Google Earth Engine - Aprenda fácil
What you'll learn
- Google Earth Engine (GEE)
- Conceptos básicos del lenguaje de programación JavaScript (JS) orientado a Google Earth Engine
- Trabajar con conjuntos de datos vectoriales y ráster
- Reducción y recorte de la colección de imágenesFiltrado de la característica o colección de imágenes
Requirements
- Fundamentos de la información geográfica
Description
Google Earth Engine es una plataforma para el análisis científico y la visualización de conjuntos de datos geoespaciales para usuarios académicos, sin fines de lucro, comerciales y gubernamentales.
Google Earth Engine aloja imágenes satelitales y las almacena en un archivo de datos público que incluye imágenes históricas de la Tierra que datan de más de cuarenta años. Las imágenes, ingeridas diariamente, están disponibles para la extracción de datos a escala global.
Earth Engine también proporciona API y otras herramientas para permitir el análisis de grandes conjuntos de datos.
Google Earth te permite viajar, explorar y aprender sobre el mundo interactuando con un globo virtual. Puede ver imágenes satelitales, mapas, terrenos, edificios en 3D y mucho más.
Earth Engine, por otro lado, es una herramienta para analizar información geoespacial. Puede analizar la cobertura forestal y de agua, el cambio de uso del suelo o evaluar la salud de los campos agrícolas, entre muchos otros análisis posibles.
Si bien las dos herramientas se basan en algunos de los mismos datos, solo algunas de las imágenes y los datos de Google Earth están disponibles para su análisis en Earth Engine.
#AulaGEO
En este curso aprenderás:
Resumen del curso del motor de Google Earth
Introducción
Transfondo GEE
Aplicaciones GEE
Requisitos previos de GEE
Conceptos básicos del lenguaje de programación JavaScript (JS) orientado a Google Earth Engine
Conceptos básicos de programación
Sintaxis de la API GEE JS más utilizada
Cómo escribir una guía de código eficiente
Trabajar con conjuntos de datos vectoriales y ráster
Dónde obtener diferentes conjuntos de datos para GEE
Cómo importar y visualizar conjuntos de datos vectoriales
Cómo importar y mostrar conjuntos de datos ráster
Cómo importar su propio conjunto de datos vectoriales o ráster a GEE
Filtrado de la característica o colección de imágenes
La necesidad de filtrar conjuntos de datos
Diferentes tipos de filtros
Cuándo y dónde usar filtros
Reducción y recorte de la colección de imágenes
El papel de los reductores
Diferentes tipos de reductores.
Convierta colecciones de imágenes en una sola imagen
operadores
Uso de operadores en programación.
Uso eficiente de Operadores en GEE
Evaluación de NDVI usando operadores
Automatización del análisis en GEE
La necesidad de automatización en GEE
El concepto de For-Loops (con referencia a Python)
Implementación de For-Loops en GEE utilizando la función “.Map”.
Who this course is for:
- Usuarios GIS
- Desarrolladores GIS
- Dadabase managers
- Entusiastas de información geográfica y ciencias de la tierra
- Desarrolladores
- Investigadores
Instructor
Researcher, writer and rich content creator.
More than 25 years working int thee Geo-engineering industry:
-Infrastructure and civil work projects management
-CAD / GIS / Surveying & Construction training
-Land and Cadastre projects
-Land Administration and development projects
Founder of the Geofumadas website, with more than 1.900 articles about CAD, GIS, Surveying, Cadastre, BIM, Digital Twin and other trend topics. The website is over 170.000 visitors per month and 21.000 followers in twitter.
Founder of the TwinGeo magazine, attending on site conferences in USA, UK, Netherlands, Singapore, India, Spain, Mexico, Colombia, Chile, Guatemala and other countries.
Founder of the AulaGEO Academy, with more than 100 courses focused in geospatial, engineering and operation of land and infrastructure projects.