• Fundamentos y principios de la agricultura de precisión.
• Variabilidad espacial y temporal de los cultivos.
• Ciclo de gestión de datos agrícolas.
• Captura, procesamiento, análisis y utilización de información.
• GNSS/GPS aplicado a la agricultura.
• Georreferenciación de información agrícola.
• Manejo sitio-específico.
• Tecnologías para la toma de decisiones.
• Aplicaciones en siembra, fertilización, riego y protección de cultivos.
• Indicadores de productividad y eficiencia.

La agricultura de precisión se basa precisamente en combinar información espacial, temporal y agronómica para mejorar productividad, eficiencia, rentabilidad y sostenibilidad.

• Fundamentos del Internet de las Cosas (IoT).
• Arquitectura de sistemas IoT agrícolas.
• Sensores de temperatura y humedad.
• Sensores de humedad del suelo.
• Sensores de pH y conductividad eléctrica.
• Sensores de radiación y variables ambientales.
• Estaciones meteorológicas inteligentes.
• Telemetría y transmisión de datos.
• Comunicación inalámbrica: Wi-Fi, 4G/5G, LoRa/LPWAN.
• Plataformas de monitoreo.
• Automatización de alertas y toma de decisiones.

• Propiedades físicas, químicas y biológicas del suelo.
• Muestreo y caracterización digital del suelo.
• Sensores proximales.
• Medición de humedad, pH, CE y otras variables.
• Variabilidad espacial de nutrientes.
• Mapas de fertilidad.
• Manejo de fertilización basado en datos.
• Fertilización de dosis variable.
• Agricultura regenerativa y conservación del suelo.
• Uso de información digital para optimizar nutrientes.

Aquí incorporamos un componente que diferenciaba al programa de USIL: suelo y microbioma, pero orientándolo hacia la aplicación tecnológica y la toma de decisiones.

• Fundamentos de teledetección.
• Espectro electromagnético y respuesta espectral de la vegetación.
• Sensores satelitales.
• Resolución espacial, temporal y espectral.
• Plataformas de imágenes satelitales.
• Sentinel y otras fuentes de información.
• Índices de vegetación.
• NDVI, EVI, SAVI y otros índices.
• Detección de estrés vegetal.
• Monitoreo de crecimiento y vigor.
• Identificación de cambios en cultivos.

La teledetección y el procesamiento de imágenes son actualmente componentes centrales de la agricultura de precisión y de la formación especializada en SIG agrícola

• Introducción a los drones agrícolas.
• Tipos de drones y plataformas UAV.
• Componentes y sensores.
• Planificación de misiones de vuelo.
• Fotogrametría aplicada a agricultura.
• Captura de imágenes RGB.
• Cámaras multiespectrales y térmicas.
• Generación de ortomosaicos.
• Modelos digitales de superficie y terreno.
• Índices de vegetación mediante imágenes de drones.
• Detección de estrés hídrico y problemas de cultivo.
• Aplicaciones en monitoreo y agricultura de precisión.

Este bloque es comercialmente importante porque la formación actual está incorporando drones, fotogrametría, SIG, teledetección e incluso visión computacional en aplicaciones agrícolas.

• Fundamentos de los Sistemas de Información Geográfica.
• Datos vectoriales y raster.
• Sistemas de coordenadas y georreferenciación.
• Capas de información agrícola.
• Manejo de información espacial.
• Importación y edición de datos.
• Visualización de parcelas agrícolas.
• Integración de información de campo.
• Introducción a QGIS.
• Elaboración de mapas temáticos agrícolas.
• Integración de datos de sensores, satélites y drones.

• Análisis espacial aplicado al agro.
• Variabilidad espacial de cultivos.
• Interpolación de datos.
• Clasificación y zonificación.
• Zonas de manejo.
• Mapas de productividad.
• Mapas de fertilidad.
• Mapas de humedad.
• Mapas de vigor vegetal.
• Elaboración de mapas de prescripción.
• Prescripción para fertilización.
• Prescripción para riego.
• Prescripción para aplicación de fitosanitarios.

La generación de mapas de prescripción para riego, fertilización y tratamientos fitosanitarios aparece como una competencia central en programas especializados de agricultura digital.

• Relación suelo–agua–planta–atmósfera.
• Variables meteorológicas aplicadas a la agricultura.
• Estaciones agrometeorológicas.
• Evapotranspiración.
• Balance hídrico.
• Sensores para monitoreo de humedad.
• Riego basado en datos.
• Automatización del riego.
• Programación inteligente del riego.
• Alertas y monitoreo remoto.
• Eficiencia en el uso del agua.
• Aplicaciones de Agricultura 4.0 frente al estrés hídrico y cambio climático.

• Introducción a la Inteligencia Artificial en el agro.
• Machine Learning y Deep Learning.
• Datos de entrenamiento y validación.
• Aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Regresión y clasificación.
• Predicción de rendimiento.
• Detección de enfermedades.
• Clasificación de cultivos.
• Predicción de variables agrícolas.
• Visión computacional.
• IA generativa aplicada a procesos agrícolas.
• Casos actuales de uso de IA en Agricultura 4.0.

La IA ya aparece como componente explícito en programas actuales de Agricultura 4.0 y agricultura de precisión, junto con IoT, Big Data y visión artificial.

• Conceptos de Big Data agrícola.
• Fuentes de datos agrícolas.
• Datos estructurados y no estructurados.
• Bases de datos agrícolas.
• Integración de datos de sensores, drones y satélites.
• Limpieza y preparación de datos.
• Análisis exploratorio.
• Indicadores agrícolas.
• Visualización de información.
• Dashboards agrícolas.
• Toma de decisiones basada en datos.
• Introducción a Power BI aplicado al sector agrícola.

• Conceptos de modelamiento agrícola.
• Variables climáticas, suelo, cultivo y manejo.
• Modelos de crecimiento y rendimiento.
• Predicción de rendimiento.
• Modelos estadísticos aplicados al agro.
• Modelos predictivos con Machine Learning.
• Análisis de escenarios.
• Optimización de recursos.
• Predicción de necesidades de agua y nutrientes.
• Interpretación de resultados.
• Limitaciones e incertidumbre de los modelos.

• Automatización de procesos agrícolas.
• Maquinaria agrícola inteligente.
• Sistemas GNSS y autoguiado.
• Pilotos automáticos.
• Monitores de rendimiento.
• Dosificación variable.
• Maquinaria para aplicación diferenciada de insumos.
• Drones pulverizadores.
• Robots agrícolas.
• Vehículos autónomos.
• Robótica fija y móvil.
• Integración de sensores, IA y maquinaria.

La formación especializada actual contempla desde banderilleros y monitores de rendimiento hasta dosificación variable, drones pulverizadores y sistemas autónomos.

• Monitoreo digital de cultivos.
• Identificación temprana de problemas.
• Plagas y enfermedades.
• Sensores e imágenes para detección.
• Análisis multiespectral.
• Termografía agrícola.
• Visión artificial.
• Clasificación automática de imágenes.
• Detección de malezas.
• Aplicación localizada de fitosanitarios.
• Pulverización inteligente.
• Sistemas de alerta temprana.
• Integración de IA + drones + sensores.

• Transformación digital de la cadena agroalimentaria.
• Trazabilidad de productos agrícolas.
• Blockchain aplicado a trazabilidad.
• Plataformas digitales agropecuarias.
• Comercialización y mercados digitales.
• Gestión sostenible de recursos.
• Agricultura climáticamente inteligente.
• Economía circular.
• Energías renovables en el agro.
• Innovación y ecosistema AgTech.
• Startups y soluciones tecnológicas.
• Inclusión y adopción tecnológica en pequeños productores.

La transformación digital del agro actualmente abarca no solo producción, sino también trazabilidad, comercialización, logística y gestión de la cadena de valor.

• Diagnóstico de necesidades tecnológicas.
• Identificación de problemas y oportunidades.
• Selección de tecnologías agrícolas.
• Evaluación técnica de soluciones AgTech.
• Análisis de costos de implementación.
• Inversión inicial y costos operativos.
• ROI y periodo de recuperación.
• Evaluación costo-beneficio.
• Indicadores de productividad y eficiencia.
• Gestión del cambio tecnológico.
• Capacitación y adopción de usuarios.
• Escalabilidad de soluciones.
• Factores de riesgo.
• Estrategias para implementar Agricultura 4.0.

El participante deberá desarrollar una propuesta de aplicación de tecnologías de Agricultura 4.0 orientada a resolver, mejorar u optimizar un proceso agrícola real o simulado.

Tu kit de inicio, que contempla: material académico, formatos, plantillas de trabajo, estarán disponibles en el campus virtual 48 horas antes de la fecha de inicio del curso. El usuario y contraseña de acceso al campus virtual se te enviará al correo que registraste en la ficha de inscripción.

Las puedes seguir en diferido. Las clases son grabadas y están disponibles en el campus virtual 24/7.

Puedes interactuar en tiempo real con el docente y hacer todas las consultas que desees.

Medimos de forma integral el proceso de aprendizaje: exámenes objetivos (parcial y final), desempeño en las sesiones prácticas.

Todos los alumnos, de la modalidad online en vivo, rendirán los
exámenes en el campus virtual y en el horario programado con anterioridad.

El certificado no indica la modalidad de estudio.

Las horas académicas totales certificadas es el resultado del tiempo que le tendrías que dedicar al curso, y es la suma de las horas de clases via zoom, las horas de práctica de los ejercicios, talleres complementarios y las evaluaciones.

Todos nuestros cursos y especializaciones estan certificados por la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Agraria la Molina - UNALM que cuenta con licenciamiento de la SUNEDU.

Mas información: aquí

El certificado se envia en formato digital como máximo hasta 30 días hábiles después de culminado el curso (incluyendo la última evaluación del curso).

Si, realizamos capacitaciones InHouse e inscripciones corporativas a través de nuestra unidad Corporativa, puedes contactar una asesoría al WhatsApp: 923 029305

Puedes pagar con:

Tarjeta de crédito - hasta 12 cuotas. según las condiciones de cada banco (*).

Tarjeta de débito - 1 pago sin interés

Trasferencia bancaria - Banco de Crédito Cta. Cte. Soles N° 191-0031059-0-26 a nombre de la Fundación para el Desarrollo Agrario FDA – Universidad Nacional Agraria La Molina. RUC 20101259014 CCI 00219100003105902650

(*) Los intereses aplicados en pagos con tarjeta de crédito dependen de cada banco y se reflejarán en el resumen de tu cuenta. La Univerisidad no puede confirmar ni informar estos recargos.