Google Earth Engine aplicado a la agricultura

Inicio: 17/04/2024
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5º Edición

Cursado Virtual Sincrónico / Asincrónico

Encuentros semanales
dictados por docentes expertos en la temática

Experiencia de aprendizaje flexible, a tu propio ritmo

Acceso las 24 horas a material de lectura, contenido multimedia, y actividades prácticas

Docente a Cargo

Alejandro-Moroni-AGDI

Alejandro Mario Moroni

Ing. Agrónomo – MBA
Docente de la Cátedra de Informática de la FCA UNC. Desarrollador y operador de VANT bajo plataformas libres. Analista de datos agronómicos. Asesor en instituciones públicas y privadas.

Objetivos del Curso

  • Conocer los lineamientos fundamentales del lenguaje Java Script.
  • Comprender la operación de componentes propios de la plataforma Google Earth Engine.
  • Entender el flujo de trabajo completo para el acceso y operación de datos geoespaciales en la nube.
  • Generar índices de vegetación,  visualización y descarga de los resultados generados íntegramente en la nube.
  • Estimar estadísticos de interés a partir de información satelital.
  • Desarrollar scripts propios para la descarga de bandas, generación de mapas de productividad y obtención de información agronómica de relevancia mediante el procesamiento masivo de datos.

Día y Hora

El dictado de clases sincrónicas será los días Miércoles a partir de las 18.30 hs (Argentina).

Modalidad de Dictado

El curso se conforma de 4 módulos, abordados de manera correlativa mediante contenidos sicrónicos y asincrónicos.
Se trabaja sobre un lote modelo a través del cual se aplican los contenidos abordados a lo largo del programa del curso.

Contenido Programático

  • Configuración del Entorno de trabajo.
  • Lenguaje Java Script.
    - Elementos y aplicación.
    - Variables y Tipos de Datos.
    - Estructuras de Control.
    - Operadores.
    - Objetos y  Métodos.
  • Consideraciones al momento de interactuar con la plataforma.
  • Ejemplos de uso y aplicación.
  • Elementos Vectoriales.
    - Geometrías.
    - Carga de capas vectoriales y Visualización. AOI
    - Colección de Objetos vectoriales. Propiedades. Atributos. Operaciones Geométricas.
  • Elementos Ráster
    - Imágenes. Bandas. Propiedades, análisis y parámetros de visualización.
    - Colección de Objetos ráster. Fitros por fecha. Índices de Visualización y análisis de imágenes Sentinel. Filtrado por atributos o propiedades.
    - Series temporales. Visualización de bandas a escala temporal. Gráficos de series temporales. Identificación de imágenes representativas de una campaña.
  • Visualización y configuración del mapa.
  • Composición y combinación de bandas. Configuración de parámetros de visualización. Automatización.
  • Cálculo de múltiples índices de Vegetación. Representación a escala fija y móvil (Índice Contrastado).
  • Creación de scripts según simbología y modos de visualización.
  • Representación a Intervalos Equivalentes o Cuantiles. Intervalos de clase personalizados.
  • Estadísticos de zona. Histogramas de distribución.
  • Exportación de bandas e índices a Google Drive.
  • Combinación de índices a partir de imágenes de múltiples campañas. Reductores.
  • Delimitación y caracterización de ambientes a partir de datos de múltiples campañas.
  • Clusterización. Filtrado.
  • Obtención de parámetros y estadísticos para el análisis del resultado y clasificación según potencial productivo de cada zona.
  • Exportación de límites a formatos genéricos y software GIS.
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