SESIÓN 01: FIRMAS ESPECTRALES

• Objetivo:
  • Explicar el comportamiento de las bandas espectrales en el espectro electromagnético y analizar las firmas espectrales en el software QGIS.
• Temas:
  • ¿Qué regiones del espectro electromagnético representan las bandas espectrales?
  • Firmas espectrales
    • Comportamiento espectral
    • Elementos que inciden sobre la reflectividad de la superficie
  • Firmas espectrales de distintas superficies
    • Firma espectral de la vegetación
    • Firma espectral del suelo
    • Firma espectral del agua
    • Firma espectral de la nieve
  • Obtener firmas espectrales en QGIS
• Ejemplo:
  • Obtener la firma espectral del suelo
  • Diferenciar las firmas espectrales del hielo
  • Diferenciar las firmas espectrales del hielo y las nubes
  • Comparación de firmas espectrales en cuerpos de agua
  • Comparación de firmas espectrales de nevados y nubes
  • Reconocimiento de vías y manzanas catastrales por sus firmas espectrales

SESIÓN 02: MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN DE IMÁGENES SATELITALES

• Objetivo:
  • Clasificar imágenes satelitales, según los algoritmos de clasificación.
• Temas:
  • Fundamentos de la clasificación
  • Clasificación no supervisada
    • Fundamentos de la clasificación no supervisada
    • ¿Qué ventajas y desventajas presenta la clasificación no supervisada?
  • Clasificación supervisada
    • Consideraciones para generar una clasificación supervisada
    • Algoritmo de crecimiento de la región (Region Growing Algorithm)
    • Algoritmo de clasificación
  • Procedimiento para realizar la clasificación supervisada
• Ejemplo:​
  • Configurar los valores de píxeles para conseguir una clasificación más precisa
  • Utilizar combinación de bandas para generar una clasificación
  • Comparar las clasificaciones de imágenes corregidas y no corregidas atmosféricamente
  • Generar clasificación de cobertura forestal
  • Realizar una clasificación supervisada de áreas urbanas
  • Generar clasificaciones utilizando archivos vectoriales de máscaras

SESIÓN 03: CAJA DE HERRAMIENTAS ORFEO

• Objetivo:
  • Presentar el entorno de la caja de herramientas Orfeo.
• Temas:
  • ¿Qué es Orfeo ToolBox?
  • Descarga, instalación y configuración de Orfeo ToolBox
  • Herramientas que ofrece Orfeo ToolBox
  • Clasificación no supervisada: Método K-Means
    • Conceptos básicos sobre el algoritmo K-Means
    • Obtener la imagen clasificada K-Means
• Ejemplo:​
  • Aplicar filtros de suavizado a una imagen: Filtro de difusión anisotrópica
  • Aplicar filtros de suavizado a una imagen: Filtro gaussiano
  • Obtener índices radiométricos utilizando Orfeo ToolBox: NDVI
  • Extracción de bordes sobre imágenes satelitales
  • Generación de filtrado Despeckle a partir de una imagen clasificada
  • Aplicar la clasificación no supervisada sobre imágenes filtradas

SESIÓN 04: EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS - SEGMENTACIÓN AUTOMÁTICA SOBRE IMÁGENES SATELITALES

• Objetivo:
  • Efectuar dos de los procedimientos más importantes en imágenes satelitales: la extracción de características y la segmentación de imágenes.
• Temas:
  • ¿Qué es la extracción de características?
    • Extracción de bordes
    • Extracción de estadísticas locales
  • Segmentación automática sobre imágenes satelitales
    • ¿En qué consiste la segmentación de imágenes satelitales?
    • Realizar la segmentación de imágenes satelitales
• Ejemplo:​
  • Generar un shapefile de segmentación para realizar una clasificación
  • Generar una clasificación de imágenes utilizando estadísticas locales
  • Extracción de bordes utilizando Orfeo ToolBox
  • Utilizar la segmentación automática para generar archivos vectoriales
  • Generar imágenes de estadísticas locales
  • Extracción de bordes en imágenes de alta resolución espacial

SESIÓN 05: CÁLCULO DE ÍNDICES NORMALIZADOS

• Objetivo:
  • Comprender los diferentes índices normalizados que se pueden aplicar a las imágenes satelitales.
• Temas:
  • NDVI - Índice de vegetación de diferencia normalizada
    • Cálculo de NDVI utilizando QGIS
  • NDWI - Índice de agua de diferencia normalizada
    • Obtener NDWI utilizando bandas 6 y 3 del satélite Landsat 8
    • Obtener NDWI utilizando bandas 5 y 6 del satélite Landsat 8
  • NDSI - Índice de nieve de diferencia normalizada
    • Obtener NDSI utilizando bandas 3 y 7 del satélite Landsat 8
• Ejemplo:​
  • Comparación de índices NDVI
  • Comparación multitemporal de NDVI
  • Utilización de los índices 3/6 y 3/7 como NDSI
  • Comparación de bandas NIR de Sentinel 2
  • Generar el índice de vegetación mejorado
  • Generar el índice NDSI a partir de bandas Sentinel 2

SESIÓN 06: ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES EN IMÁGENES SATELITALES

• Objetivo:
  • Explicar cómo analizar los componentes principales de imágenes satelitales.
• Temas:
  • ¿Qué son los componentes principales de las imágenes satelitales?
  • Aplicaciones del PCA en imágenes satelitales
  • ¿Cómo funcionan los componentes principales?
  • Componentes principales en QGIS
  • El inconveniente de los componente principales
• Ejemplo:
  • Componentes principales utilizando imágenes Sentinel 2
  • Juegos de bandas en componentes principales de Sentinel 2
  • Componentes principales para Sentinel 2
  • Verificar componentes principales de Sentinel 2
  • Verificar información válida de componentes principales
  • Análisis multitemporal utilizando imágenes PCA

SESIÓN 07: MODELOS DE ELEVACIÓN DIGITAL

• Objetivo:
  • Comprender los métodos de obtención de los DEM, así como realizar múltiples aplicaciones.
• Temas:
  • ¿Qué son los modelos de elevación digital?
    • Representación matricial de los modelos de elevación digital
    • Generar un modelo de elevación digital
  • Obtener modelos de elevación digital
    • DEM SRTM
    • DEM ASTER
    • DEM ALOS PALSAR
  • Preprocesamiento de modelos de elevación digital
    • Reproyección a un SRC UTM
• Ejemplo:​
  • Obtener un ráster de pendientes a partir de un DEM
  • Obtener un ráster de orientación a partir de un DEM
  • Obtener un hillshade a partir de un DEM
  • Obtener un ráster de índice de escabrosidad a partir de un DEM
  • Generación de curvas de nivel a partir de un DEM
  • Visualización 3D de un archivo DEM

SESIÓN 08: APERTURA DE DATOS LIDAR

• Objetivo:
  • Explicar cómo obtener y descargar datos LIDAR.
• Temas:
  • ¿Qué son los datos LIDAR?
  • Disponibilidad de datos LIDAR
    • OpenTopography
    • USGS EarthExplorer
    • LIDAR Online
    • IGN Español
  • Obtención de datos LIDAR
    • Descarga de OpenTopography
  • LAStools
    • ¿Qué es LAStools?
• Ejemplo:​
  • Descarga de datos LIDAR desde USGS EarthExplorer
  • Descarga de datos LIDAR desde IGN Español
  • Herramientas de LAStools
  • Visualizar LIDAR con LAStools
  • Verificar el nivel de precisión LIDAR
  • Conversión de archivo de texto a archivo LAZ

SESIÓN 09: TRATAMIENTO DE DATOS LIDAR

• Objetivo:
  • Realizar los principales procesos utilizando la nube de datos LIDAR.
• Temas:
  • Visualización de datos LIDAR
  • Conversión de datos LAZ a LAS
  • Conversión de un archivo de nube de puntos a un archivo ráster
    • Conversión de un archivo nube de puntos a archivo de texto
    • Conversión de un archivo de texto a un archivo DEM
• Ejemplo:
  • Visualización de LIDAR y ortofotos
  • Visualizar un mosaico LIDAR
  • Generar un archivo DEM continuo a partir de puntos LIDAR
  • Opciones de visualización LIDAR
  • Generar una superficie TIN en LASVIEW
  • Diferencia entre los métodos de interpolación para generar archivos DEM

SESIÓN 10: INTRODUCCIÓN A LAS IMÁGENES MODIS

• Objetivo:
  • Presentar los principales usos del procesamiento de imágenes MODIS.
• Temas:
  • Introducción a las imágenes satelitales MODIS
    • La resolución de los productos MODIS
    • Nomenclatura de los archivos MODIS
    • Productos MODIS
    • Niveles de procesamiento de productos MODIS
  • Obtener productos MODIS
    • Obtener productos MODIS utilizando el complemento SCP
    • Obtener productos MODIS utilizando servidores gratuitos de internet
• Ejemplo:
  • Generar una visualización de falso color infrarrojo utilizando imágenes MODIS
  • Generar un NDVI utilizando bandas espectrales MODIS
  • Descarga de archivos ráster MODIS de clasificación de usos de suelo
  • Obtener datos de evapotranspiración potencial
  • Obtención de datos de anomalías termales e incendios
  • Descarga de índices de vegetación

SESIÓN 11: FILTROS Y MÁSCARAS EN IMÁGENES LANDSAT - FILTRO FMASK Y BLUE BAND

• Objetivo:
  • Explicar cómo usar adecuadamente filtros y máscaras en imágenes Landsat.
• Temas:
  • Máscaras en imágenes satelitales
    • Complemento Cloud Masking
  • Generación de máscaras de nubosidad
  • Aplicar la máscara de nubosidad
  • Filtro de banda azul (Blue Band Filter)
    • Generación de máscaras Blue Band
    • Aplicar la máscara Blue Band
• Ejemplo:​
  • Aplicación del filtro de detección de cuerpos de agua
  • Aplicación del filtro de detección de nevados
  • Vectorizar el filtro FMask - Obtención de máscara vectorial
  • Vectorizar el filtro FMask - Limpieza de máscara vectorial
  • Vectorizar el filtro FMask - Aplicando máscara vectorial
  • Máscara de nubosidad en Sentinel 2

SESIÓN 12: FILTRO AEROSOL

• Objetivo:
  • Describir cómo usar el filtro Aerosol en imágenes Landsat 8.
• Temas:
  • Descarga de imágenes satelitales a través de ESPA
    • Registro en EROS-ESPA
    • Enviando solicitud para imágenes satelitales
  • Filtro Aerosol
    • ¿Qué son los aerosoles atmosféricos?
    • Composición de los aerosoles atmosféricos
  • Detectar la presencia de aerosoles en la atmósfera
    • Aplicación del filtro Aerosol
• Ejemplo:
  • Detección de áreas de posible recuperación de aerosoles
  • Detección de áreas de posible recuperación de aerosoles obtenidos a partir de procesos de interpolación
  • Diferencias entre imágenes satelitales Landsat obtenidas por la ESPA y por USGS EarthExplorer: Reproyección geográfica
  • Utilización directa de la capa Aerosol
  • Método de corrección atmosférica Surface Reflectance
  • Método de corrección atmosférica Top of Atmosphere Reflectance

SESIÓN 13: FILTRO PIXEL QA - ÍNDICES NORMALIZADOS

• Objetivo:
  • Explicar el uso adecuado del filtro Pixel QA en imágenes Landsat 8. Asimismo, revisar la información de los índices normalizados obtenidos a través de la ESPA.
• Temas:
  • Filtro de nubes cirrus
  • Filtro Pixel QA
    • Aplicar el filtro Pixel QA
  • Índices normalizados
    • EVI (Enhanced Vegetation Index)
    • SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index)
    • MSAVI (Modified Soil Adjusted Vegetation Index)
    • NDMI (Normalized Difference Moisture Index)
    • NBR (Normalized Burn Ratio)
    • NBR2 (Normalized Burn Ratio 2)
• Ejemplo:​
  • Cálculo de índice de vegetación mejorado
  • Utilizar el índice de vegetación ajustado al suelo
  • Comparación entre el índice SAVI y el MSAVI
  • Obtener áreas húmedas a partir del NDMI
  • Comparación entre coeficientes normalizados de quemaduras
  • Relacionar índices de vegetación con índices de humedad

SESIÓN 14: POSTPROCESAMIENTO DE IMÁGENES CLASIFICADAS - PARTE 1

• Objetivo:
  • Desarrollar correctamente técnicas de postprocesamiento sobre imágenes clasificadas utilizando el sistema CORINE Land Cover.
• Temas:
  • Postprocesamiento de imágenes clasificadas
  • Coberturas CORINE Land Cover
    • Tejido urbano continuo
    • Tejido urbano discontinuo
    • Zonas industriales o comerciales
    • Redes viarias, ferroviarias y terrenos asociados
    • Aeropuertos
  • Reclasificación de CORINE Land Cover
  • Herramientas de postprocesamiento
    • Precisión
• Ejemplo:
  • Generar reporte de una clasificación
  • Obtener un shapefile de clasificación
  • Estimar cambio de cobertura de suelo
  • Clasificación cruzada
  • Descarga de información CORINE Land Cover
  • Descarga de información CORINE Land Cover a nivel global

SESIÓN 15: POSTPROCESAMIENTO DE IMÁGENES CLASIFICADAS - PARTE 2

• Objetivo:
  • Aplicar correctamente técnicas de postprocesamiento en imágenes clasificadas mediante el sistema CORINE Land Cover.
• Temas:
  • Postprocesamiento de imágenes clasificadas
    • Reclasificación
    • Edición ráster
    • Filtrado de clasificación
    • Erosión de la clasificación
    • Dilatación de la clasificación
• Ejemplo:
  • Corrección de imágenes clasificadas utilizando la herramienta de reclasificación
  • Corrección de imágenes clasificadas utilizando edición ráster
  • Mejoramiento de resultados de un archivo ráster de clasificación
  • Erosión de clases como método para corrección ráster
  • Dilatación de clases como método para corrección ráster
  • Corrección de ráster clasificado para realizar un inventario de lagos y lagunas