.; Kaufman, Y.; MERZYLAK, M. 1996. Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS, Remote Sensing of Environment, 58: 289-298.
- Koch B.; Khosla R.; FrasierW. M.; Westfall D. G.; Inman D.. 2004 Economic Feasibility of Variable-Rate Nitrogen Application Utilizing Site-Specific Management Zones. http://agron.scijournals.org/cgi/content/abstract/96/6/1572. Fecha de acceso 26/05/2009
- Qi, J.; Huete, A.; Keer, Y.; Sorooshian, S. 1994. A modified soil vegetation adjusted index, Remote Sensing of Environment, 48: 119-126.
- Ritchie, G.; Bednarz, C. 2005. Estimating defoliation of two distinct cotton types using reflectance data. J. Cotton Science. 9: 182-188.
- Rouse, J.; Hass, R.; Schell, J.; Deering, D. 1973. Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS. Third ERTS Symposium.1: 309-317. Whashington: MASA.
- Guyot, G.; Baret, F.; Major, D. 1988. High spectral resolution: determination of spectral shifts between the red and near infrared,International Archives of Photogrammetry And Remote Sensing, 8:1307-1317.
- Haboudane, D.; Miller, J.; Pattey, E.; Zarco-Tejeda, P: Strachan, I. 2004. Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: Modeling and validation in the context of precision agriculture, Remote Sensing of Environment, 90: 337-352.
- Dash, P, Sar, J. Identification and validation of potential flood hazard area using GIS‐based multi‐criteria analysis and satellite data‐derived water index. J Flood Risk Management. 2020; 13:e12620. https://doi.org/10.1111/jfr3.12620
- Gabriel J.L., Zarco-Tejada P.J., Lopez-Herrera P.J., Perez-Martı’n E., Alonso-Ayuso M., Quemada M .. (2017). Airborne and ground level sensors for monitoring nitrogen status in a maize crop. Biosystems Engineering, 160, 123-133.
- Lal, P., Prakash, A. & Kumar, A. Google Earth Engine for concurrent flood monitoring in the lower basin of Indo-Gangetic-Brahmaputra plains. Nat Hazards (2020). https://doi.org/10.1007/s11069-020-04233-z
- Melchiori, R.J.M., Albarenque, S.M. & Kemerer A.C. (2018). Evolution and changes in the adoption of precision agriculture in Argentina. April 25 ,. 2018, of the National Institute of Agricultural Technology Website: http://www.agriculturadeprecision.org/articulos/varios/Evolucion-y-Cambios-Adopcion-AP-en-Argentina.asp
- Ryan H. L., Li-Minn Ang, Kah Phooi Seng, Broster, J. C. & Pratley J.E .. (2018). Big data and machine learning for crop protection. Computers and Electronics in Agriculture, 151, 376-383.
- SNYDER, C.; SCHROEDER T.; HAVLIN J.; KLUITENBERG G.. 1997. An economic analysis of variable-rate nitrogen management. agron.scijournals.org/cgi/content/full/96/6/1572. fecha de acceso 02/03/2008.
- Sumit Das, Flood susceptibility mapping of the Western Ghat coastal belt using multi-source geospatial data and analytical hierarchy process (AHP), Remote Sensing Applications: Society and Environment, Volume 20, 2020, 100379, ISSN 2352-9385, https://doi.org/10.1016/j.rsase.2020.100379.
- Thimmaiah Gudiyangada Nachappa, Sepideh Tavakkoli Piralilou, Khalil Gholamnia, Omid Ghorbanzadeh, Omid Rahmati, Thomas Blaschke, Flood susceptibility mapping with machine learning, multi-criteria decision analysis and ensemble using Dempster Shafer Theory, Journal of Hydrology, Volume 590, 2020, 125275, ISSN 0022-1694, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125275.
- Wolanina, A., Camps-Valls, G., Gómez-Chova, L., Mateo-García, G., der Tol, C., Zhang, Y. & Guantera, L. (2019). Estimating crop primary productivity with Sentinel-2 and Landsat 8 using machine learning methods trained with radiative transfer simulations. Remote Sensing of Environment, 225, 441-457.
Se evalúa la propuesta a través de la entrega de trabajos individuales por cada unidad del programa y un trabajo integrador grupal. Toda evaluación se aprueba con nota mayor o igual a 7 (siete).
Pasos a seguir:
1. Completar el formulario de postulación, que se encuentra más abajo, en el plazo previsto adjuntando toda la documentación solicitada en formato pdf.
2. Dado que los cupos son limitados, se realizará una selección entre los postulantes y se comunicará el resultado por correo electrónico. Si es aceptado deberá confirmar su asistencia y disponibilidad para tomar el curso. Si por alguna razón no pudiera asistir deberá informar su declinación a la mayor brevedad posible, a fin de otorgar la posibilidad a otro postulante. El abandono del cursado le impedirá ser aceptado nuevamente.
Si fue admitido continúe con los siguientes pasos.
3. Enviar toda la documentación solicitada (pestaña siguiente) para la inscripción formal por correo postal y por correo electrónico en un único archivo pdf. Este paso es un requisito obligatorio para ser admitido como alumno/a del IG y acceder a la certificación de aprobación. Se le informará el domicilio al cual realizar el envío postal de la documentación y la dirección de correo electrónico a la cual enviar la documentación digital.
La siguiente documentación debe presentarse después de ser admitido a la cursada y en caso de querer recibir el certificado de aprobación al finalizar.
El sobre con documentación debe presentarse por correo postal a la siguiente dirección:
DESTINATARIO: Instituto Gulich, Universidad Nacional de Córdoba – Secretaria General del Rectorado – Mesa general de entradas y salidas.
DIRECCIÓN: Enrique Barros, esquina Enfermera Gordillo Gomez. Baterías Aulas «D». EDIFICIO CLAUSTRORUM- CPA 5000, Córdoba Capital, Argentina.
DOCUMENTACIÓN PARA LEGAJO: En la parte delantera del sobre donde envíe toda la documentación debe decir: NOMBRE, APELLIDO Y PROPUESTA EDUCATIVA A LA QUE PERTENECE.
- Fotocopia de DNI, CI o Pasaporte: Egresados/as de universidades argentinas: Certificado por escribano público – Egresados/as de universidades extranjeras: Fotocopia certificada mediante Apostilla de la Haya.
- Fotocopia de Analitico universitario (o concentrado de notas): – Egresados/as de universidades argentinas: Fotocopia certificada por Escribano Público Nacional matriculado. – Egresados/as de universidades extranjeras: Fotocopia certificada mediante Apostilla de la Haya.(La fotocopia debe estar certificada, no se aceptará fotocopia de original certificado.)
- Fotocopia de Título (Diploma) universitario:– Egresados/as de universidades argentinas: Fotocopia certificada por Escribano Público Nacional matriculado. –Egresados/as de universidades extranjeras: Fotocopia certificada mediante Apostilla de la Haya.
- Currículum Vitae: firmado en todas sus hojas
- Foto/retrato color formato jpg.
- Pre Inscripción por Guaraní: – Si ud. ya fue alumno de la UNC/IG: deberá realizar la pre inscripción a la propuesta por autogestión y notificar que se hizo por este medio al correo despacho@ig.edu.ar – si ud. no fue alumno de la UNC/IG: deberá realizar la pre inscripción a la propuesta por preinscripción y enviar el formulario firmado que se genera al finalizar al correo despacho@ig.edu.ar
Es obligatorio que todas las documentaciones estén certificadas por Escribano Público Nacional o certificadas por la Apostilla de la Haya SIN EXCEPCIÓN
IMPORTANTE:
- El formulario se podrá enviar siempre y cuando se hayan completado todos los campos marcados como «obligatorios».
- Una vez enviado, aparecerá un mensaje confirmando la operación y le llegará por correo electrónico la misma notificación (chequear carpeta «Spam»). En caso de no ocurrir esto último, completar y enviar nuevamente o comunicarse con cursos@ig.edu.ar
