Curso libreInteligencia artificial y datos
Teledetección con Google Earth Engine para el monitoreo ambiental
El curso Teledetección con Google Earth Engine para el monitoreo ambiental proporciona al estudiante las técnicas para procesar imágenes Sentinel-2 y Landsat, calcular índices espectrales, clasificar coberturas y cuantificar cambios en territorios colombianos, de modo que pueda producir mapas e informes de deforestación, vegetación y cuerpos de agua.
A quién va dirigido
Ingenieros y estudiantes de áreas ambientales, forestales o de ordenamiento territorial con conocimientos básicos de SIG; no se requiere programación previa.
Objetivos
✓Comprender las firmas espectrales y la resolución espacial, temporal y espectral de las misiones Sentinel-2 y Landsat.
✓Analizar series de tiempo de NDVI, NDWI y NBR por polígono para detectar anomalías estacionales por municipio.
✓Aplicar la clasificación con bosques aleatorios en Earth Engine con muestras de entrenamiento y una leyenda de coberturas.
✓Diseñar un análisis de cambio entre dos periodos con cálculo de áreas en hectáreas y mapas elaborados en QGIS.
✓Evaluar la exactitud de la clasificación con matriz de confusión y compararla con datos oficiales de monitoreo de bosques.
Plan de estudios por sesión
1
Principios de teledetecciónFirmas espectrales y misiones Sentinel-2 y Landsat · Editor de código y API de Python de Earth Engine; nubes y compuestos por mediana
2
Índices espectrales y series de tiempoNDVI, NDWI y NBR para vegetación, agua y áreas quemadas · Series por polígono, anomalías estacionales y reportes por municipio
3
Clasificación de coberturas del sueloMuestras de entrenamiento, leyenda y bosques aleatorios · Matriz de confusión, exactitud global y comparación con datos oficiales
4
Presentación del informe de cambio de coberturaDetección de cambio entre dos periodos y cálculo de áreas en hectáreas · Exportación a QGIS y mapas del municipio o cuenca
Evaluación
Inicial30%Ejercicio en el editor de código de Earth Engine: filtrado de colecciones, enmascaramiento de nubes y compuesto por mediana.
Intermedio30%Taller de índices NDVI, NDWI y NBR con series de tiempo y clasificación de coberturas con bosques aleatorios.
Final40%Informe con mapas del cambio de cobertura vegetal de un municipio o cuenca colombiana entre dos periodos, con sustentación.
Proyecto final
Informe con mapas del cambio de cobertura vegetal de un municipio o cuenca colombiana entre dos periodos, procesado en Google Earth Engine.