Curso - Análisis Digital de Imágenes Satelitales con Envi Analytics

Comentarios sobre Curso - Análisis Digital de Imágenes Satelitales con Envi Analytics - Presencial - Quito - Pichincha

• Objetivos del curso
  Impartir un curso que les permita actualizar y adquirir nuevos conocimientos y destrezas en aplicaciones con sensores remotos, para proporcionar una visión integral de las técnicas de vanguardia en procesamiento de imágenes, otorgándole a los asistentes las capacidades para mejorar sus habilidades en generación de geoinformación que les permita tomar mejores decisiones.
• Curso dirigido a
  Profesionales y estudiantes relacionados a las ciencias de la tierra.
• Titulación
  Certificado de Aprobación
• Contenido
  Curso - Análisis Digital de Imágenes Satelitales con Envi Analytics: un desafío analítico en la toma de decisionesLección 1: INTRODUCCIÓN A LOS SENSORES REMOTOSUsos de los sensores remotosTipos de sensores remotosCaracterísticas de los sensores remotosLección 2: EXPLORANDO ENVIConfiguración y ajuste de preferenciasPlataformas de descarga de imágenes satelitales Sentinel 2 y Landsat 8Herramientas de visualización y realces radiométricosEjercicio N°1: Visualización de una imagen satelitalAjuste y calibración de imágenes Sentinel 2 y Landsat 8.Ejercicio N°2: Ajuste y calibración de imágenes Sentinel 2Ejercicio N°3: Mapas de temperatura a partir de imágenes Landsat 8.Lección 3: ANÁLISIS ESPECTRALUso de firmas espectrales.Generación de índices espectrales.Construcción de imágenes mediante índices espectrales.Creando animaciones con índices espectrales.Ejercicio N° 4: Cálculo de índices espectrales, construcción de imágenes por medio de índices y animación de índices espectrales.Lección 4: DETECCIÓN DE CAMBIOSUsos de la detección de cambios.Corregistro de imágenes.Uso de Image Change Workflow.Ejercicio N° 5: Determinar el área afectada de un incendio forestal.Lección 5: CLASIFICACIÓN DE IMÁGENESClasificación de imágenes.Flujos de trabajo de clasificación supervisada y no supervisadaEjercicio N° 6: Clasificación de imágenes supervisado y no supervisado.Lección 6: EXTRACCIÓN DE OBJETOSExtracción basada en segmentaciónEjercicio N° 7: Clasificación por medio de extracción por el método de segmentación.Extracción basada en reglasEjercicio N° 8: Extracción de una vía mediante construcciones de reglas.Extracción basada en ejemplosEjercicio N° 9: Clasificación mediante la extracción de ejemplos u objetos.Lección 7: ANÁLISIS ESPACIO TEMPORALConstrucciones de series de tiempos con datos Sentinel-5Usos de la serie de tiempoEjercicio N° 10: Construcción de series de tiempo para análisis de NO2Lección 8: CONSTRUCCIÓN DE MOSAICOSConstrucción de Mosaicos con imágenes satelitales.Ejercicio N°11: Construcción de Mosaicos con imágenes satelitales.Construcción de Mosaicos con ortofotos.Ejercicio N°12: Construcción de Mosaicos con ortofotos.Lección 9: INTRODUCCIÓN A AL PROCESAMIENTO DE DATOS LIDARENVI LiDARVisualización y procesamiento de datos LiDARConstrucción de DEM a partir datos LiDAR.Lección 10: INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS HIPERESPECTRALCorrección atmosférica con QUACBiblioteca de formas espectralesIdentificación de materiales