Curso online Tratamiento de Imágenes Satélite y LiDAR con QGIS

Curso online Tratamiento de Imágenes Satélite y LiDAR con QGIS

Inicio 9 de marzo de 2023

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Modalidad ON LINE
Abierto 24/7

APOYO de tu tutor
durante el curso

CERTIFICADO
al finalizar

Plazas limitadas a 15 alumnos

El curso online de Tratamiento de Imágenes Satélite y LiDAR con QGIS va dirigido a todos aquellos que deseen aprender a trabajar con imágenes satélite en QGIS.

En MappingGIS estamos especializados en software de código abierto. Somos una organización de formación certificada por QGIS y patrocinadores del proyecto QGIS desde el año 2014.

Hemos preparado un completo curso en el que aprenderás a trabajar con imágenes satélite (Landsat, Sentinel, MODIS, etc) en el entorno de QGIS: la terminología básica necesaria para trabajar en teledetección, visualizar, analizar y corregir imágenes digitales, realizar clasificación supervisada y no supervisada, calcular índices de vegetación, vigilancia de incendios forestales, detectar cambios en los usos del suelo de la cobertura terrestre y trabajar con nubes de puntos LiDAR en el entorno de QGIS.

Desde el 9 de marzo hasta el 12 de abril de 2023

Duración de 5 semanas
(100 horas)

Precio 270 €
(250 € para antiguos alumnos)

Hay 15 plazas disponibles

  • Tener conocimientos básicos de QGIS o haber realizado nuestro curso online de QGIS.
  • Sistema Operativo Windows (8, 10 u 11), Mac (OS X 10.13 o superior) o Linux. Aunque QGIS es multiplataforma, el curso se ha testado en Windows 10.
    • Los usuarios de Linux deben tener conocimientos sólidos de su sistema operativo, si no lo tienen deberán instalar una máquina virtual basada en Windows.
    • No todos los algoritmos de QGIS funcionan en MacOS, por lo que si eres usuario de Mac deberás instalar una máquina virtual basada en Windows.
  • Recomendable disponer de memoria RAM igual o superior a 8GB.

Tutor

Diego Alonso Ramos. Instructor certificado por el proyecto QGIS. Licenciado en Geografía y Máster en Sistemas de Información Geográfica: planificación, ordenación territorial y medio ambiente. Amplia experiencia en proyectos GIS. Formador con alta capacitación en QGIS desde el año 2013, con decenas de artículos publicados en nuestro blog.

Cualquier duda se podrá plantear personalmente mediante correo electrónico o en los foros del curso. El tutor responderá siempre en la mayor brevedad posible.

Formación certificada en QGIS

Una vez completados satisfactoriamente los ejercicios y el proyecto final, MappingGIS otorgará un Certificado de realización y aprovechamiento. El certificado se enviará en formato digital por correo electrónico y no tiene coste alguno para el alumno.

MappingGIS imparte formación certificada por el proyecto QGIS: Este reconocimiento da el derecho y la posibilidad de emitir un Certificado de Finalización, certificado por QGIS. El certificado incluye un identificador y un enlace único que puedes conservar, para agregar por ejemplo en tu CV y verificar que efectivamente se ha completado el curso. La emisión de este certificado oficial implica una donación de 20€ que MappingGIS transferirá a la Fundación QGIS. Con esta donación contribuyes a la sostenibilidad del proyecto QGIS.

Temario de la 8ª edición del curso de Tratamiento de Imágenes Satélite y LiDAR con QGIS

  • Qué es la Teledetección:
    • Definición.
    • Elementos de la Teledetección.
    • Ejemplos de aplicaciones de la Teledetección.
  • Historia de la Teledetección:
    • Evolución histórica.
    • Hitos históricos.
  • Principios básicos de la Teledetección:
    • Formas de Teledetección.
    • La energía electromagnética.
    • El espectro electromagnético.
    • Bandas espectrales.
    • Términos y unidades de medida.
  • Interacciones atmósfera con la radiación electromagnética:
    • Modos de interferencia de la atmósfera.
    • Absorción atmosférica.
    • Dispersión atmosférica.
    • Emisión atmosférica.
  • Ventajas y limitaciones de la Teledetección.
  • La geometría espacial en la visualización de imágenes: la importancia de los sistemas de coordenadas.
  • Qué es una imagen digital:
    • Definición.
    • Tipos de sensores y resolución.
  • Criterios para la interpretación visual. Ventajas y desventajas de la interpretación visual.
  • Cálculo de estadísticas e histogramas. Pirámides ráster.
  • Realces y mejoras visuales.
  • Proceso de filtrado:
    • Filtros de paso bajo, paso alto, direccionales y filtros para detección de bordes.
  • Composiciones de color en imágenes de satélite.
  • El programa Copernicus.
  • Descarga de imágenes Sentinel.
  • El plugin Semi-Automatic Clasification (SCP):
    • Descarga e instalación desde el repositorio oficial.
    • Herramientas del plugin SCP.
    • Descarga de imágenes Sentinel.
    • Preprocesamiento de imágenes.
  • Fundamentos de la clasificación digital.
  • Definición y fases de la clasificación de imágenes.
  • Clasificación de imágenes: Fase de entrenamiento.
  • Clasificación de imágenes: Fase de asignación.
  • Clasificación supervisada.
  • Creación de training input y lista de firmas.
  • Creación de ROIs.
  • Validación. Error de clasificación.
  • Clasificación no supervisada con GRASS y SAGA.
  • Método Land Cover Classification:
    • Algoritmo LCS.
    • Definición de umbrales espectrales.
  • “Refinado” de la clasificación:
    • Reclasificación de valores.
    • Tamizado de la clasificación.
  • Índices de vegetación:
    • Cálculo de índices espectrales con la calculadora de Bandas.
    • Obtención de NDVI.
    • Cálculo de EVI.
  • Edición ráster mediante ROIs:
    • Clasificación de usos de suelo CORINE.
    • Edición de valor de un pixel con una imagen de apoyo.
  • Vigilancia de incendios forestales con QGIS:
    • Configuración del proceso
    • Descarga de imágenes MODIS.
    • Cálculo de NBR (índice de calcinación).
    • Diferencia de NBR (dNBR).
  • Análisis de la salinidad de los suelos de QGIS:
    • Composición de color de bandas.
    • Pre procesamiento de imágenes Sentinel-2.
    • Determinación del Índice de Vegetación Diferencial Normalizado (NDVI).
    • Firma espectral del área de estudio
  • Agricultura de precisión de QGIS:
    • Selección de zona de estudio.
    • Cálculo de firmas espectrales de los cultivos.
  • Análisis de la pérdida de masa forestal a nivel global:
    • Importar y visualizar Hansen Global Forest Change.
    • Crear una paleta para mostrar resultados.
    • Enmascarar áreas sin datos.
    • Cuantificación del cambio forestal.
    • Cuantificación del cambio forestal en una región de interés.
    • Cálculo de pérdida masa forestal en áreas protegidas.
  • Introducción a la tecnología LiDAR.
  • Instalación de LAStools en QGIS.
  • Descarga de datos LiDAR.
  • Formatos LAS y LAZ.
  • Visualización de datos LiDAR en 2D y 3D.
  • Generación de MDT a partir de LiDAR.
  • Clasificación de nubes de puntos LiDAR.
  • Procesado LiDAR con LAStools.
  • Cálculo de estadísticas con LASTools.
  • Herramientas de conversión de formatos.
  • Consideraciones finales.
  • Otras herramientas de análisis de imágenes satélite.

Puedes realizar el curso desde cualquier país del mundo, ya que el curso se lleva a cabo en un campus virtual desarrollado en el entorno moodle: una robusta plataforma de aprendizaje de código abierto.

No hay horario establecido para realizar el curso, el material está disponible las 24 horas del día. Para cada unidad se establece un calendario de envío de ejercicios.

Mediante el campus virtual el alumno/a accede a los contenidos teóricos y prácticos del curso, y envía sus resultados al tutor. El campus también es un apoyo para realizar consultas en los foros del curso o al profesorado directamente.

Inscripción y pago

Los alumnos interesados en realizar el curso deben completar el siguiente formulario de inscripción:

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Puedes realizar el pago mediante:

  • Transferencia bancaria.
  • Tarjeta de débito o crédito utilizando la pasarela de pago segura. Toda nuestra web está cifrada con protocolo de seguridad SSL de máxima seguridad para que la introducción de sus datos cuando se registra, sea totalmente confidencial y protegida con las máximas garantías.

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Opiniones

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