Curso Automatización en agricultura de precisión

• Contar con una conexión a internet de banda ancha.
• Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo y lograr concentrarse.
• Verificar que el equipo de cómputo no haya sido bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft.
• En caso de ser miembro de Microsoft Teams con otra cuenta, cerrar las sesiones que involucren la cuenta en Microsoft Teams, e ingresar con un navegador libre de caché para que no tenga inconvenientes.
• Conectarse a las sesiones de clase con mínimo 10 minutos de antelación de manera que verifique que cuenta con una conexión adecuada y no pierda clase por realizar ajustes.
• Disponer de materiales como libreta, esfero, entre otros.

La Escuela otorgará certificados de este curso, así:

• De asistencia, a quienes se inscriban por educación continuada y participen activa y cumplidamente como mínimo en el 90 % de las sesiones programadas.
• De contenido, créditos y nota a los estudiantes de pregrado o posgrado de la Escuela.
• De contenido, créditos y nota a los estudiantes de pregrado o posgrado de otras universidades del país que se matriculen como estudiantes visitantes o de intercambio. Para esto deberán enviar la solicitud a la Oficina de Relaciones Internacionales (ori@escuelaing.edu.co) e indicar la universidad de origen y el programa que cursan.

Objetivo: Entender los conceptos básicos de la espectroscopía y fertilidad en el suelo.

Contenido detallado:

• Introducción a la agricultura de precisión.
• Sensores proximales y sensores remotos.
• Fertilidad de suelo.
• Espectroscopía en suelo.

Objetivo: Proveer al estudiante herramientas de procesamiento de señales, particularmente de espectro de suelo.

Contenido detallado:

• Exploración de datos y detección de ruido.
• Algoritmos de filtrado.
• Algoritmos de suavizado.
• Ventajas y desventajas del uso de algoritmos de procesamiento.

Objetivo: Construir clasificadores y modelos de predicción a partir de los espectros de suelo.

Contenido detallado:

• Clasificadores lineales y no lineales.
• Modelos de predicción lineales y no lineales.
• Eficiencia de modelos de predicción.
• Implementación de modelos de predicción y clasificadores en dispositivos real-time.

Objetivo: Extraer nueva información usando el espectro de suelo y el modelo de predicción.

Contenido detallado:

• Métodos de muestreo para datos geoespaciales
• Métodos de interpolación: Inverse weighting distance
• Métodos de interpolación: Kriging
• Semivariograma

Objetivo: Construir un mapa de propiedades de suelo.

Contenido detallado:

• Introducción a las herramientas GIS.
• Gráficos de dispersión para mapeo de datos.

Objetivo: Presentar las aplicaciones de la automatización en la agricultura de precisión.

Contenido detallado:

• Métodos de dosis variable: manejo de enfermedades, fertilización, siembra.
• Recolección de datos de producción.

El curso se llevará a cabo del 7 al 16 de julio 2021, de lunes a viernes de 8:00 a 11:00 a.m., en modalidad remota, a través de Microsoft Teams.

La Escuela Colombiana de Ingeniería, para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.