Experto en Google Earth Engine con JavaScript

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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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April 26, 2025

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