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El monitoreo preciso de las plantaciones es esencial para maximizar los rendimientos agrícolas, optimizar el uso de recursos y detectar problemas de manera temprana. En este contexto, el uso de imágenes multiespectrales obtenidas a través de drones ofrece una herramienta poderosa para recopilar datos detallados y en tiempo real sobre el estado de las plantaciones.

El análisis de imágenes multiespectrales capturadas por drones permite obtener información detallada sobre la salud de las plantas, la disponibilidad de agua, la calidad del suelo y otros parámetros importantes.

Lo que aprenderás:

  • Recortar raster multiespectrales
  • Realizar composición de bandas en número entero.
  • Determinar indices espectrales
  • Recortar MDE
  • Determinar altura de las plantas
  • Determinar anamalias de cada individuo según indices.

Temario del Curso

  • Instalación de python
  • Instalacion de librerias
  • importar las bandas multiespectrales
  • Recortar segun geometria y exportar raster
  • importar bandas recortadas
  • realizar conversión en numeros enteros
  • determinar composicion de bandas
  • exportar la composicion de bandas
  • importar la composicion de bandas
  • determinar indices espectrales
  • exportar indices espectrales
  • importar raster MDE (MDS y MDT)
  • Recortar segun geometria
  • importar raster MDE Recortada
  • ajustar resolucion espacial
  • exportar raster ajustado
  • Importar raster ajustado MDE
  • determinar la altura objetos
  • exportar altura
  • importar shapefile de punto planta
  • generar multiples buffer
  • exportar los multiples buffer
  • importar shapefile generados
  • determinar zonal estadistica
  • exportar en shapefile y tabla
  • Importar el shapefile con zonal estadistica
  • determinar la clasificacion segun anomalias
  • exportar anomalias
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June 30, 2024
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Monitoreo de plantaciones utilizando imágenes multiespectrales de Drones con Python

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Detalles del curso

  • Acceso de por vida
  • Certificado de especialización
  • Asesoría personalizada
  • Nivel completo
  • 20 horas lectivas
  • Aprende a tu ritmo

Acerca del docente

Nino Frank Bravo Morales

Ingeniero

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