Curso Google Earth Engine con Javascript
Descripción del Curso
La presente asignatura es de naturaleza práctica, pero su desarrollo se fundamenta en el respectivo marco teórico; el cual tiene como propósito realizar el estudio sistemático de las distintas técnicas usadas en el procesamiento de imágenes de satélite para su adecuada aplicación; como por ejemplo recursos naturales, actividades de la agricultura, pesca, minería, transporte, planificación y desarrollo de catastros, estudios de fenómenos naturales y calentamiento global, así como otras actividades orientadas a la prevención y oportuna toma de decisiones sobre un territorio, apoyados en técnicas de teledetección. Por lo cual las actividades desarrolladas en el curso serán a nivel de análisis, aplicación y evaluación, fomentando el trabajo en equipo y la investigación.
Objetivo
Trasmitir a los participantes la importancia, los conocimientos y las técnicas empleadas en las aplicaciones de Google Earth Engine (GEE) con JavaScript, que nos permite procesar e interpretar los datos obtenidos a partir de las imágenes satelitales, y caracterizar el territorio (agricultura, pesca, planificación de programas de cultivo y riego, calentamiento global, contaminación ambiental, deforestación, geología y otros).
Metodología
Metodología del curso está orientada al logro del objetivo, y a desarrollar los conocimientos fundamentales de la teledetección con la aplicación de Google Earth Engine (GEE) con JavaScript, de acuerdo al temario propuesto en el presente curso. El docente propiciará la participación activa de los discentes.
Dirigido a
Profesionales y estudiantes de libre ejercicio interesados en el tema.
Google Earth Engine con Javascript
Contenido
Parte I
• ¿Qué es la teledetección?
• Los elementos básicos de la teledetección.
• La energía electromagnética.
• Interacción con la atmosfera.
• Sensores remotos y plataformas
• Tipos de resolución de una imagen satelital
• Datos raster
• Datos vectoriales
Parte II
• Que es Google Earth Engine
• Objetos del cliente y del servidor
• Registro para el uso de GEE JavaScript API
• Elementos básicos de la interfaz gráfica
• Programación en GEE
• Variables y tipos de datos
• Strings o texto
• Numeros
• Listas
• Diccionarios
• Datos
• Funciones
• Condicionales
• Loops
Parte III
• Tipos de Geometrías
• Importación de datos vectoriales a GEE
• Información del dato vectorial
• Visualización de datos vectoriales en la interface de GEE
• Selección de regiones de interés a partir de datos vectoriales
Parte IV
• Descarga de imágenes Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM+, Landsat 8 OLI y Landsat 9 OLI a partir de un vector punto definido.
• Descarga de imágenes Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM+, Landsat 8 OLI y Landsat 9 OLI a partir de un polígono definido.
• Descarga de imágenes Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM+, Landsat 8 OLI y Landsat 9 OLI a partir de un PATH y ROW definido.
• Visualización de la colección de imágenes descargadas
• Filtrado de sombras y nubes
• Reductores (Máximo, Mínimo, Media, Mediana, Desviación estándar)
• Recorte de la región de interés de la imagen Filtrada
• Mosaico de imágenes
• Análisis de firmas espectrales
Parte V
• Descarga de imágenes Sentinel 2A a partir de un vector punto definido.
• Descarga de imágenes Sentinel 2A a partir de un polígono definido
• Visualización de la colección de imágenes descargadas
• Filtrado de sombras y nubes
• Reductores (Máximo, Mínimo, Media, Mediana, Desviación estándar)
• Recorte de la región de interés de la imagen Filtrada
• Mosaico de imágenes
• Análisis de firmas espectrales
Parte VI
• Índices (NDVI, NDWI, SAVI) obtenidos a partir de las imágenes Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM+, Landsat 8 OLI y Landsat 9 OLI
• Índices (NDVI, NDWI, SAVI) obtenidos a partir de las imágenes Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM+, Landsat 8 OLI y Landsat 9 OLI
• Índices (NDVI, NDWI, SAVI) obtenidos a partir de las imágenes Sentinel 2A
Parte VII
• Series de Tiempo de la reflectancia de la superficie terrestre a partir de las imágenes Landsat 5 TM
• Serie de Tiempo del NDVI a partir de imágenes Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM+, Landsat 8 OLI y Landsat 9 OLI
• Serie de Tiempo del NDVI a partir de imágenes Sentinel 2A
Parte VIII
• Calculo de una región de interés a partir de un polígono definido
• Pixel área
Parte IX
• Clasificación no supervisada Kmeans
• Clasificación supervisada SVM
Parte X
• Precipitación (Producto de Datos CHIRPS)
• Generación de valores medios por polígono
• Recortar región de interés por región
• Serie de Tiempo por región
• Serie de Tiempo por punto
Parte XI
• MODIS NDVI
• MODIS EVI
• Recortar región de interés por región
• Serie de Tiempo por región
• Serie de Tiempo por punto
Parte XII
• Sentinel 5P
• Productos Sentinel 5P (CO, NO2, SO2, O3)
• Recortar región de interés
Parte XIII
• Modelo de elevación Digital
• Recortar región de interés
• Perfil topográfico
Parte XIV
Docente
MSc. Edison Cholan Rodríguez. – Licenciado en Física, graduado en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, realizó la maestría de Física con mención en Geofísica en la misma casa de estudios. Docente nombrado de la Universidad Nacional Agraria la Molina.
Se desempeñó como instructor e investigador en el Laboratorio de Teledetección por el proyecto Cátedra CONCYTEC en “Teledetección en Desertificación y Sequia” en la Escuela Académica Profesional de Física, de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos.
Realizó trabajos en el área de deforestación (Análisis de la Variabilidad Espacial y Temporal de la Deforestación en el Perú, utilizando Imágenes Satelitales), contaminación atmosférica (Aerosoles y quema de biomasa utilizando imágenes MODIS y Landsat), cambio del uso del suelo generado por la actividad minera en el departamento de Ancash. Elaboró cursos de ENVI, ERDAS, QGIS, ARCGIS, R, PYTHON, Google Earth Engine (GEE) con JavaScript, Google Earth Engine (GEE) y Geemap, Google Earth Engine (GEE) Python API and Colab, Machine learning y Deep learning + PYTHON + GEE aplicados a la Teledetección. Elabora y dicto cursos virtuales para el Instituto Científico del Pacífico (ICIP). Elabora aplicaciones utilizando Google Earth Engine (GEE) con JavaScript para el análisis espacial y temporal para diferentes trabajos de investigación
Dicto
Dicto el curso de ENVI (básico, intermedio y avanzado) en el Laboratorio de Simulación del Departamento de Fisica y Meteorología
Dicto el curso de ENVI (básico, intermedio y avanzado) en el Centro de Cómputo de la Facultad de Ingeniería Agrícola – UNALM
Certificación y Materiales
A cada participante se le hará entrega de un Certificado y el material de trabajo será entregado durante el desarrollo del curso.
Fecha
17 y 18 de junio.
Hora: 08:00 a 10:00.
Inversión
Público en General: S/. 280.00 Soles
Requisitos
Tener Conexión a internet
Modalidad
Virtual.