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Detección remota para el mapeo de la cobertura terrestre en 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 de la tierra 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)
¿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.
