CENTRO DE CAPACITACION AGRARIA

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.

Revit permite al técnico en paisajismo integrar información ambiental en modelado 3D. Alcanza El resultado de aprendizaje"Diseñar proyectos de paisajismo y espacios verdes" mediante modelado paramétrico que integra vegetación, agua y mobiliario. Contribuye a "Analizar impacto visual y funcional" usando vistas 3D realistas y análisis de sombras. El resultado de aprendizaje"Documentar proyectos ejecutivos" se fortalece mediante generación automática de planos, especificaciones de plantas y detalles constructivos.

Fusion integra diseño y análisis para infraestructura paisajística. El técnico alcanza El resultado de aprendizaje"Diseñar infraestructuras en espacios rurales" creando estructuras personalizadas con análisis de resistencia. Contribuye a "Optimizar resistencia y durabilidad" mediante simulación de cargas ambientales. El resultado de aprendizaje"Documentar especificaciones técnicas" se fortalece con generación automática de planos de fabricación.

Para el Técnico Superior de Paisajismo, SOLIDWORKS es la herramienta de 'Diseño 3D de Proyectos Paisajísticos'. Es vital para el RA: 'Diseñar soluciones de paisajismo y medio rural'. El alumno modela espacios verdes completos: topografía del terreno (usando mapas base), sistemas de drenaje (usando chapa metálica, tuberías), plantaciones (usando bibliotecas 3D parametrizadas de plantas y árboles) y mobiliario (bancos, fuentes, estructuras de madera certificada). El RA: 'Calcular necesidades de recursos' se cubre mediante el módulo de estimación de materiales: el alumno genera automáticamente listados de plantas (m2 de riego), tierra (m3), material de drenaje, cantidad de grava. El RA: 'Validar estructuras sostenibles' se logra usando SOLIDWORKS Simulation (FEA) para verificar que una glorieta de madera o estructura de invernadero bioclimático aguantará cargas de nieve (2 kN/m2) o viento (presión dinámica 1.5 kPa). Una estación Z (Z4 G5 TWR) es indispensable para manejar modelos complejos con miles de plantas instanciadas y ejecutar simulaciones FEA en segundos.

Para el Técnico Superior de Paisajismo, Unreal Engine transforma el RA: 'Presentar proyectos de paisajismo' mediante experiencias inmersivas en VR/360. El alumno importa modelos 3D (del SOLIDWORKS) y crea un 'paseo virtual' fotorrealista de un futuro jardín o espacio rural. El RA: 'Crear entornos virtuales paisajísticos' es su núcleo: el alumno usa 'Lumen' (Ray Tracing en tiempo real de GPU) para iluminar correctamente un espacio verde a diferentes horas del día, visualizando cómo incide la luz solar en un jardín a las 8 AM (sombras largas, luz dorada ~25° elevación) vs. 14 PM (luz cenital ~62° elevación). El RA: 'Simular dinámicas del medio natural' se potencia usando Niágara (motor de partículas) para simular lluvia, brisa en árboles (movimento de hojas paramétrico) o floración de flores estacional. Una estación Z (Z6 G5 TWR) con 64-128GB de RAM y GPU RTX 5000 Ada es crucial para compilar mundos virtuales en alta fidelidad (4K @ 120 fps, Ray Tracing DLSS) sin lag, permitiendo al alumno crear portafolios de realidad virtual que diferencian su propuesta.