Curso de Teledetección con Python
- Online en vivo
- Corrección de proyectos prácticos personalizada
- Foro con profesores en Discord
- Grabación de la clase disponible al día siguiente
Dedicación: 10 clases semanales de 2 horas.
Turno: Noche, de 19 a 21hs (GMT-3)
Costo: USD $50 (PayPal, 4 cuotas)
Fecha comienzo: 19 de febrero de 2025
Aprovecha la preventa a $40
Temario del curso
Introducción a la Teledetección y Python
Introducción a la Teledetección y Python
Introducción a la Teledetección y Python
Conceptos básicos de teledetección, historia y aplicaciones. Configuración del entorno Python, introducción a Python
Fundamentos de Imágenes Satelitales
Introducción a la Teledetección y Python
Introducción a la Teledetección y Python
Tipos de sensores y satélites, formatos de imágenes. Instalación y uso de bibliotecas de teledetección (GDAL, rasterio).
Manipulación Básica de Imágenes
Introducción a la Teledetección y Python
Operaciones con Imágenes satelitales
Lectura y escritura de imágenes, estructura de datos. Cargar y visualizar imágenes satelitales con geemap y leaflet.
Operaciones con Imágenes satelitales
Operaciones con Imágenes satelitales
Operaciones con Imágenes satelitales
Operaciones básicas - recorte, redimensionamiento, rotación. Aplicar operaciones básicas a imágenes satelitales
Mejora de Imágenes
Operaciones con Imágenes satelitales
Análisis Espectral
Mejora de imágenes - contraste, brillo, filtros con scikit-image. Mejorar la calidad visual de imágenes satelitales.
Análisis Espectral
Operaciones con Imágenes satelitales
Análisis Espectral
Índices espectrales (NDVI, NDWI, etc.). Cálculo y análisis de índices espectrales.
Visualización avanzada: Mosaicos
Introducción a la Clasificación de Imágenes
Introducción a la Clasificación de Imágenes
Armado de mosaicos a partir de descargas de imágenes usando STAC.
Introducción a la Clasificación de Imágenes
Introducción a la Clasificación de Imágenes
Introducción a la Clasificación de Imágenes
Técnicas básicas de clasificación de imágenes. Clasificación supervisada y árboles de decisión.
Proyecto: Preparación de Datos
Introducción a la Clasificación de Imágenes
Proyecto: Análisis y Visualización
Diseño y planificación de proyectos de teledetección.
Proyecto: Análisis y Visualización
Presentación de Proyectos y Conclusión
Proyecto: Análisis y Visualización
Caso práctico con datos del alumno. Revisión de conceptos clave, mejores prácticas.
Proyecto: Desarrollo y Aplicación
Presentación de Proyectos y Conclusión
Presentación de Proyectos y Conclusión
Entrenamiento del modelo supervisado y validación. Análisis de resultados y visualización.
Presentación de Proyectos y Conclusión
Presentación de Proyectos y Conclusión
Presentación de Proyectos y Conclusión
Estrategias de presentación y comunicación de resultados. Presentación de proyectos por parte de los estudiantes, discusión y feedback.
En palabras de nuestros alumnos
Sobre el curso
Comunícate con nosotros al formulario de contacto que se encuentra debajo si no puedes encontrar una respuesta a tu pregunta.
Descubre el poder de la teledetección con nuestro curso de Teledetección con Python. En 12 sesiones, dominarás el análisis de imágenes satelitales utilizando Python, abarcando desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas de procesamiento y clasificación de imágenes. Aprovecha las bibliotecas especializadas como GDAL y rasterio para convertir datos espaciales en decisiones informadas. Perfecto para profesionales y estudiantes que buscan habilidades prácticas en análisis espacial. Transforma tu carrera con datos satelitales aplicados.
Para aprovechar este curso al máximo se sugieren tener conocimientos de sistemas de información geográfica, al nivel de poder trabajar con datos vectoriales y raster en QGIS o similares. Antes del comienzo del curso se les provee material para refrescar conceptos de Python y Teledetección.
Las clases son online en vivo, siendo grabadas y quedando disponibles el día siguiente para aquellos alumnos que no pueden conectarse al horario pautado. En cada una se deja un ejercicio para resolver, que luego es corregido por los profesores, así como también un trabajo final que integra conceptos.
Las clases están basadas en Jupyter Notebooks donde se vuelva el contenido teórico y práctico en lenguaje Python. Esos notebooks pueden ser trabajados desde Google Colab en un entorno local o en la plataforma de preferencia del alumno.
Se puede pagar en PayPal desde cualquier parte del mundo, ya sea con tarjeta de crédito/débito como con dinero en cuenta. Si estás en Argentina se puede pagar también con Mercado Pago. En ambos casos tenemos 4 cuotas de financiación.
Consultas sobre el curso
educacion.earth
Avenida Del Libertador 1000 Vicente López, B1638BEV Buenos Aires
Descargas
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