Módulos y contenidos

Máster en Agricultura Digital e Innovación Agroalimentaria

Módulo 1.
IT en Agricultura de Precisión

  • Fundamentos de electrónica y sistemas de comunicación.
  • Sistema de geoposicionamiento global y sistemas de guiado en vehículos agrícolas.
  • Sensores locales (monitores de rendimiento, sensores en el tractor, etc.
  • Sistemas de aplicación variable de insumos.
  • Aplicaciones de la agricultura de precisión.
  • Prácticas en la FUTUREFARM.
  • Caso de Éxito.
  • Ecosistema de negocio de la agricultura.

Módulo 2.
Geomática Avanzada y Drones

  • Estaciones totales.
  • GPS-GNSS
  • Sistemas de Información Geográfica
  • Teledetección
  • Fotogrametría
  • Escaner 3D (LiDAR terrestre)
  • UAVs y habilitación teórica

Módulo 3.
Sistemas Inteligentes para Monitorización de la
Producción

  • Muestreo inteligente de suelo y cultivos
  • Algoritmos agronómicos: Plagas y enfermedades
  • Sensores próximos y LiDAR en Agricultura
  • Visión por computador aplicada: Aforo y detección fruta
  • Postcosecha inteligente
  • Blockchain, trazabilidad y seguridad alimentaria
  • Farm Management Information Systems

Módulo 4.
Análisis de Datos y Toma de Decisiones

  • Introducción a Data Science aplicado a la Agricultura
  • Recolección y Exploración de Datos
  • Análisis Estadístico de Datos
  • Fundamentos de Big Data para Agricultura
  • Machine Learning para Agricultura

Módulo 5.
Gestión Inteligente del Riego

  • Bases del riego.
  • Sensores de suelo aplicados a la gestión del riego.
  • Sensores de planta y detección remota con aplicación en la gestión del riego.
  • Casos de estudio: Riego de precisión basado en termografía infrarroja. Riego de precisión del olivar basado en el potencial de turgencia foliar. Riego de precisión basado en registros dendrométricos. Aplicación a los cultivos leñosos. Riego de precisión en el sector de los frutos rojos. Riego de precisión en zonas verdes. 
  • Telegestión de infraestructura hidráulica y redes de riego.
  • Riego variable con máquinas automotrices de riego.
  • Modelos de optimización económica del riego (MOPECO).

Módulo 6.
Robótica y 3D Agrícola

  • Robótica móvil y vehículos inteligentes : Arquitectura de vehículos móviles inteligentes. Sistema de posicionamiento global GNSS. Sistemas de percepción y actuación. Sistemas de generación de comportamiento. Control de vehículos y navegación autónoma 
  • Actuación robotizada. Manipuladores : Aperos inteligentes. Brazos. Sistemas de percepción actuación. Manos.
  • Sistemas multi-robot. Flotas
  • Prospectiva de la robótica en agricultura

Módulo 7.
Reto Innovación. Modelos de Negocio basados en
Digitalización Agrícola

  • Metodologías ágiles de innovación.
  • Gestión de proyectos de innovación en grupo usando SCRUM.
  • Diseño y ejecución de proyectos de innovación basados en retos.
  • Análisis del entorno, tendencias y competencia.
  • Segmentación de clientes y proceso de toma de decisiones.
  • Diseño de la propuesta de valor y el modelo de negocio.
  • Técnicas de prototipado rápido y producto mínimo viable.

Módulo 8.
Trabajo Fin de Máster

Los alumnos pueden optar entre varias alternativas para la realización del TFM:
  • Poner en marcha y desarrollar el ecosistema digital de una explotación agrícola. 
  • Trabajo de investigación, análisis, laboratorio, toma de datos de campo, etc. relacionado con la digitalización y automatización del sector agrícola. 
  • Trabajos derivados de la experiencia durante un programa de prácticas en empresa o de las clases prácticas del programa de estudios. 
  • Otro tipo que la Comisión Académica pueda considerar a propuesta del alumno.

Módulo 9. (opcional)
Prácticas en empresa 

  • Módulo opcional.
  • Proyectos de innovación en empresas líderes del sector agroalimentario y Agtech.

Enlaces

ETSIA
Universidad de Sevilla

Coordinación

Dr. Manuel Perez Ruiz
954 481 389

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