Google Earth Engine (GEE) - Aprenda fácil - AulaGEO

Google Earth Engine (GEE) - Aprenda fácil - AulaGEO udemy course

Comience a trabajar con datos geoespaciales aplicando el lenguaje de programación JavaScript

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”.