Detección remota para el mapeo de la cobertura terrestre en Google Earth Engine

Detección remota para el mapeo de la cobertura terrestre en Google Earth Engine

Aprenda el aprendizaje automático, los macrodatos y la clasificación de la cobertura terrestre del uso de la tierra con la API de la nube de Google Earth Engine.

Lo que aprenderás

Detección remota para el mapeo de la cobertura terrestre en Google Earth Engine

  • Aprenda a aplicar la clasificación de la cobertura terrestre del uso del suelo utilizando datos satelitales
  • Análisis de detección de cambios en la cobertura del suelo en el uso del suelo
  • Realizar una evaluación de la precisión de las clasificaciones de uso de la tierra.
  • Descargar y procesar imágenes de satélite
  • Aprenda el procesamiento de imágenes digitales
  • Digitalizar datos de entrenamiento de referencia
  • Comprender las bandas de imágenes de satélite y los índices espectrales.
  • Predecir nuevos productos de cobertura terrestre de uso de la tierra
  • Acceder a productos de cobertura de suelo de uso global de la tierra

Requisitos

  • Este curso no tiene requisitos.

Descripción

¿Quieres implementar una cobertura terrestre? algoritmo de clasificación en la nube?

¿Quiere dominar rápidamente procesamiento y clasificación de imágenes digitales?


¿Quieres convertirte en un científico de datos espaciales?

Inscríbase en esta teledetección para el mapeo de la cobertura terrestre en Google Earth Engine curso y dominar la clasificación de la cobertura terrestre del uso del suelo en la nube.

En este curso cubriremos los siguientes temas:

  • Clasificación no supervisada (agrupación)
  • Datos de referencia de entrenamiento
  • Clasificación supervisada con Landsat
  • La clasificación supervisada con Sentinel
  • Clasificación supervisada con MODIS
  • Análisis de detección de cambios (análisis de cambios en el agua y los bosques)
  • Productos de cobertura terrestre global (NLCD, Globe Cover y MODIS Land Cover)
LEER
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¿Qué me califica para enseñarte?

Soy el Dr. Alemayehu Midekisa, tengo más de 10 años de experiencia en el procesamiento y análisis de datos reales de observación de la Tierra de varias fuentes, incluidos Landsat, MODIS, Sentinel-2, SRTM y otros productos de teledetección.

También recibí una de las prestigiosas becas de ciencias espaciales y terrestres de la NASA. Enseño a más de 10,000 estudiantes en Udemy.

Le proporcionaré capacitación práctica con datos de ejemplo, scripts de muestra y aplicaciones del mundo real.

Al tomar este curso, tomará su datos espaciales habilidades científicas al siguiente nivel adquiriendo competencia en procesamiento de datos satelitales, aplicando algoritmos de clasificación, s y evaluar la precisión de la clasificación mediante una matriz de confusión. Aplicaremos la clasificación utilizando varios satélites, incluidos Landsat, MODIS y Sentinel.

Ingrese ahora mismo para inscribirse. Para comenzar, haga clic en el botón de inscripción.

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