Systèmes, cloud & sécurité

🌱 IoT Agricole & Robotique Connectée

IoT, robotique et agriculture intelligente

Déploiement de capteurs communicants, traitement de données agronomiques et robotique autonome pour l'agriculture intelligente.

  • 4 modules
  • 12 leçons
  • 4 h 20 de contenu
  • Exercices Python exécutables
  • Évaluation finale
#IoT Agriculture#Capteurs Connectés#Robotique#Smart Farming

Ce que vous allez apprendre

  • Capteurs agronomiques & Réseaux IoT basse consommation
  • Imagerie multispectrale, télédétection & Indices de végétation
  • Robotique agricole & Systèmes autonomes de plein champ
  • IA agronomique, jumeaux numériques & Pilotage de l'irrigation

Programme

4 modules · 12 leçons · 4 h 20 de contenu

1Capteurs agronomiques & Réseaux IoT basse consommation3 leçons · 1 h 05
  1. 1.1Instrumentation agronomique : sondes capacitives de sol, microclimat et étalonnage
  2. 1.2Réseaux LoRaWAN et décodage binaire de télémétrie de plein champ
  3. 1.3Courtage de messages MQTT et gestion des séries temporelles agronomiques
2Imagerie multispectrale, télédétection & Indices de végétation3 leçons · 1 h 05
  1. 2.1Physique de la télédétection, imagerie multispectrale et indices NDVI / NDRE
  2. 2.2Agriculture de précision : zonage intra-parcellaire et clustering de vigueur
  3. 2.3Détection automatisée des adventices et maladies par vision par ordinateur
3Robotique agricole & Systèmes autonomes de plein champ3 leçons · 1 h 05
  1. 3.1Cinématique des robots agricoles, guidage GNSS-RTK et algorithme Pure Pursuit
  2. 3.2Pulvérisation ciblée ultra-localisée (Spot Spraying) et commande d'actionneurs
  3. 3.3Sécurité opérationnelle des robots agricoles (ISO 18497) et détection LiDAR
4IA agronomique, jumeaux numériques & Pilotage de l'irrigation3 leçons · 1 h 05
  1. 4.1Modélisation de l'évapotranspiration FAO-56 Penman-Monteith et pilotage de l'irrigation
  2. 4.2Modèles épidémiologiques prédictifs et détection des risques phytosanitaires
  3. 4.3Jumeau numérique d'exploitation, registres sécurisés et traçabilité Farm-to-Fork

Comment se déroule la formation

À votre rythme

Des leçons courtes ; votre progression est enregistrée et vous reprenez là où vous vous êtes arrêté.

En pratiquant

Des exemples de code Python à modifier et exécuter dans le navigateur, sans rien installer.

Une validation

Une évaluation finale s'ouvre quand vous avez parcouru l'essentiel de la formation.

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