Gemelos digitales en agricultura: fundamentos estructurales y
aplicaciones con LiDAR
La digitalización del sector agrario constituye hoy un elemento clave para mejorar la competitividad, sostenibilidad y resiliencia de los sistemas agrícolas. En este contexto, los gemelos digitales emergen como una herramienta avanzada de integración de datos que permite representar de forma virtual el sistema agrícola, combinando información estructural, estados dinámicos y procesos de gestión, y facilitando una toma de decisiones más informada y eficiente.
Las tecnologías LiDAR desempeñan un papel fundamental en la construcción de estos gemelos digitales al proporcionar una representación tridimensional precisa del terreno, del cultivo y de las infraestructuras asociadas. Esta representación estructural constituye la base sobre la cual pueden integrarse distintos procesos biofísicos y de gestión, como el riego, el crecimiento del cultivo o la acumulación de biomasa, permitiendo analizar la variabilidad espacial intra-parcela y su impacto sobre la productividad y la sostenibilidad.
Inscripción hasta el 18 de febrero
Fechas y horarios
Del 23 al 26 de febrero de 2026
Lunes de 16:00 a 21:00 h. (Online)
Martes 16:00 a 21:00 h. (Online).
Miércoles de 9:00 a 14:00 h. y de 15:00 a 18:00 h. (Presencial)
Jueves de 9:00 a 12:00 h. (Presencial)
Dirección
La Vega Innova Camino de la Vega, s/n, 28830, San Fernando de Henares Madrid
Modalidad
Mixto (Online y Presencial)
Horas del curso
21 horas
El curso aborda la aplicación de los gemelos digitales en agricultura utilizando el agua y el carbono como ámbitos principales de aplicación, en coherencia con las métricas empleadas en políticas agrarias y climáticas. A partir de variables estructurales derivadas de LiDAR, se introducen conceptos básicos relacionados con la gestión eficiente del agua, la estimación de biomasa, el secuestro de carbono y la huella de carbono, conectándolos con modelos de crecimiento simplificados y enfoques utilizados en inventarios y sistemas de reporte ambiental. El enfoque del curso es eminentemente práctico y aplicado, orientado a la
comprensión de la arquitectura de los gemelos digitales y al uso operativo de la información estructural, sin requerir conocimientos previos en programación o modelización avanzada.
¿A quién va dirigido?
- Técnicos y asesores del sector agrario que deseen incorporar herramientas digitales avanzadas para la caracterización estructural de cultivos y la mejora de la toma de decisiones en sistemas agrícolas.
- Profesionales de empresas tecnológicas y de servicios agrícolas interesadas en el desarrollo e implementación de soluciones basadas en LiDAR, análisis espacial y gemelos digitales aplicados a la agricultura.
- Universidad y ámbito académico: estudiantes de grado y posgrado, personal investigador y profesorado que quieran adquirir una base conceptual y práctica sobre gemelos digitales agrícolas y el uso de tecnologías LiDAR.
- Funcionariado público y responsables de planificación agraria y gestión del agua que trabajen en políticas agrícolas, modernización del regadío y sostenibilidad, y que requieran comprender el potencial de los gemelos digitales y la teledetección 3D en la gestión eficiente de los sistemas agrícolas.
Equipo docente
Óscar Pérez Priego;
Dr. Ingeniero de Montes; Profesor contratado (Universidad de Córdoba). Departamento de Ingeniería Forestal
César Hervás Castillo;
Ingeniero Agrónomo; Responsable de Unidad técnicas geoespaciales del Servicio Central de apoyo a la investigación (Universidad de Córdoba).
Preguntas frecuentes
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¿Cuáles son los objetivos del curso?
- Comprender los fundamentos de los gemelos digitales aplicados a la agricultura. Proporcionar una visión general del concepto de gemelo digital, sus componentes principales (estructura, estados, procesos y actualización) y su papel en la digitalización de los sistemas agrícolas.
- Analizar el papel de la tecnología LiDAR como base estructural del gemelo digital. Examinar cómo las tecnologías LiDAR permiten generar representaciones
tridimensionales del terreno y del cultivo, constituyendo la capa estructural sobre la que se integran datos y procesos de gestión agrícola. - Identificar las variables estructurales relevantes derivadas de datos LiDAR. Capacitar a los participantes para interpretar variables como altura del cultivo,
cobertura vegetal, volumen del dosel y microtopografía, y comprender su relación con procesos de crecimiento, uso de recursos y productividad. - Identificar las variables estructurales relevantes derivadas de datos LiDAR. Capacitar a los participantes para interpretar variables como altura del cultivo,
cobertura vegetal, volumen del dosel y microtopografía, y comprender su relación con procesos de crecimiento, uso de recursos y productividad. - Evaluar la integración de procesos de agua y carbono en el gemelo digital. Analizar cómo la información estructural obtenida mediante LiDAR puede integrarse con datos climáticos y reglas basadas en modelos de crecimiento para apoyar la gestión del agua y la estimación de biomasa, secuestro de carbono y huella de carbono, en alineación con métricas de políticas agrarias.
- Evaluar la integración de procesos de agua y carbono en el gemelo digital. Analizar cómo la información estructural obtenida mediante LiDAR puede integrarse con datos climáticos y reglas basadas en modelos de crecimiento para apoyar la gestión del agua y la estimación de biomasa, secuestro de carbono y huella de carbono, en alineación con métricas de políticas agrarias.
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¿Cuál es el programa del curso?
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¿Qué materiales necesito?
- Ordenador portátil personal (Windows, macOS o Linux) con capacidad
básica para manejo de datos espaciales. Se recomienda un mínimo de 8 GB de memoria RAM y espacio libre en
disco. - Conexión a internet estable, necesaria para la descarga de datos, acceso a
plataformas de visualización y uso de recursos en línea durante las sesiones
prácticas. - Software de uso libre o gratuito, que se facilitará e instalará durante el
curso:
Visor y entorno SIG de código abierto (p. ej., QGIS, R).
Herramientas básicas de visualización de nubes de puntos LiDAR. - Conocimientos informáticos básicos, equivalentes al uso habitual de
aplicaciones de oficina y navegación web.
Conocimientos previos en programación, SIG o teledetección es deseable. - Material didáctico proporcionado por el curso, que incluirá:
Conjuntos de datos LiDAR reales para prácticas.
Guías paso a paso para las sesiones prácticas.
Presentaciones y documentación de apoyo
- Ordenador portátil personal (Windows, macOS o Linux) con capacidad
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¿Hasta cuándo puedo inscribirme?
La formalización de matrícula estará abierta hasta el 18 de febrero
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