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¿Eres nuevo en Teledetección con Google Earth Engine? Si es así, ¡estas en el lugar correcto para iniciar! Este curso te ayudará desde el inicio hasta automatizar procesos mediante JavaScrips en la plataforma de Google, trabajaremos con imágenes satélite como Sentinel-2, LandSat, MODIS, MDE, entre otros.

GEE es una plataforma en la nube para realizar visualización y procesamiento de imágenes de satélite a nivel mundial. Permite al usuario a desarrollar y crear procesos automatizados de grandes conjuntos de datos mediante sus herramientas y API.

Lo que aprenderás:

  • Aprender codigo de programación JavaScript
  • Leer correctamente las imágenes reflectancia superficie
  • Realizar escalamiento imágenes
  • Procesamiento de indices espectrales
  • Clasificación no supervisada y supervisada
  • Automatización procesos y descarga de miles imagenes.

Temario del Curso

  • Registrarse GEE
  • Catálogo de datos Earth Engine
  • Ejemplo manejo en javascript código Editor
  • Introducción GEE
  • Tradicional vs earth engine
  • Interactuar con la plataforma GEE
  • Argumento GEE JavaScript
  • Sintaxis de GEE
  • Crear repositorio
  • Crear carpeta y script
  • Crear variable con var
  • Variable numérica
  • Operadores matemáticos
  • Variable string
  • Variable booleano
  • Lista
  • Diccionario
  • Matriz
  • Constante PI y E
  • Redondear número (ceil, trunc, round)
  • Exponente
  • Logaritmo
  • Potencia
  • Raíz cuadrado
  • Valor absoluto
  • Copiar signo
  • Funciones trigonométricas
  • Introducción
  • Bucles for
  • Bucles while
  • Introducción
  • Sentencia if
  • Sentencia Else
  • Sentencia else if
  • Introducción
  • Función simple
  • Función suma
  • Función de índice
  • Función promedio
  • Función cuadrada
  • Introducción
  • Variable numérica GEE
  • Variable String GEE
  • Variable lista GEE
  • Variable diccionario GEE
  • Variable fecha
  • Variable array
  • Introducción datos Geoespaciales
  • Tipo datos geometría (Punto, Línea y polígono)
  • Tipo datos Feature GEE
  • Tipo datos FeatureCollection GEE
  • Agregar FeatureCollection GEE
  • Importar Shapefile a Feature GEE
  • Seleccionar una imagen de un ImageCollection GEE
  • Agregar ImageCollection GEE
  • Agregar imagen subido en GEE
  • Crear imagen constante GEE

Temario del Curso

  • Intersección – Intersect
  • Borrar – Erase
  • Diferencia simétrica – symmetrical difference
  • Unión
  • Zona de influencia – buffer
  • Convexion para zona
  • Zona influencia multiple
  • Distancia – Distance
  • Generar buffer área estudio
  • Recortar imagen según buffer estudio
  • Reclasificar ráster en categorí
  • Reproyectar ráster a UTM o Geográfica
  • Conversión de ráster a vector
  • Exportación vector para determinar área superficie.
  • Introducción de satélite Landsat GEE
  • Categorías Landsat (T1, T2 y RT)
  • Características Landsat
  • Filtro de imágenes Landsat
  • Determinar temperatura brillo en Celsius
  • Determinar Reflectancia superficie escalado 0 – 1
  • Exportación de imágenes área estudio
  • Firma espectral de Landsat
  • Introducción de satélite Sentinel-2 GEE
  • Reflectancia TOA sentinel-2 (2015 – actual)
  • Reflectancia Superficie Sentinel-2 (2017 - actual)
  • Determinar la reflectancia superficie escalado
  • Exportación de imágenes área estudio
  • Firma espectral Sentinel-2
  • Introducción ASTER L1T radiancia
  • Conversión de ASTERL 1T a Radiancia sensor
  • Conversión a Reflectancia TOA ASTER L1T
  • Determinación temperatura de brillo ASTER L1T
  • Exportación de imágenes área estudio
  • Introducción MODIS 09
  • Característica de MODIS09
  • Determinación reflectancia superficie escalado
  • Exportación de imágenes área estudio
  • Introducción mosaica
  • Mosaicas imágenes multiespectrales
  • Reducción mean
  • Exportación de imágenes área estudio
  • Introducción Pansharpening
  • Composición de bandas espectrales
  • Determinación Pansharpening
  • Exportación ráster fusionado
  • Reducción median
  • Reducción mean
  • Reducción máxima
  • Reducción mínima
  • Reducción mode
  • Reducción desviación estándar
  • Reducción percentil25
  • Reducción percentil75
  • Introducción MODIS 11
  • Característica de MODIS 11
  • Determinación Temperatura de superficie del Suelo escalado
  • Exportación de ráster LST.
  • Introducción MODIS 13
  • Característica de MODIS 13
  • Determinación Índice NDVI escalado
  • Determinación Índice EVI escalado
  • Exportación de ráster índices
  • Introducciones índices espectral
  • NDVI
  • EVI
  • NDWI
  • Análisis cambio cobertura NDWI
  • SAVI
  • NDSI
  • Análisis cambio cobertura NDSI
  • NBR
  • Análisis dNBR

Temario del Curso

  • Introducción
  • Coeficiente de tasseled cap según bandas
  • Determinar brillo, verdor y humedad
  • Generar funciones para tasseled cap
  • Exportación image Tasseled Cap
  • Introducción
  • Generar una función ACP
  • Análisis de bandas ACP
  • Composicion de bandas
  • Exportación de bandas importantes ACP.
  • Introducción
  • Generar spectral por banda
  • Conversión en array transpose
  • Unmix por image
  • Visualización y exportación spectral
  • Introducción Índice de fracción de diferencia normalizada
  • Selección de la imagen RS escalado
  • Calcular fracción
  • Calcular Shade
  • Calcular NDFI
  • Exportación
  • Algoritmo k-mean entrenamiento
  • Visualización del resultado
  • Crear puntos ROI para clasificación
  • Clasificación Mínima distancia
  • Clasificación de árboles de decisión (CART)
  • Clasificación supervisada Support Vector Machine
  • Clasificación supervisada Random Forest
  • Generar índice kappa para validación.
  • Ingreso de datos del área estudio
  • Recorte del MDE
  • Conversión Slope
  • Clasificación de Slope
  • Conversión de vector
  • Exportación de vector en drivers
  • Registro a planet NCFI
  • Característica del satélite
  • Filtros y escalamiento Planet
  • Determinación de índices
  • Exportación imágenes multiespectral y índice
  • Introducción mapa uso actual
  • Característica de la composición simbología
  • Recorte en el área de estudio
  • Visualización en GEE
  • Conversión en vector
  • Exportación en drivers
  • Introducción datos en tiempo real
  • Análisis de bosque y perdida de bosque al 2021
  • Alerta de perdida de bosque mediante Landsat
  • Alerta de perdida de bosque mediante Radar – Sentinel1
  • Exportar datos del análisis drivers
  • Introducción
  • Búsqueda de imagen serie MODIS
  • Extracción datos puntuales
  • Generar grafico
  • Exportar ráster de índices o vector
  • Descarga de imágenes multiespectrales según varios polígonos
  • Generar descarga de miles imágenes multiespectrales
  • Determinación de series de índices y descarga automática.
  • . Generación de reporte e interpretación mediante condiciones.
  • Descarga serie anual sin nube sentinel2
  • Descarga de series de índices NDFI de sentinel2
  • Introducción
  • Subir bandas multiespectrales
  • Generar composición de bandas
  • Realizar índices espectrales
  • Clasificación de índice
  • Exportación de la clasificación índice.
  • Introducción
  • Proceso de corrección
  • Selección de filtro de imágenes
  • Determinación de imágenes antes y después inundación
  • Determinación de áreas inundadas
  • Reproyectar ráster
  • Conversión de ráster a vector
  • Exportación de vector a drivers.
  • Introducción Python
  • Instalación Python y librerías
  • Activación GEE.
  • Conversión de los scripts JavaScript a Python.
  • Utilización de script en Python.
  • Visualización en Python mediante geemap.
  • Exportación datos utilizando GEE.
  • Introducción R y Rstudio.
  • Instalación R y paquetes.
  • Uso de Python dentro R – Reticulate.
  • Activación GEE.
  • Utilización de script en R.
  • Visualización de imágenes en R.
  • Exportación datos multiespectrales.
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February 25, 2024
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Experto en Google Earth Engine con JavaScript

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Detalles del curso

  • Acceso de por vida
  • Certificado especialización
  • Asesoría personalizada
  • Nivel experto
  • 200 horas lectivas
  • Estudia a tu ritmo

Acerca del docente

Nino Frank Bravo Morales

Ingeniero

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