Visión general
De qué trata este proyecto.
Construye un pipeline que calcule NDVI y NDRE, entrene un regresor para predecir grado Brix y genere mapas GeoTIFF. Obtén un certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Producir mapas semanales de madurez de uva por parcela con dron multispectral validados contra muestras de campo de grado Brix.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Procesar imagen multispectral y calcular índices vegetativos canónicos
- Aplicar regresión supervisada con validación temporal correcta
- Trabajar con datos geoespaciales (rasterio, geopandas) sin perderse en CRS
- Comunicar resultados a un equipo agronómico no técnico
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Image Processing and Computational Imaging
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniera de Visión por Computadora
Procesar multispectral end-to-end y entregar mapas accionables a un equipo no técnico es el perfil de CV engineer aplicada a agritech.
Este proyecto afina
- multispectral-imaging
- remote-sensing
- geospatial-processing
Ingeniera de Investigación Aplicada en IA
Validación temporal honesta + regresión supervisada contra ground truth de campo es exactamente el rigor que se espera de applied AI scientists en agricultura de precisión.
Este proyecto afina
- regression-modeling
- evaluation
- remote-sensing
Ingeniera de Datos
Construir un pipeline reproducible que ingiere vuelos semanales y produce mapas operativos es trabajo nuclear de data engineering en empresas agritech.
Este proyecto afina
- python
- geospatial-processing
- multispectral-imaging