Ingeniería de Sensores Terrestres Avanzados (hiperespectral, térmico, radar terrestre)

2.2 Fundamentos de Sensores Terrestres: Hiperespectral, Térmico y Radar
2.2 Características de rendimiento y resolución en sensores terrestres: espectral, espacial y temporal
2.3 Adquisición, preprocesamiento y corrección radiométrica y geométrica en datos hiperespectrales, térmicos y radar
2.4 Calibración y verificación de sensores terrestres: métodos, estándares y trazabilidad
2.5 Modelado de atmósfera y escena para mejora de precisión en hiperespectral y térmico
2.6 Integración multisensor: fusión de hiperespectral, térmico y radar para aplicaciones
2.7 Análisis y clasificación de datos hiperespectrales y térmicos; detección de anomalías
2.8 Diseño de ensayos, validación en campo y evaluación de rendimiento de sensores terrestres
2.9 Gestión de datos, metadatos, interoperabilidad y cumplimiento normativo para sensores terrestres
2.20 Casos prácticos: aplicaciones reales de hiperespectral, térmico y radar en entornos terrestres

3.3 Arquitectura de sensores terrestres integrados: hiperespectral, térmico y radar para exploración profunda
3.2 Adquisición de datos sincronizada y co-registración entre hiperespectral, térmico y radar
3.3 Calibración y corrección radiométrica, geométrica y atmosférica para hiperespectral, térmico y radar
3.4 Procesamiento y fusión multiesensor: estrategias a nivel de píxel, de características y de decisión
3.5 Extracción de características y clasificación con aprendizaje automático para datos hiperespectrales, térmicos y radar
3.6 Modelos de interacción superficie-sensor: reflectancia, emisión térmica y retrodispersión radar
3.7 Pipeline de datos y gestión de ciclo de vida: MBSE/PLM para sensores terrestres
3.8 Evaluación de desempeño, calidad de datos e incertidumbre: métricas, validación y trazabilidad
3.9 Implementación operativa en plataformas terrestres: integración en vehículos y estaciones, mantenimiento y resiliencia
3.30 Caso de estudio aplicado: análisis de misión de exploración profunda con matriz de riesgos para hiperespectral, térmico y radar

Módulo 4 — Diseño y Construcción de Sensores Terrestres
4.4 Diseño conceptual de sensores terrestres: hiperespectral, térmico y radar
4.2 Arquitecturas de integración de subsistemas para sensores terrestres
4.3 Energía y gestión térmica en sensores terrestres: baterías, inversores y disipación
4.4 Diseño para manufacturabilidad y swaps modulares en sensores terrestres
4.5 Análisis de ciclo de vida (LCA) y costo total de propiedad (LCC) en sensores terrestres
4.6 Pruebas de campo, calibración y verificación de rendimiento de sensores terrestres
4.7 Modelado de información de producto (MBSE/PLM) para trazabilidad y control de cambios
4.8 Gestión de riesgos tecnológicos y readiness: TRL/CRL/SRL para sensores
4.9 Propiedad intelectual, certificaciones y time-to-market de sensores
4.40 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para sensores terrestres

5.5 Fundamentos de los Sensores Terrestres: Visión General
5.5 Principios de la Teledetección: Conceptos Clave
5.3 Introducción a los Sensores Hiperespectrales: Espectro Electromagnético
5.4 Sensores Térmicos: Termografía y Aplicaciones
5.5 Sensores Radar: Fundamentos y Características
5.6 Aplicaciones Iniciales: Exploración y Monitoreo
5.7 Procesamiento Básico de Datos: Introducción
5.8 Calibración y Corrección Geométrica
5.9 Fuentes de Datos y Plataformas de Adquisición
5.50 Introducción a la Interpretación de Datos

6.6 Fundamentos de Sensores Terrestres: Revisión Hiperespectral, Térmico y Radar.
6.2 Calibración y Corrección Radiométrica de Datos Hiperespectrales.
6.3 Análisis Avanzado de Imágenes Térmicas para Modelado Ambiental.
6.4 Principios de Interferometría Radar para Deformación del Terreno.
6.5 Integración Multi-Sensor: Fusionando Datos Hiperespectrales, Térmicos y Radar.
6.6 Aplicaciones en Gestión de Recursos Naturales: Estudios de Caso.
6.7 Aplicaciones en Monitoreo Ambiental y Cambio Climático.
6.8 Procesamiento y Análisis Geoespacial Avanzado.
6.9 Modelado y Simulación con Datos de Sensores Terrestres.
6.60 Presentación de Proyectos y Discusión de Casos de Estudio.

7.7 Fundamentos de los Sensores Terrestres: Visión General.
7.2 Introducción a los Sensores Hiperespectrales: Principios y Aplicaciones.
7.3 Introducción a los Sensores Térmicos: Fundamentos y Usos.
7.4 Introducción a los Sensores Radar: Conceptos Clave y Aplicaciones.
7.7 Comparativa de Sensores: Ventajas, Desventajas y Casos de Uso.
7.6 Adquisición y Procesamiento Básico de Datos de Sensores.
7.7 Principios de Georreferenciación y Corrección Geométrica.
7.8 Introducción a las Plataformas de Sensores: Terrestres y Aéreos.
7.9 Calibración y Validación de Datos de Sensores.
7.70 Introducción a la Interpretación de Datos y Visualización.

8.8 Metodologías de calibración y validación de datos de sensores.
8.8 Técnicas avanzadas de corrección atmosférica.
8.3 Procesamiento y análisis de imágenes hiperespectrales para identificación de materiales.
8.4 Aplicaciones específicas de sensores térmicos en la detección de anomalías.
8.5 Utilización de datos radar para la monitorización de cambios en la superficie terrestre.
8.6 Integración de datos multiespectrales para una interpretación precisa.
8.7 Herramientas de software especializadas en el procesamiento de datos de sensores.
8.8 Estrategias para la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos.
8.8 Implementación de algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación de datos.
8.80 Estudio de casos prácticos de optimización en proyectos.

9.9 Fundamentos de la teledetección y sus aplicaciones.
9.9 Principios de los sensores hiperespectrales: funcionamiento y ventajas.
9.3 Sensores térmicos: características y aplicaciones.
9.4 Radar terrestre: conceptos básicos y tipos.
9.5 Métodos de análisis de datos: preprocesamiento, corrección y clasificación.
9.6 Técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes.
9.7 Interpretación de datos de sensores: identificación de patrones y anomalías.
9.8 Estudio de casos prácticos: ejemplos de análisis de datos de sensores.
9.9 Herramientas y software para el análisis de datos de sensores.

9.9 Arquitectura de los sensores hiperespectrales: componentes y diseño.
9.9 Diseño de sensores térmicos: consideraciones técnicas.
9.3 Diseño de sistemas radar terrestres: antenas y sistemas de adquisición.
9.4 Selección de sensores: criterios y consideraciones clave.
9.5 Diseño y construcción de plataformas de sensores.
9.6 Calibración y validación de sensores: metodologías y estándares.
9.7 Aspectos de ingeniería de los sensores terrestres.
9.8 Optimización del diseño de sensores para aplicaciones específicas.
9.9 Normativa y estándares en el diseño de sensores.

3.9 Métodos de adquisición de datos hiperespectrales: estrategias y planificación.
3.9 Técnicas de adquisición de datos térmicos: sincronización y control.
3.3 Adquisición de datos radar: configuración y parámetros.
3.4 Procesamiento de datos hiperespectrales: corrección atmosférica y radiométrica.
3.5 Procesamiento de datos térmicos: corrección y análisis.
3.6 Procesamiento de datos radar: interferometría y otras técnicas.
3.7 Gestión y almacenamiento de datos de sensores.
3.8 Flujos de trabajo de procesamiento de datos.
3.9 Software y herramientas para la adquisición y procesamiento de datos.

4.9 Modelado de sensores hiperespectrales: simulación y análisis.
4.9 Modelado de sensores térmicos: transferencia de calor y radiación.
4.3 Modelado de sistemas radar: propagación de la señal y simulación.
4.4 Técnicas de calibración radiométrica y geométrica.
4.5 Calibración de sensores térmicos: métodos y estándares.
4.6 Calibración de sistemas radar: análisis de errores y correcciones.
4.7 Validación y verificación de modelos de sensores.
4.8 Uso de modelos para la corrección y mejora de datos.
4.9 Herramientas y software para el modelado y la calibración.

5.9 Integración de datos hiperespectrales, térmicos y radar: metodologías.
5.9 Fusión de datos: técnicas y algoritmos.
5.3 Análisis multiespectral y multitemporal.
5.4 Integración de datos de sensores con otras fuentes de información.
5.5 Diseño de flujos de trabajo integrados.
5.6 Aplicaciones de la integración de datos en diferentes campos.
5.7 Evaluación de la calidad y la precisión de los datos integrados.
5.8 Herramientas y software para la integración de sensores.
5.9 Estudio de casos de integración de sensores terrestres.

6.9 Aplicaciones en agricultura de precisión con sensores.
6.9 Uso de sensores en la gestión forestal y ambiental.
6.3 Aplicaciones en la detección de cambios en la cobertura terrestre.
6.4 Uso de sensores en la gestión de recursos hídricos.
6.5 Aplicaciones en la monitorización de infraestructuras.
6.6 Aplicaciones en la geología y la minería.
6.7 Aplicaciones en la planificación urbana y el ordenamiento territorial.
6.8 Casos de estudio de aplicaciones geoespaciales con sensores.
6.9 Retos y oportunidades en las aplicaciones geoespaciales.

7.9 Diseño de una estrategia de implementación de sensores.
7.9 Selección y configuración de sensores para proyectos específicos.
7.3 Planificación de la adquisición y procesamiento de datos.
7.4 Análisis de datos: métodos y técnicas aplicadas.
7.5 Evaluación de la calidad de los datos y la precisión de los resultados.
7.6 Estudios de caso de implementación y análisis.
7.7 Diseño de flujos de trabajo eficientes.
7.8 Presentación y comunicación de resultados.
7.9 Aspectos éticos y legales en la implementación de sensores.

8.9 Optimización del rendimiento de los sensores: ajustes y configuraciones.
8.9 Optimización del procesamiento de datos: algoritmos y flujos de trabajo.
8.3 Análisis de resultados: evaluación y validación.
8.4 Control de calidad y aseguramiento de la precisión.
8.5 Técnicas de optimización para aplicaciones específicas.
8.6 Evaluación de la incertidumbre en los resultados.
8.7 Mejoras en la eficiencia y la productividad.
8.8 Estudios de caso de optimización y análisis de resultados.
8.9 Software y herramientas para la optimización.

9.9 Tendencias en el desarrollo de sensores hiperespectrales.
9.9 Avances en sensores térmicos y sus aplicaciones.
9.3 Innovaciones en tecnología radar y sus perspectivas.
9.4 El futuro de la fusión de datos y la integración de sensores.
9.5 El papel de la inteligencia artificial en la sensoría terrestre.
9.6 El impacto de la sensoría en la sostenibilidad y el medio ambiente.
9.7 La evolución de las plataformas de sensores: drones y satélites.
9.8 Retos y oportunidades en la investigación y el desarrollo.
9.9 El futuro de la sensoría terrestre: hacia una nueva era.

1.1 Fundamentos de la Teledetección Avanzada: Revisión de conceptos clave.
1.2 Sensores Hiperespectrales: Principios, funcionamiento y aplicaciones.
1.3 Sensores Térmicos: Fundamentos, calibración y análisis de datos.
1.4 Sensores Radar: Introducción a SAR, interferometría y aplicaciones terrestres.
1.5 Integración de Datos Multisensor: Métodos y técnicas de fusión.
1.6 Estudio de Caso: Análisis de escenarios específicos con sensores combinados.
1.7 Procesamiento Avanzado de Imágenes: Corrección atmosférica, geométrica y radiométrica.
1.8 Análisis de Series Temporales: Detección de cambios y monitoreo.
1.9 Herramientas y Software: Introducción a software especializado.
1.10 Presentación del Proyecto Final: Definición de objetivos y alcance.