Faça parte do curso ONLINE Drones na agricultura

droneshow online agriculturaO DroneShow Online oferecerá cursos online voltado exclusivamente para os usos profissionais da tecnologia para atender à uma forte demanda do mercado por educação e conscientização.

Dia 24 de novembro (segunda-feira) das 14h às 17h30, será ministrado online o curso Drones na agricultura

O curso via internet é desenvolvido para oferecer flexibilidade para o participante, a medida que pode se profissionalizar sem sair de casa.

Como promoção de lançamento o valor de 1 único curso será de R$ 275,00 reais e na compra dos 4 cursos o valor total será R$ 495,00, sendo essa uma ótima chance de profissionalizarem na área de drones todos aqueles que não tiveram a oportunidade de participar da primeira e maior feira de drones do país.

O curso Drones na agricultura apresentará os drones para serem utilizada em pequenas e médias propriedades para melhorar as tomadas de decisões estratégicas no gerenciamento da produção. O Drone permite ver o que acorre na lavoura, auxiliando o produtor rural nas operações de monitoramento e inspeção no campo. Aprenda como aproveitar ao máximo o potencial dos Drones, veja casos e resultados reais e descubra como atuar neste setor.

Drones na agricultura

Instrutor: Giovanni Amianti

•Possui graduação em Engenharia Mecatrônica pela Universidade de São Paulo e mestrado em Engenharia Mecânica pela Universidade de São Paulo (2008).
•Atualmente é Diretor Presidente da XMobots Aeroespacial e Defesa, instalada em São Carlos.
•Experiência de mais de 10 anos na área de sistemas aéreos não tripulados com ênfase em homologação de plataformas e sistemas aviônicos, atuando principalmente nos seguintes temas: Projeto Conceitual de VANTs, Projeto de Estabilidade e Desempenho de Plataformas VANT, Sistemas Aviônicos de VANTs, Hardware e Software Embarcados de Tempo Real Criticos.

Programa:

1 Introdução
1.1 Como selecionar seu Drone e Acessórios para aplicação Agricultura de Precisão
1.2 Planejamento de missão
1.3 Execução de missão
1.4 Processamento de modelo digital de superfície
1.5 Processamento de modelo digital de terreno
1.6 Processamento de ortofoto
1.7 Geração de curvas de nível para projeto de curvas de nível e traçado de plantio

2 Estudo de caso 1 – Cana de açúcar
2.1 Identificação de linhas de plantio para georreferenciamento de colheita automática
2.2 Identificação de linhas de plantio para planejamento de colheita
2.3 Identificação de falhas de plantio pelo método de Stolf
2.4 Identificação de invasoras
2.5 Mapeamento de deficiências como hídrica e nutrientes, entre outros

3 Estudo de caso 2 – Soja
3.1 Identificação de linhas de plantio
3.2 Identificação de falhas de plantio
3.4 Identificação de invasoras
3.4 Mapeamento de deficiência hídrica/nutrientes
3.4 Mapeamento de pragas (ex. insetos)

4 Estudo de caso 3 – Eucalipto/Pinus
4.1 Contagem de indivíduos
4.2 Identificação de falhas de plantio
4.3 Mapeamento de pragas (ex. macaco/formigas)

5 Estudo de caso 4 – Laranja
5.1 Contagem de indivíduos
5.2 Identificação de falhas de plantio
5.3 Mapeamento de doenças (ex. Greening)

6 Estudo de caso 5 – Pecuária
6.1 Contagem de indivíduos
6.2 Análise de qualidade de pasto

7 Conclusões
7.1 Futuro da agricultura de precisão
7.2 Os drones no futuro da agricultura de precisão