David Gómez Candón

David Gómez Candón

Investigador ARAID · EEAD-CSIC

Mi investigación se centra en el desarrollo de tecnologías avanzadas para monitorizar cultivos, optimizar el uso del agua y mejorar la sostenibilidad de los sistemas agrícolas mediante teledetección, sensores remotos e inteligencia artificial.

🏛 EEAD-CSIC
✉ david.gomez@csic.es
📍 Zaragoza, España
Conoce mi investigación →

Sobre mí

Soy Investigador ARAID en la Estación Experimental de Aula Dei (EEAD-CSIC), donde desarrollo mi actividad en el ámbito de la agricultura de precisión, la teledetección y el fenotipado de cultivos.

Mi investigación integra imágenes satelitales, plataformas UAV, sensores térmicos y multiespectrales, así como modelos de inteligencia artificial para comprender la respuesta de los cultivos frente al estrés ambiental.

El objetivo de este trabajo es generar conocimiento que contribuya a una agricultura más eficiente, resiliente y sostenible frente a los retos del cambio climático.

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🎓

Formación

Doctor Ingeniero de Montes
Máster en Producción, Protección y Mejora Vegetal
Universidad de Córdoba

💼

Posición actual

Investigador ARAID
EEAD-CSIC

🧪

Especialización

Teledetección
Agricultura de precisión
Fenotipado vegetal
Inteligencia Artificial

🤝

Colaboraciones

Participación en proyectos nacionales e internacionales junto a universidades, centros de investigación y empresas del sector agroalimentario.

Áreas de investigación

Mi investigación combina teledetección, plataformas UAV, sensores ambientales e inteligencia artificial para estudiar el comportamiento de los cultivos y desarrollar herramientas que ayuden a una agricultura más eficiente y sostenible.

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN

Teledetección

Desarrollo de metodologías basadas en imágenes satelitales y sensores remotos para monitorizar el estado fisiológico de los cultivos.

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LÍNEA DE INVESTIGACIÓN

Plataformas UAV

Integración de drones y sensores científicos para adquirir información multiespectral, térmica y de muy alta resolución.

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LÍNEA DE INVESTIGACIÓN

Fenotipado

Evaluación del crecimiento y de la respuesta de los cultivos mediante sensores, visión artificial y plataformas automáticas de adquisición de datos.

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LÍNEA DE INVESTIGACIÓN

Uso eficiente del agua

Desarrollo de indicadores para detectar estrés hídrico y optimizar el manejo del riego mediante técnicas de observación remota.

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LÍNEA DE INVESTIGACIÓN

Inteligencia Artificial

Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para interpretar grandes volúmenes de datos y generar modelos predictivos en agricultura.

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VISIÓN GLOBAL

Del dato al conocimiento

Descubre cómo satélites, drones, sensores e inteligencia artificial se integran para transformar datos en conocimiento científico útil para la toma de decisiones.

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Publicaciones seleccionadas

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