TITULO DEL PROYECTO: PID2024-161564OB-I00 Vigilancia inteligente de patógenos vasculares de plantas: Integración de modelización epidemiológica, teledetección y herramientas moleculares (PATHOSMART).
LUGAR DE TRABAJO: Instituto de Agricultura Sostenible (IAS-CSIC), Córdoba FECHA PREVISTA DE INICIO Y DURACIÓN: Primavera 2026, 4 años
DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO
PATHOSMART tiene como finalidad desarrollar un sistema de vigilancia inteligente para detectar, monitorear y modelizar infecciones causadas por Xylella fastidiosa y Verticillium dahliae en diversas especies vegetales y agroecosistemas. Mediante la integración de modelos epidemiológicos, teledetección satelital (imágenes hiperespectrales y multiespectrales de alta resolución) y herramientas moleculares avanzadas, el proyecto busca mejorar la evaluación del riesgo, optimizar la vigilancia y el control, y anticipar la propagación de estos patógenos en un contexto de cambio climático. PATHOSMART combina enfoques de epidemiología vegetal, teledetección, biología molecular y modelización, ofreciendo una plataforma innovadora para la gestión de enfermedades emergentes en plantas y la protección de los ecosistemas agrícolas y naturales.
Lo que ofrecemos
- Incorporación a un equipo multidisciplinar de investigación en sanidad vegetal y teledetección.
- Formación continua en herramientas avanzadas de modelización epidemiológica y análisis espectral.
- Oportunidad de realizar estancias en centros internacionales de reconocido prestigio, fomentando la colaboración científica y el desarrollo de nuevas competencias.
- Acceso a cursos de especialización y programas de capacitación avanzada en epidemiología, modelización y teledetección.
- Participación activa en campañas de muestreo y análisis de laboratorio.
Requisitos
- Grado y/o máster en Biología, Ingeniería Agronómica, o áreas afines.
- Conocimientos en análisis de datos, teledetección y SIG.
- Buen nivel de inglés oral y escrito.
Se valorará positivamente
- Experiencia previa en modelización y el manejo o análisis de imágenes hiperespectrales o multiespectrales.
- Conocimientos de programación en R, Python o MATLAB.
- Conocimiento de métodos estadísticos avanzados y técnicas machine learning.
Contacto y envío de candidaturas
Si te apasiona PATHOSMART y te gustaría formar parte de nuestro equipo, envíanos tu CV, carta de motivación y nota de expediente académico a Juan A. Navas Cortés (Investigador Principal del proyecto) j.navas@csic.es y Rocío Calderón Madrid r.calderon@csic.es con el asunto “Oferta PIF PATHOSMART” hasta el 20 de Noviembre.
