Alta Montaña

Esta es la herramienta moderna de Sistemas de Información Geográfica, que integra 2D y 3D. Para el Técnico Superior, es vital para el Resultado de Aprendizaje 'Planificar la gestión de montes' . - El alumno aprende a analizar el medio natural superponiendo mapas de especies, pendientes, hidrografía y riesgo de incendios. El Resultado de Aprendizaje 'Realizar levantamientos y cubicaciones' se potencia al poder procesar datos de drones y satélites para calcular volúmenes de madera o movimientos de tierra.

Análisis geoespacial sostenibilidad forestal, documentar inventarios georeferenciados, comunicar datos.

Para el Técnico Superior de Gestión Forestal, Ansys Discovery es una herramienta transformadora para el RA: 'Diagnosticar el estado de los ecosistemas forestales'. Mediante simulación CFD (dinámica de fluidos computacional), el alumno puede modelar el flujo de agua en una cuenca forestal y predecir zonas de riesgo de erosión. El RA: 'Diseñar acciones de mejora del medio natural' se potencia usando simulaciones mecánicas (FEA - Finite Element Analysis) para validar estructuras de drenaje o tratamientos de estabilización de taludes. El RA: 'Analizar datos de monitoreo ambiental' se complementa con análisis térmicos para estudiar microclimas en bosques. Una estación Z (Z4 G5 TWR) con GPU NVIDIA RTX 2000 Ada es crucial para ejecutar estas simulaciones en tiempo real, permitiendo al alumno iterar rápidamente en diseños de infraestructuras forestales sostenibles, aprendiendo la física real de los ecosistemas. El hardware certificado ISV elimina cuello de botella en compilación de solver (FEA/CFD).

El 'Stack de Ciencia de Datos' es transformador para el RA: 'Diagnosticar el estado de ecosistemas forestales' de forma DATA-DRIVEN. El alumno aprende Python/Pandas para analizar datos de sensores IoT distribuidos en bosques (temperatura, humedad relativa, CO2, radiación solar) y datos satelitales (NDVI - Normalized Difference Vegetation Index, temperatura de tierra LST). Para predecir riesgo de incendios, el alumno entrena modelos de machine learning (Random Forest, Gradient Boosting en scikit-learn, en una Z4 con GPU RTX) analizando variables: temperatura, humedad, velocidad viento, índice de sequía (KBDI). El RA: 'Aplicar técnicas de monitoreo ambiental' se potencia con Visión por Computadora (TensorFlow/PyTorch): el alumno entrena modelo CNN (Convolutional Neural Network) con imágenes aéreas (de drones Phantom 4 Pro RGB, ortomosaicos de 5cm resolución o satélites Sentinel-2 @ 10m) para detectar plagas forestales (procesionaria del pino en imágenes RGB) o mapear cobertura vegetal (segmentación semántica). El RA: 'Gestionar recursos naturales' se convierte en 'Data-Driven Forest Management': predicción de cosechas (volumen m3 madera/ha), optimización de rutas de aprovechamiento forestal. Una estación Z (Z6 G5 TWR) con 128GB de RAM y múltiples GPUs RTX Ada es indispensable.