Análise de Imagens Orbitais

R$525,00
Impostos inclusos
Quantidade

  • Política de segurança (editar com o módulo Garantia do cliente) Política de segurança (editar com o módulo Garantia do cliente)
  • Política de entrega (editar com o módulo Garantia do cliente) Política de entrega (editar com o módulo Garantia do cliente)
  • Política de devolução (editar com o módulo Garantia do cliente) Política de devolução (editar com o módulo Garantia do cliente)

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).

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

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.

Gilberto Nerino de Souza Junior: Bacharel em Sistema de Informação formado pela Universidade Federal do Pará (2010). Mestre em Ciência da Computação, Linha de Pesquisa - Sistemas Inteligentes pela Universidade Federal do Pará. Atualmente é doutorando regular pelo Programa de Pós-Graduação de Engenharia Elétrica na área de computação aplicada, Linha de Pesquisa - Inteligência Computacional. Já lecionou disciplinas referentes ao curso de Licenciatura em Computação pela Universidade Federal Rural da Amazônia pela modalidade de PARFOR.

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.

 

Carga Horária: 40 h

Período: 11 a 15 de Fevereiro de 2019

Horário: 8h às 12h e das 14h às 18h.

Local: Solved (PCT-Guamá).

 

Ementa

Unidade 01: Aspectos teóricos

Conceito de Sensoriamento Remoto

Princípios Físicos

Interação Energia e Matéria

Espectro Eletromagnético

Janelas Espectrais

Programa Landsat

Prática GEE 1 – Introdução

 

Unidade 02: Manipulação e Visualização de Imagens

Landsat 8

Características de Imagens Digitais

Pixel

Resolução Espacial

Resolução Temporal

Resolução Espectral

Resolução Radiométrica

Prática GEE 2 - Manipulação e Visualização de Imagens

 

Unidade 03: Espectro e Classificações

Prática GEE 3 - Mosaicos Livre de Nuvens/Sombras

Comportamento Espectral de Alvos

Índices Espectrais (NDVI e NDWI)

Classificações

Slice - (Fatiamento de histograma)

RF (Random Forest) 

 

Unidade 4: Estatística e Exportação de Dados

Prática GEE 4 - Classificação de Imagens

Manipulação de CSV's e Shapefiles

Visualização Gráfica de dados

Exportação de Dados Matriciais, Tabulares e Vetoriais

Comentários Finais

 

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

15 Itens