El Diplomado en Gestión de Firmas Multiespectrales (IR, radar, óptico) se centra en el manejo de tecnologías avanzadas para la captura y análisis de datos multiespectrales, integrando información de infrarrojo (IR), radar y sensores ópticos. Capacita en la interpretación de datos para aplicaciones en áreas como la teledetección, agricultura de precisión, y monitoreo ambiental, considerando la corrección atmosférica y el uso de software especializado.
El diplomado ofrece habilidades prácticas en procesamiento de imágenes, clasificación de objetos y detección de cambios, cubriendo el modelado de datos y la integración de fuentes heterogéneas. Los participantes se familiarizan con plataformas de vuelo, sistemas de sensores y herramientas de análisis geoespacial, preparando a los profesionales para el análisis de datos en proyectos de investigación y aplicaciones comerciales.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): firmas multiespectrales, infrarrojo, radar, óptico, teledetección, procesamiento de imágenes, análisis geoespacial, sensores remotos, modelado de datos.
550 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
4. Especialización en el Manejo Estratégico de Firmas Multiespectrales: IR, Radar y Óptico
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Conocimientos recomendados: Se recomienda una base sólida en aerodinámica, control de sistemas y estructuras.
Nivel de idioma: Dominio del idioma español o inglés a un nivel B2+ / C1. Se ofrecen cursos de nivelación (bridging tracks) para aquellos que lo necesiten.
Módulo 1 — Fundamentos de Firmas Multiespectrales
1.1 Introducción a las Firmas Multiespectrales: Conceptos clave y tipos de sensores.
1.2 El Espectro Electromagnético: Fundamentos y aplicaciones en la teledetección.
1.3 Firmas Infrarrojas (IR): Principios, detección y aplicaciones.
1.4 Firmas Radar: Principios, tipos de radar y aplicaciones.
1.5 Firmas Ópticas: Principios, sensores y aplicaciones.
1.6 Interacción de la Luz con la Materia: Reflexión, absorción y transmisión.
1.7 Componentes de un Sistema de Teledetección: Sensores, plataformas y procesamiento.
1.8 Pre-procesamiento de Datos Multiespectrales: Correcciones atmosféricas y geométricas.
1.9 Fuentes de Datos Multiespectrales: Satélites, aviones y plataformas terrestres.
1.10 Introducción al Análisis Básico de Firmas Multiespectrales.
2. 2 Fundamentos de las Firmas Multiespectrales: Introducción a IR, Radar y Óptico
3. 2 Sensores y Sistemas de Adquisición de Datos: IR, Radar y Óptico
4. 3 Preprocesamiento de Datos Multiespectrales: Corrección y Calibración
5. 4 Técnicas de Análisis Espectral Avanzado: IR, Radar y Óptico
6. 5 Modelado y Simulación de Firmas Multiespectrales
7. 6 Detección y Clasificación de Objetos: Algoritmos y Aplicaciones
8. 7 Extracción de Características y Reconocimiento de Patrones
9. 8 Integración de Datos Multisensor: Fusión de Información IR, Radar y Óptico
20. 9 Aplicaciones Militares y Civiles: Estudios de Caso
3.3 Fundamentos de las Firmas Multiespectrales: IR, Radar y Óptico
3.2 Sensores Multiespectrales: Tipos y Funcionamiento
3.3 Adquisición de Datos Multiespectrales: Metodologías y Plataformas
3.4 Preprocesamiento de Datos Multiespectrales: Calibración y Corrección
3.5 Análisis de Datos Multiespectrales: Técnicas y Algoritmos
3.6 Interpretación de Datos Multiespectrales: Identificación de Objetivos
3.7 Gestión de Datos Multiespectrales: Almacenamiento y Organización
3.8 Aplicaciones de Datos Multiespectrales en el Ámbito Naval
3.9 Estudio de Casos: Análisis y Gestión de Datos Multiespectrales
3.30 Desafíos y Tendencias Futuras en el Análisis Multiespectral
4.4 Fundamentos de las Firmas Multiespectrales: Introducción a IR, Radar y Óptico
4.2 Recolección y Procesamiento de Datos: Sensores, plataformas y calibración
4.3 Análisis de Datos: Técnicas de clasificación y segmentación
4.4 Aplicaciones en el Ámbito Naval: Detección, identificación y seguimiento
4.5 Estrategias de Mitigación: Reducción de falsas alarmas y ruido
4.6 Integración de Datos: Fusión de información de múltiples sensores
4.7 Gestión de Recursos: Planificación y optimización de la recolección
4.8 Análisis de Riesgos: Evaluación y mitigación de amenazas
4.9 Toma de Decisiones: Aplicación de datos para decisiones estratégicas
4.40 Estudios de Caso: Análisis de situaciones reales y lecciones aprendidas
5.5 Fundamentos de la Teledetección Multiespectral: IR, Radar y Óptico
5.5 Adquisición y Calibración de Datos: IR, Radar y Óptico
5.3 Preprocesamiento y Corrección de Datos Multiespectrales
5.4 Análisis de Imágenes y Clasificación Supervisada
5.5 Análisis de Imágenes y Clasificación No Supervisada
5.6 Detección de Cambios y Análisis Temporal
5.7 Modelado y Simulación de Firmas Espectrales
5.8 Gestión de Bases de Datos y Almacenamiento de Datos Multiespectrales
5.9 Aplicaciones Prácticas en el Ámbito Naval
5.50 Estudios de Caso y Proyectos Aplicados
6.6 Fundamentos de la Teledetección Multiespectral: Introducción a las firmas espectrales IR, Radar y Ópticas
6.2 Adquisición y Preprocesamiento de Datos Multiespectrales: Calibración, corrección geométrica y atmosférica
6.3 Análisis Espectral Avanzado: Técnicas de clasificación y detección de objetos
6.4 Aplicaciones Específicas: Detección de anomalías, reconocimiento de patrones y análisis de cambios
6.5 Interpretación de Imágenes Radar: Principios, técnicas y aplicaciones en el ámbito naval
6.6 Interpretación de Imágenes Infrarrojas: Fundamentos y aplicaciones de la termografía en el entorno marítimo
6.7 Integración de Datos Multiespectrales: Fusión de información de diferentes sensores
6.8 Gestión de Proyectos en Análisis Multiespectral: Planificación, ejecución y control
6.9 Estudio de Casos: Aplicaciones prácticas en escenarios navales
6.60 Tendencias Futuras: Avances tecnológicos y su impacto en el análisis multiespectral
7.7 Fundamentos de las Firmas Multiespectrales: IR, Radar y Óptico
7.2 Técnicas de Adquisición de Datos Multiespectrales
7.3 Preprocesamiento y Calibración de Datos Multiespectrales
7.4 Análisis Estadístico y Clasificación de Datos Multiespectrales
7.7 Detección y Caracterización de Objetivos con Datos Multiespectrales
7.6 Aplicaciones de la Teledetección en el Ámbito Naval: Vigilancia y Reconocimiento
7.7 Modelado y Simulación de Firmas Multiespectrales
7.8 Gestión y Almacenamiento de Datos Multiespectrales
7.9 Herramientas de Software para el Análisis Multiespectral
7.70 Estudio de Casos: Análisis de Escenarios Reales
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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