Introducción al uso de Google Earth Engine

Dirigido a profesionales con título expedido por Universidad Pública o Privada o Extranjera afín a las Ciencias Agropecuarias, Forestales, Biológicas o Ambientales.

Objetivo General

• Introducir a los participantes en el uso de Google Earth Engine como herramienta para el análisis de datos espaciales.

Objetivos Específicos

• Identificar los componentes fundamentales de la plataforma Google Earth Engine, su arquitectura y recursos disponibles.
•  Reconocer la sintaxis y estructura del lenguaje JavaScript aplicado al editor de código de la plataforma.
• Explicar el funcionamiento del catálogo de datos y las colecciones satelitales disponibles en la nube.
• Implementar scripts para el acceso, filtrado, visualización y análisis de datos geoespaciales.
• Realizar cálculos de índices espectrales y operaciones matemáticas con datos satelitales.
• Aplicar técnicas de clasificación para mapeo de cobertura.
• Diseñar scripts funcionales adaptados a casos prácticos del sector agropecuario.
• Integrar los conocimientos teóricos y prácticos mediante el desarrollo de proyectos aplicados a casos reales.

Unidad 1

– Fundamentos de datos espaciales y estructura básica de Google Earth Engine
Bases de la teledetección aplicada a Google Earth Engine. Características fundamentales de satélites y frecuencia de observación. Resolución espacial, temporal, espectral y radiométrica. Misiones satelitales Landsat y Sentinel. Diferencias entre procesamiento local y en la nube. Code Editor como entorno de desarrollo integrado: editor de código JavaScript, visualizador de mapas, documentación de API, gestor de scripts, consola, gestor de tareas y herramientas de dibujo. Conceptos de objetos del lado del servidor vs. cliente

Unidad 2

– JavaScript para Google Earth Engine
Elementos del lenguaje JavaScript. Tipos de datos en el entorno de Google Earth Engine. Declaración y uso de variables. Operaciones con funciones aritméticas, lógicas y de texto. Creación de funciones personalizadas. Uso de estructuras de control. Operadores de asignación, comparación y lógicos. Herramientas básicas de depuración y visualización de resultados.

Unidad 3:

-Objetos y Procesamiento de Datos en Google Earth Engine
Objetos fundamentales de Google Earth Engine. Geometrías para representación espacial. Features y colecciones de features. Imágenes. Colecciones. Interpretación de propiedades y metadatos de diferentes datasets. Consideraciones para su uso. Operaciones con una o múltiples bandas espectrales. Operaciones entre imágenes. Funciones de selección, recorte y máscaras. Colecciones de imágenes como secuencias temporales. Filtrado espacial y temporal. Funciones y reductores de datos. Importación de assets. Exportación en distintos formatos y destinos.

Unidad 4:
– Técnicas de visualización en Google Earth Engine. Composiciones RGB y falso color. Interpretación visual de diferentes combinaciones espectrales. Parámetros de visualización para diferentes tipos de datos. Paletas de colores. Creación de gráficos. Visualización de series de datos.
Cálculo de índices espectrales para análisis temático. Visualización e interpretación de índices satelitales y de Vehículos Aéreos no Tripulados. Similitudes y diferencias. Visualización de DEM (Modelos Digitales de Elevación). Funciones personalizadas para automatización de tareas repetitivas. Creación de flujos de trabajo automatizados.
Introducción a la clasificación de imágenes. Clasificación supervisada y no supervisada. Aplicación de algoritmos.

17, 18, 19, 25 y 26 de septiembre

Virtual Sincrónico 9.00 hs.- 13.00 hs  —> Implica clases o encuentros con el docente vía meet.
Virtual Asincrónico 14.00 hs.- 18.00 hs —> Implica actividades con soporte multimedia en Campus Virtual.

Examen: 26 de septiembre

Material Didáctico Requerido

Cada estudiante debe disponer de una pc o notebook con acceso a internet, cuenta de correo en Gmail, navegador web instalado y una cuenta gratuita en plataforma Google Earth Engine.

Completa el formulario de Inscripción Curso y luego enviar a posgrado@agro.unc.edu.ar

Aguardar confirmación de cupo.

Docentes FCA & UNC, profesionales o becarios contemplados en Ordenanza 02/09 o RHCD 792/2019, deberán enviar resoluciones que acrediten su situación de revista.

Ing. Agr. Mgtr. Alejandro Mario Moroni

Recursos Académicos de soporte teórico desarrollados por el docente.
Documentación oficial de la plataforma. Google Earth Engine Team. Earth Engine User Guide. Google Developers. https://developers.google.com/earth-engine/
Google Earth Engine Team. Earth Engine API Documentation. https://developers.google.com/earth-engine/apidocs

+54 9 351 6134333

posgrado@agro.unc.edu.ar