SESIÓN 01: FUNDAMENTOS TEÓRICOS DE LA TELEDETECCIÓN

• Objetivo:
  • Presentar los conocimientos básicos de la teledetección y el procesamiento digital de imágenes.
• Temas:
  • ¿Qué es la teledetección?
  • Firma espectral
  • Procesamiento digital de imágenes (PDI)
  • Iniciar teledetección y PDI mediante ENVI 5.3
• Ejemplos:
  • Visualización de las longitudes de ondas de una imagen de satélite
  • Firma espectral de distintos elementos terrestres
  • Bibliotecas de firmas espectrales

SESIÓN 02: PLATAFORMAS ESPACIALES Y SENSORES REMOTOS

• Objetivo:
  • Detallar las características técnicas de las plataformas espaciales y de los sensores a bordo de los satélites de observación terrestre.
• Temas:
  • Plataformas espaciales
  • Sensores
  • Satélites de observación terrestre ópticos
  • Criterios de selección de una imagen satelital
• Ejemplos:
  • Descargar imagen de Landsat 8
  • Comparación de resoluciones espectrales
  • Comparación de resoluciones espaciales

SESIÓN 03: ESTRUCTURA RÁSTER

• Objetivo:
  • Definir y describir la estructura ráster como insumo fundamental en el procesamiento digital de imágenes.
• Temas:
  • Formato ráster
  • Almacenamiento de datos en un computador
• Ejemplos:
  • Evaluación visual de una estructura ráster
  • Cambio de formato de la matriz
  • Cambio de arreglo de la matriz

SESIÓN 04: FUNDAMENTOS DEL COLOR

• Objetivo:
  • Presentar los fundamentos de la teoría del color y su vinculación con la teledetección haciendo énfasis en las combinaciones de bandas espectrales.
• Temas:
  • Fundamentos del color
  • Combinación de colores en PDI
• Ejemplos:
  • Visualización de una imagen multiespectral
  • Combinación de bandas espectrales
  • Aplicación de un diagrama de dispersión

SESIÓN 05: PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES

• Objetivo:
  • Presentar las técnicas del PDI con la finalidad de preparar los datos para interpretarlos y analizarlos de forma adecuada.
• Temas:
  • Fundamentos teóricos de la corrección de imágenes
  • Manipulación de la imagen satelital
  • Extracción de información manual y automatizada
• Ejemplos:
  • Mejoramiento visual de una imagen
  • Aplicación de índices espectrales
  • Aplicar una clasificación no supervisada