

Análise de Imagens Orbitais no Google Earth Engine
Carga Horária: 40 h
Hora e Local:
- 02 a 06 de Dezembro de 2019
- Horário: 8h às 12h e das 14 às 18h.
- Local: Solved (PCT-Guamá).
Instrutores:
Cesar Guerreiro Diniz: Possui graduação em Oceanografia pela Universidade Federal do Pará (2009) e mestrado em Geologia e Geoquímica pela Universidade Federal do Pará (2011). É doutorando Geologia e Geoquímica pela Universidade Federal do Pará (2017). Tem experiência na área de Sensoriamento Remoto, atuando principalmente nos seguintes temas: Monitoramento de Florestas, Degradações Florestais e Manguezais
Luis Waldyr Rodrigues Sadeck: : Formado em Geodésia e Cartografia pelo CEFET-PA, graduado em Geografia pela UFPA (Bach. e Lic.), especialista em Geotecnologias – IESAM e mestre em Ciências Ambientais – UFPA. Tem experiência na área de ciências ambientais, atuando principalmente nos seguintes temas: monitoramento da cobertura florestal, Geoprocessamento e GIS, Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagem, Cartografia, Planejamento Territorial, Dinâmica e Planejamento Ambiental, Ecologia de Paisagem e Monitoramento de uso e cobertura da terra (LULCC).
Luiz Cortinhas Ferreira Neto: Bacharel em Engenharia de Computação pelo IESAM-PA (2014). Mestre em Computação Aplicada com ênfase em inteligência computacional pelo PPGEE-UFPA (2017). Desenvolvedor Pleno, com muita experiência em softwares com aplicações nas geotecnologias, outras experiências em: computação de alto desempenho (Paralelismo computacional com CUDA), otimização de processos computacionais, aprendizado de máquina e Data Minings.
Pré-Requisitos
É desejável que o aluno tenha noções de lógica de programação, JavaScript e que traga seu próprio notebook.
Objetivo: O objetivo deste curso é permitir ao aluno familiarize-se com uso de imagens digitais dentro da plataforma de processamento de imagens Google Earth Engine (GEE). O curso cobrirá conceitos básicos de sensoriamento remoto e algumas das principais rotinas de programação da plataforma Google. Concluídas as aulas, o aluno deve ser capaz de entender a diferença entre radiância e reflectância, carregar imagens com as unidades de interesse (radiância ou reflectância, por exemplo), fazer composições coloridas, seja em falsa cor ou cor verdadeira, identificar tipos de cobertura terrestre com base em características espectrais, criar e interpretar índices de vegetação, classificar padrões de cobertura, analisar estatisticamente seus dados e por fim exporta-los.
Conteúdo
Introdução ao Sensoriamento Remoto
Algoritmos
Arquitetura do GEE
Objetos GEE
Paralelização de Funções (o .map)
Manipulação de Imagens
Remoção de nuvens
Classificação
Cálculo de Área e Contagem de Pixel
Exportação de Dados
Bibliografia
CÂMARA, G et al. Anatomia de Sistemas de Informação Geográfica. Campinas: UNICAMP, 1996.
JENSEN, John R.; EPIPHANIO, José Carlos Neves. Sensoriamento remoto do ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres. Parêntese, 2011.
MARTINELLI, M. Mapas, gráficas e redes: elabore você mesmo. São Paulo: oficina de textos, 2014.
MORAES NOVO, E. M. L. Sensoriamento Remoto Princípios e Aplicações. São Paulo: Blucher, 2010.
MOREIRA, M. A. Fundamentos do Sensoriamento Remoto e Metodologias de Aplicação. São José dos Campos: INPE, 2001.
TULER, M; SARAIVA, S. Fundamentos de geodésia e cartografia. Porto Alegre: Bookman, 2016.
XAVIER da SILVA, J. Geoprocessamento para Análise Ambiental. Rio de Janeiro, 2001.
Google Earth Engine Developers Guide: https://developers.google.com/earth-engine/getstarted, acessado em 05/10/2017.