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¿Eres nuevo en Teledetección con RGEE? Si es así, ¡estás en el lugar correcto para iniciar! Este curso te ayudará desde el inicio hasta automatizar procesos de imágenes satelitales sin descargar, creando Rscript de procesos de imágenes Landsat, sentinel-2, MODIS y ASTER L1T.
Teledetección con RGEE es muy importante en los estudios de cambio de cobertura y climático, por ello se va instalar Python mediante Anaconda 3 y interactuando con R mediante el paquete Reticulare. Va a procesar automatizados, de corrección de imágenes satélite landsat, temperatura de brillo, entre otros. Así poder tomar mejores decisiones de nuestro territorio.
Temario del Curso
- Introducción GEE
- Tradicional vs earth engine
- Interactuar con la plataforma GEE
- Arquitectura RGEE
- Sintaxis de RGEE
- Crear una cuenta gmail
- Registrarse GEE
- Explorar la colección de datos GEE
- Catálogo de datos Earth Engine
- Ejemplo manejo en javascript código Editor
- Instalar R 4.1 y RStudio
- Instalar RTools 4.0
- Instalar Python mediante Anaconda 3
- Crear entorno geomatica GEE
- Instalar paquetes Geomatica
- Instalar earthengine-api
- Configurar Python y reticulate en R
- Instalar RGEE y configuración
- Iniciar sesión RGEE
- Prueba del uso RGEE
- Introducción Teledetección
- Sensores y plataformas
- Tipos de resoluciones imágenes
- Longitud de onda
- Firma espectral
- Aplicación de la teledetección
- Data catalogo Earth Engine
- 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 espaciales
- Tipo datos Feature
- Tipo datos FeatureCollection
- Agregar FeatureCollection GEE
- Importar Shapefile a GEE
- Tipo datos ImageCollection
- Agregar ImageCollection GEE
- Tipo datos Image
- Seleccionar bandas de ImageCollection o Image GEE
- Introducción de satélite Landsat GEE
- Categorías Landsat (T1, T2 y RT)
- Filtro de imágenes Landsat
- Características Landsat 8, 7 y 5
- 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
- Introducción ASTER L1T radiancia
- Conversión de ASTERL 1T a Radiancia sensor
- Conversión a Reflectancia TOA 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
- Introducción Pansharpening
- Composición de bandas espectrales
- Determinación Pansharpening
- Introducciones índices espectral
- NDVI
- EVI
- NDWI
- SAVI
- NDSI
- Crear funciones de índices
- 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
- Selección del área de estudio
- Algoritmo k-mean entrenamiento
- Visualización del resultado
- Crear puntos ROI
- Clasificación Árboles de decisión
- Clasificación y regresión de tres (CART)
- Clasificación supervisada Support Vector Machine
- Clasificación supervisada Random Forest
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April 28, 2024
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Google Earth Engine con R
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Detalles del curso
- Asesoría personalizada
- Acceso de por vida
- 70 horas lectivas
- Certificado de especialización
- Nivel Completo
- Aprende a tu ritmo
Acerca del docente
