Sobre el Curso

Google Earth Engine combina un catálogo de múltiples petabytes de imágenes satelitales y conjuntos de datos geoespaciales con capacidades de análisis a escala planetaria y lo pone a disposición de científicos, investigadores y desarrolladores para detectar cambios, mapear tendencias y cuantificar las diferencias en la superficie de la Tierra.

Objetivos

  1. Desarrollar las capacidades básicas en programación java script en Google Earth Engine aplicado a la Teledetección y Procesamiento Digital de Imágenes a escala global, con el nuevo paradigma de Bigdata.
  2. Conocer los fundamentos teóricos de Teledetección y procesamiento de imágenes de satélites.
  3. Familiarizarse con poderosas herramientas para el procesamiento de imágenes de Google Earth Engine

Temario del Curso

Sección 1: Introducción Teledetección y Google Earth Engine (GEE)
1.1. Introducción a Teledetección
1.2. ¿Qué es Google Earth Engine?
1.3. Métodos de procesamiento de imágenes
1.4. Climate engine y Collect earth
Sección 2: Explorando Google Earth Engine (GEE)
2.1. Explora la interfaz Earth Engine
2.2. Registrarse en la plataforma
2.3. Explorer Workspace
2.4. Explora la colección de datos Google Earth Engine
2.5. Catálogo de datos Earth Engine
Sección 3: Introducción al Editor de Código (GEE)
3.1. Qué es Javascript para GEE
3.2. Leer y visualizar datos ráster de banda única
3.3. Leer y visualizar datos ráster multibanda
3.4. Construir una colección de imágenes
3.5. Visualizar datos vectoriales
3.6. Creación de directorios en GEE
Sección 4: Operaciones básicas en Google Earth Engine (GEE)
4.1. Filtrar una colección por metadatos
4.2. Filtrar una colección de imágenes
4.3. Filtrar y aplicar la función estadística en cada banda
4.4. Reducción de colección de imágenes por media, mediana, máximo y mínimo
4.5. Seleccionar y mostrar una imagen específica
4.6. Área de Interés (ROI) definido por el usuario
4.7. Crear un mapa de pendientes, sombras, etc
4.8. Calcular estadísticas zonales
Sección 5: Más operaciones SIG en GEE
5.1. Recortar una imagen a partir de datos vector
5.2. Álgebra de mapas en GEE
5.3. Funciones definidas de usuario en GEE
5.4. Resampleo de datos raster
5.5. Conversión de raster a vector
5.6. Conversión de vector a ráster
Sección 6: Google Earth Engine API – Procesamiento de imágenes I
6.1. Índices espectrales
6.2. Tasseled cap (TC)
6.3. Principal Component Analysis (PCA)
6.4. La transformación Hue, Saturation, Value (HSV)
6.5. Spectral unmixing
6.6. Cálculo del indice Normalized Difference Fraction Index (NDFI)
Sección 7: Google Earth Engine API – Procesamiento de imágenes II
7.1. Condicionales en JavaScript
7.2. Cloud Removal in the Cloud
7.3. Filtros temporales
7.4. Filtros espaciales
7.5. GUI en Google earth engine
Sección 8: Importación y Exportación de datos Google Earth Engine
8.1. Crear una tabla de Google Fusión Table y enlazar con GEE
8.2. Importar Shapefiles en GEE
8.3. Subir formato de imagen a GEE
8.4. Exportar datos ráster
8.5. Exportar Tablas
Sección 9: Trabajando con datos ópticos - Landsat y Sentinel
9.1. Diferentes sensores Landsat
9.2. Crear un compuesto Landsat
9.3. Clasificación no supervisada
9.4. Árboles de decisión
9.5. Clasificación y regresión de tres (CART)
9.6. Support Vector Machine
9.7. Random Forest
Sección 10: Google Earth Engine API – Procesamiento de imágenes III
10.1. Manejos de listas en Javascript
10.2. Crear funciones en Javascript
10.3. Pixel área
10.4. Expressions
Sección 11: Caso práctico de GEE
11.1. Mapbiomas
11.2. Global wáter mapping
11.3. Global forest mapping
11.4. Forest Applications- Earth Engine
11.5. Cálculos de índices u otras variables como NDVI, EVI, DNWI y otros topográficos
11.6. Otros
Sección 12: Cálculo e interpretación del test estadístico
12.1. Grado de confianza y análisis de tendencias