Requisitos
- Sistemas de informacion geografica
- Teledetección o percepción remota
Caracteristicas
- JavaScript
- Code Editor
- Videos tutoriales por lección.
Audiencia objetivo
- Profesionales en medio ambiente
- Profesionales en agronomía
- Profesionales en biología
- Profesionales en bosques o forestal
- Profesionales en territorio
Procesamiento de imágenes satelitales en Google Earth Engine para la detección y monitoreo de vegetación
Antecedentes del curso
Google Earth Engine es un catálogo de varios petabytes de imágenes de satélite y conjunto de datos geoespaciales, que permite al usuario ver, manipular, crear y editar datos espaciales rápido y fácil. Sin necesidad de grandes capacidades computacionales. Incorpora una amplia gama de herramientas de manipulación espacial que permite a científicos, investigadores y desarrolladores detectar cambios, mapas de tendencias y cuantificar diferencias sobre la superficie de la Tierra a una escala global y continental. Todo con la potencia de procesamiento en la Nube (del inglés, “cloud computing”).
Aprovechando la nube de Earth Engine realizar una evaluación de imágenes satelitales a lo largo del tiempo de tal manera que permita identificar tendencias y cambios en la cobertura terrestre. Este tipo de análisis de series de tiempo permite evaluar la perturbación de los bosques, los cambios en la cobertura del suelo, la salud de la vegetación y el monitoreo y expansión de la agricultura entre otros. Actualmente podemos utilizar una serie temporal de imágenes satelitales Landsat de más de 40 años, además de otros sensores como Sentinel 2 que comparten las características espectrales y permiten enriquecer estos análisis históricos.
Esta capacitación se centrará en la aplicación de Google Earth Engine (GEE) para la clasificación de imágenes satelitales utilizando Random Forest y Support Vector Machine. Las sesiones de capacitación incluyen ejercicios prácticos y preguntas.
Este curso cuenta las de 67 lecciones y cada uno tiene el código desarrollado en Google Earth Engine. (Lecciones aquí)
Puedes acceder a todo este material las veces que tu quieras.
Además tenemos grupos exclusivos para consultar permanentes.
Contenido del curso: 
- Iniciamos el 06 de diciembre y finalizamos el 08 de enero del 2022 (4 semanas).
- Las clases serán virtuales los días sábados (09:00 – 12:00) (Hora Bolivia), nos conectaremos para repasar las lecciones que avanzaron según la programación de cada alumno y resolveremos todas las preguntas.
- Se utilizará una página del curso y las clases serán 100% virtuales a través de la plataforma ZOOM y serán grabadas y subidas a la misma plataforma.
- Se otorgarán certificados al finalizar el curso.
Reviews
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El contenido del curso es excelente porque permite visualizar y analizar imágenes de satélite en una plataforma multifuncional, la cual es tendencia en la actualidad. Además, la metodología utilizada permite tener acceso a la información todo el tiempo, de manera el horario no es una limitante. -
Excelente curso!
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Muy recomendable, los ejemplos y casos de estudio que se exponen son claros y fácilmente aplicables a diferentes áreas de estudio.
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Se los recomiendo, ya este curso imparte conocimientos útiles para el análisis de imágenes satélite con Google Earth Engine. GEE es y seguirá siendo tendencia.
3 comentarios en «Procesamiento de imágenes satelitales en Google Earth Engine para el monitoreo de vegetación»
Me gustaría saber el costo en pesos mexicanos, así como los datos para la posible compra y adquisición del curso: PROCESAMIENTO DE IMÁGENES SATELITALES EN GOOGLE EARTH ENGINE PARA LA DETECCIÓN Y MONITOREO DE VEGETACIÓN. Dejo mis datos de correo electrónico para q porfavor me envíen la información, gracias.
Hola buenas , soy julian, me interesa el curso , quisiera saber cuanto esta el curso y como se realiza el pago, soy de Perú. Si podría proporcionarme más información se le agradecería. Saludos
Buenas soy Julián, quisiera saber cuanto esta el curso porque en su presentación menciona 80 y donde dice comprar el curso sale 70, me interesa el curso y quiero participar como realizó la compra, soy de Perú si me podría enviar más información se le agradecería. Saludos