Estructura: Curso práctico virtual con inscripción previa Dedicación: 10 horas cursada
Inicio: Martes 01 de SEPTIEMBRE 2026 – 17:00hs
Cursada: 5 encuentros, días martes y viernes
Resumen
En el marco del Programa Integral de Agricultura de Precisión, presentamos este curso sobre una temática innovadora y tecnológica vinculadas al sector agropecuario y forestal, en materia de análisis geoespacial e imágenes satelitales para clasificación de usos y coberturas del suelo
El análisis de imágenes satelitales se ha convertido en una herramienta estratégica para la toma de decisiones en la producción agropecuaria y forestal.
Este curso brinda una formación práctica para aprender a generar mapas de usos y coberturas del suelo utilizando Google Earth Engine (GEE), una de las plataformas de procesamiento geoespacial en la nube más utilizadas a nivel mundial.
A lo largo de 5 encuentros, los participantes recorrerán el flujo completo de trabajo: desde la selección y procesamiento de imágenes satelitales hasta la aplicación de algoritmos de clasificación, la validación de resultados y la generación de cartografía temática. Además, se introducirán metodologías de clasificación basada en objetos (GEOBIA) y las nuevas aplicaciones del Deep Learning en teledetección, incorporando herramientas de vanguardia que hoy comienzan a transformar el análisis geoespacial.
El curso combina fundamentos conceptuales con ejercicios prácticos y casos aplicados a sistemas productivos agrícolas y forestales, permitiendo que los participantes adquieran herramientas de aplicación inmediata en su ámbito profesional.
¿QUÉ APORTA ESTE CURSO?
Al finalizar, El profesional será capaz de:
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- Aprender a realizar clasificaciones supervisadas y no supervisadas
- Procesar imágenes satelitales en Google Earth Engine para la clasificación de usos y coberturas del suelo.
- Aplicar metodologías de clasificación supervisada y no supervisada mediante algoritmos como Random Forest y k-means.
- Comprender e implementar técnicas de clasificación basada en objetos (GEOBIA) utilizando el algoritmo SNIC.
- Conocer los fundamentos del Deep Learning aplicado a la teledetección y explorar el uso de modelos preentrenados para el análisis territorial.
- Generar mapas temáticos con criterios de validación y evaluación de resultados.
- Incorporar herramientas tecnológicas de alta demanda para proyectos vinculados al agro, el ambiente y la gestión territorial.
Objetivo general
Brindar herramientas para el procesamiento y análisis de imágenes satelitales mediante Google Earth Engine, aplicadas a la clasificación de usos y coberturas del suelo en sistemas productivos.
Temario
¿A quién está dirigido?
Profesionales del sector que quieran profundizar utilicen herramientas como Google Earth Engine y quieran profundizar su uso.
Docentes a cargo:
- Dr. Eduardo Hildt (MN. 00436 * 16 * 06 – INTA EEA Montecarlo)
- Dr, Andrés Leszczuk (Facultad de Ciencias Forestales – UNaM).
