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¿Eres nuevo en Teledetección con Python? Si es así, ¡estás en el lugar correcto para iniciar! Este curso te ayudará desde cero hasta llegar a ser un experto en Python aplicado en Teledetección, realizando procesamiento de imagenes satelital como Landsat, ASTER L1T, MODIS, MDE, CBERS04 y Sentinel-2 mediante correcciones de imágenes como reflectancia de superficie y temperatura de brillo.

Teledetección con Python es muy importante en los estudios de cambio de cobertura y climático, por ello se va desarrollar crear script de procesos automatizados para generar procesos en lotes de imágenes.

Temario del Curso

  • Introducción Python
  • Plataformas Python (IDE, Editor y NoteBooks)
  • Instalar Anaconda 3
  • Crear un entorno de Python 3.7 Geomatica
  • Instalar los paquetes
  • Interfaz de la plataforma Jupyter
  • Introducción Teledetección
  • Sensores y plataformas
  • Tipos de resoluciones imágenes
  • Longitud de onda
  • Firma espectral
  • Aplicación de la teledetección
  • Comentario
  • Directorio de trabajo
  • Crear variables
  • Importar función de los paquetes
  • Tipos de variables (numérico, string, boleano)
  • Números en Python
  • String en Python
  • Booleanas
  • Operadores decisión
  • Operadores de interacción
  • Listas
  • Diccionario
  • Tuplas
  • Array
  • Introducción funciones
  • Crear una función string
  • Crear una función matemática
  • Constantes de Math
  • Math numero entero
  • Potencia y logaritmos
  • Valor absoluto
  • Funciones trigonométricas
  • Introducción Numpy
  • Crear array
  • Dimensiones Array
  • Elementos de un array
  • Filtrado array
  • Introducción pandas
  • Crear dataframe con panda
  • Crear dataframe según una lista
  • Crear dataframe según un directorio
  • Dimensiones dataframe
  • Selección Subdataframe
  • Introducción Matplotlib
  • Visualizar raster una banda
  • Visualizar raster multibanda RGB
  • Gráfico de barra
  • Antecedente LandSat
  • Orbita Heliosincrónicos
  • Característica LandSat 1, 2 y 3 MSS
  • Característica LandSat 4 y 5 MSS y TM
  • Característica LandSat 7 ETM+
  • Característica LandSat 8 OLI y TIRS
  • Identificador de los productos (T1, T2 y RT)
  • Level de corrección (L1 y L2)
  • Descargar Landsat Level 1 Earthexplorer
  • Descargar Landsat Level 2 Lpcsexplorer
  • Descargar Landsat Level 2 ESPA USGS
  • Características de Landsat rasterio
  • Características de landsat gdal
  • Introducción TOA Landsat 1-7
  • Reflectancia TOA de Landsat 5 TM en Python
  • Reflectancia TOA de Landsat 7 ETM+ en Python
  • Introducción TOA Landsat 8
  • Reflectancia TOA de Landsat 8 OLI en Python
  • Introducción Temperatura brillo Landsat 1-7
  • TB de Landsat 5 TM en Python
  • TB de Landsat 7 ETM+ en Python
  • Introducción Temperatura brillo Landsat 8
  • TB de Landsat 8 OLI en Python
  • Introducción RS DOS1 Landsat
  • RS DOS1 de Landsat 5 TM en Python
  • RS DOS1 de Landsat 7 ETM+ en Python
  • RS DOS1 de Landsat 8 OLI en Python
  • Introducción Landsat Level 2
  • Conversión de factor de escala en Level 2 TOA
  • Conversión de factor de escala en Level 2 RS
  • Conversión de factor de escala en Level 2 TB
  • Determinar RS y TB de landsat 8 level 2
  • Recorte de imágenes mediante un shapefile
  • Introducción proyección geográfica y UTM
  • Reproyección de imágenes
  • Ordenar las imágenes satelitales Landsat 5, 7 y 8

Temario del Curso

  • Introducción Reflectancia Superficie
  • Introducción temperatura brillo
  • Conversión radiancia sensor
  • Determinación reflectancia Superficie
  • Determinación Temperatura Brillo
  • Guardar RS y TB directorio
  • Introducción Reflectancia de Superficie
  • Introducción temperatura brillo
  • Conversión radiancia sensor
  • Determinación reflectancia Superficie
  • Determinación temperatura brillo
  • Guardar RS y TB directorio
  • Introducción proyección
  • Leer archivo raster
  • Consultar proyección
  • Reproyección a UTM
  • Guardar en directorio
  • Introducción Terra
  • Sensor ASTER L1T
  • Resolución espacial
  • Nivel de procesamiento
  • Descargar del sensor ASTER L1T
  • Conversión de formato HDF a geoTIF
  • Introducción a Reflectancia Superficie
  • Determinación reflectancia Superficie ASTER L1T
  • Introducción temperatura de brillo
  • Determinación de la temperatura brillo ASTER L1T
  • Recorte según zona de estudio
  • Introducción satélite Terra y Aqua
  • Sensor MODIS
  • Identificador del producto
  • Introducción producto MODIS 09
  • Conversión del factor escala MODIS 09
  • Descarga del sensor MODIS producto 09
  • Importar ráster multiespectral HDF
  • ReProyección de MODIS WGS84
  • Conversión del factor de escala a Reflectancia de superficie
  • Generar procesos automatizado en lote
  • Sensor MODIS
  • Introducción producto MODIS 11
  • Conversión del factor escala MODIS 11
  • Descarga MODIS 11 plataforma Earthdata
  • Proceso de una imagen MODIS 11
  • Proceso en lote MODIS 11
  • Conversión del factor de escala y Reproyección
  • Generar procesos automatizado en lote
  • Antecedente Sentinel
  • Orbita Heliosincrónicos
  • Característica Sentinel-2
  • Bandas espectrales
  • Identificación del producto sentinel-2
  • Niveles de procesamiento Sentinel-2
  • Factor de escala de reflectancia TOA
  • Descarga sentinel-2 level1 ESA Copernicus
  • Descarga sentinel-2 level2 ESA Copernicus
  • Descargar Sen2cor
  • Reflectancia al tope de la atmosfera Sentinel-2
  • Remuestrear las bandas TOA a 10m Level 1
  • Conversión de Level1 a Level 2 con cmd Sen2cor
  • Proceso de Reflectancia superficie a 10m Level 2
  • Recortar imagen según zona
  • Introducción CBERS 04A
  • Nivel de procesamiento
  • Características de las bandas CBERS 04A
  • Descarga imagen CBER 04A
  • Ingreso imagen CBERS 04A
  • Verificar proyección y resolución espacial 2 y 8m
  • Composición bandas CBERS 04A
  • Recortar según zona estudio
  • Proceso de Pansharpening en QGIS
  • Introducción firma espectral
  • Longitud de onda banda central
  • Crear punto de cobertura (Bosque, agua, agricultura y sin cobertura)
  • Generar firma espectral y exportar en datos Excel
  • Firma espectral Landsat 5, 7 y 8
  • Firma espectral Sentinel-2
  • Firma espectral ASTER L1T
  • Introducción MDE
  • Características MDE
  • Visualización raster
  • Clasificación MDE
  • Determinar hilshade o relieve
  • Seleccionar MDE
  • Convertir a float
  • Visualización MDE
  • Corrección de relleno – Fill
  • Reproyección UTM
  • Pendiente en grado, radianes y porcentaje
  • Aspecto en grado y radianes
  • Lista de MDE
  • Determinar Mosaico
  • Característica mosaica
  • Reproyección UTM
  • Recortar según geometría o extensión
  • Determinar pendiente
  • Determinar aspecto
  • Determinar relieve

Temario del Curso

  • Introducción índice espectral
  • Crear NDVI con paquete numpy
  • Crear función NDVI
  • Clasificación de NDVI
  • Crear EVI con paquete numpy
  • Crear función EVI
  • Crear SAVI con paquete numpy
  • Crear función SAVI
  • Crear NDWI con paquete numpy
  • Crear función NDWI
  • Crear NBR con paquete numpy
  • Crear función NBR
  • Crear NDSI con paquete numpy
  • Crear función NDSI
  • Crear función de índice total
  • Proceso índices espectrales mediante Xarray Spatial
  • Introducción satélite Terra y Aqua
  • Sensor MODIS
  • Introducción producto MODIS 13
  • Conversión del factor escala MODIS 13
  • Descarga Earthdata
  • Proceso de una imagen MODIS 13
  • Proceso en lote MODIS 13
  • Crear herramienta proceso MODIS 13
  • Introducción Tasseled Cap
  • Crear función Tasseled Cap Landsat 5
  • Crear función Tasseled Cap Landsat 7
  • Crear función Tasseled Cap Landsat 8
  • Crear función Tasseled Cap Sentinel-2
  • Crear una función Tasseled Cap satelite
  • Introducción ACP
  • Determinación ACP Landsat 5
  • Determinación ACP Landsat 7
  • Determinación ACP Landsat 8
  • Determinación ACP Sentinel-2
  • Crear función ACP de los satélites
  • Introducción clasificación no supervisada
  • Clasificación no supervisada K-Means Cluster
  • Introducción clasificación supervisada
  • Crear puntos de ROI para clasificación
  • Clasificación con support vector machine
  • Generar matriz de confusión support vector machine
  • Validación índice Kappa
  • Clasificación con Decision Tree
  • Generar matriz de confusión Decision Tree
  • Validación índice Kappa
  • Clasificación con Random Forest
  • Generar matriz de confusión Random Forest
  • Validación índice Kappa
  • Clasificación con Naive Bayes
  • Generar matriz de confusión Naive Bayes
  • Validación índice Kappa
  • Clasificación con Neural Networks
  • Generar matriz de confusión Neural Networks
  • Validación índice Kappa
  • Introducción satélite Terra y Aqua
  • Sensor MODIS
  • Introducción producto MODIS 12
  • Reproyección producto MODIS 12
  • Descarga Earthdata
  • Proceso de una imagen MODIS 12
  • Proceso en lote MODIS 12
  • Crear imagen para series temporal NDVI MODIS13
  • Composición de bandas NDVI
  • Determinar serie temporal
  • Crear puntos shapefile mediante CSV
  • Extraer los valores de NDVI según coordenada
  • Graficar la serie temporal NDVI MODIS13

Temario del Curso

  • Crear una cuenta gmail
  • Registrarse GEE
  • Explorar la colección de datos GEE
  • Catálogo de datos Earth Engine
  • Ejemplo manejo en javascript código Editor
  • Instalar Python mediante Anaconda 3
  • Crear entorno geomatica GEE
  • Instalar paquetes Geomatica
  • Instalar earthengine-api
  • Instalar geemap
  • Iniciando GEE en python
  • Introducción GEE
  • Tradicional vs earth engine
  • Interactuar con la plataforma GEE
  • Argumento GEE python
  • Sintaxis de GEE python
  • Introducción Teledetección
  • Sensores y plataformas
  • Tipos de resoluciones imágenes
  • Longitud de onda
  • Firma espectral
  • Aplicación de la teledetección
  • Catálogo de datos Earth Engine
  • Visualización de mapa base
  • Configurar cargar mapa base SATELLITE
  • Crear gráfico mediante mapa base
  • Conversión JavaScript a Python
  • Herramienta de inspector y visualización
  • Introducción tipo de datos
  • Tipo datos numérico
  • Tipo datos string o carácter
  • Tipo datos lista
  • Tipo datos diccionario
  • Tipo datos fecha
  • Tipo datos array o matriz
  • Tipo datos geometría
  • Introducción datos Geoespaciales
  • Tipo datos Feature GEE
  • Tipo datos FeatureCollection GEE
  • Agregar FeatureCollection GEE
  • Importar Shapefile a Feature GEE
  • Agregar ImageCollection GEE
  • Agregar Image GEE
  • Seleccionar una imagen de un ImageCollection GEE
  • Agregar imagen subido en GEE
  • Crear imagen constante GEE
  • Introducción de satélite Landsat GEE
  • Categorías Landsat (T1, T2 y RT)
  • Filtro de imágenes Landsat
  • Características Landsat 8
  • Características Landsat 7
  • Características Landsat 5
  • Características Landsat 4
  • Características Landsat 1-5 MSS
  • Determinar temperatura brillo en Celsius
  • Determinar Reflectancia superficie escalado 0 – 1
  • 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
  • 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
  • Introducción MODIS 09
  • Característica de MODIS09
  • Determinación reflectancia superficie escalado
  • Introducción MODIS 11
  • Característica de MODIS 11
  • Determinación Temperatura de superficie del Suelo escalado
  • Introducción MODIS 13
  • Característica de MODIS 13
  • Determinación Índice NDVI escalado
  • Determinación Índice EVI escalado
  • Reducción mosaico
  • Reducción median
  • Reducción mean
  • Reducción máxima
  • Reducción mínima
  • Reducción mode
  • Reducción desviación estándar
  • Reducción percentil25
  • Reducción percentil75
  • Introducción Pansharpening
  • Composición de bandas espectrales
  • Determinación Pansharpening
  • Introducciones índices espectral
  • NDVI
  • EVI
  • NDWI
  • Análisis cambio cobertura NDWI
  • SAVI
  • NDSI
  • Análisis cambio cobertura NDSI
  • NBR
  • Análisis dNBR
  • Introducción de enmascaramiento
  • Enmascaramiento de índices cobertura
  • Enmascaramiento nubes de imágenes multiespectral
  • Introducción Índice de fracción de diferencia normalizada
  • Selección de la imagen RS escalado
  • Calcular fracción
  • Calcular Shade
  • Calcular NDFI
  • 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

Experto Teledetección con Python

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Detalles del curso

  • Acceso de por vida
  • Certificado de especialización
  • Asesoría personalizada
  • Nivel Experto
  • 250 horas lectivas
  • Aprende a tu ritmo

Acerca del docente

Nino Frank Bravo Morales

Ingeniero

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