Plan de estudios del Curso Teledetección y PDI con QGIS

  • Básico
  • Avanzado

SESIÓN 01: FUNDAMENTOS DE LA TELEDETECCIÓN

  • Objetivo:
    • Exponer los fundamentos en los que se basa la teledetección.
  • Temas:
    • ¿Qué es la teledetección?
    • Principales elementos de la teledetección
    • Principios físicos de la teledetección
      • Propiedades de la energía electromagnética, el espectro electromagnético
      • Atmósfera e interacción de la energía electromagnética
      • Superficie terrestre e interacción con la energía electromagnética
    • Fundamentos del color
    • Software QGIS
    • Descarga e instalación del software QGIS
  • Ejemplos:
    • ​Utilización de la teledetección para el seguimiento de la deforestación
    • Utilización de QGIS para el estudio de la evolución de un río amazónico
    • Utilización de QGIS para la delimitación de parcelas agrícolas con gran nivel de precisión
    • Analizando el estado de la vegetación utilizando imágenes Sentinel 2
    • Detección de cuerpos de agua utilizando imágenes Sentinel 2
    • Clasificación de imágenes utilizando imágenes satelitales Sentinel 2

SESIÓN 02: SENSORES Y PLATAFORMAS

  • Objetivo:
    • Explicar las funciones de los sensores y de las plataformas espaciales.
  • Temas:
    • Plataformas y sensores
      • Plataformas
      • Sensores
      • Sensores multiespectrales
    • Resolución de un sistema sensor
      • Resolución espacial
      • Resolución espectral
      • Resolución radiométrica
      • Resolución temporal
      • Resolución angular
    • Tipos de satélites
      • Satélites meteorológicos
      • Satélite Landsat
      • Satélite Sentinel
      • Satélite ASTER
      • MODIS
  • Ejemplos:
    • ​Visualizar la resolución espacial en imágenes Landsat
    • Comparar la visualización de una imagen SPOT y una imagen pancromática Landsat 8
    • Obtener detalles de la resolución temporal de las imágenes Landsat 8
    • Verificación de descargas de imágenes ASTER
    • Verificación de descargas de imágenes MODIS
    • Verificación de datos Landsat 8 a partir de la metadata

SESIÓN 03: ANÁLISIS DEL COLOR EN LAS IMÁGENES SATELITALES

  • Objetivo:
    • Analizar el color en imágenes satelitales y explicar cómo interactuar con el entorno QGIS.
  • Temas:​
    • ¿Cómo se conforman los colores en una computadora?
    • Color verdadero - falso color en imágenes satelitales
      • El seudocolor
    • Imágenes pancromáticas, multiespectrales e hiperespectrales
      • Imágenes pancromáticas
      • Imágenes multiespectrales
      • imágenes hiperespectrales
    • Representación de datos ráster
    • Interactuando con el software QGIS
      • Acerca de QGIS
      • Entorno de QGIS
    • Ingresar imágenes Landsat 8 al entorno de QGIS
  • Ejemplos:
    • Comparación de imágenes pancromáticas Landsat 8 utilizando QGIS
    • Combinar bandas con imágenes Sentinel 2
    • Combinar bandas Landsat 8 para estudios de vegetación
    • Eligir bandas espectrales del sensor Sentinel 2 para combinación de bandas
    • Selección de bandas Landsat 8 para fusión Pan Sharpening
    • Combinación de bandas PCA

SESIÓN 04: OPCIONES DE VISUALIZACIÓN RÁSTER

  • Objetivo:
    • Conocer a detalle las opciones de visualización ráster, y cómo estas influyen en la forma como se perciben los cambios en las imágenes.
  • Temas:​
    • Histograma
      • Histogramas en QGIS
    • Estilos
      • Renderizado de bandas
      • Cargar valores Mín/Máx
      • Renderizado de color
      • Remuestreo
    • Transparencia
      • Transparencia global
      • Valor sin datos
      • Opciones de transparencia personalizada
  • Ejemplos:
    • Visualización de imágenes de áreas de cultivo a partir de la modificación de histograma
    • Visualización del estado de la vegetación a partir de la modificación de valores de histograma
    • Diferenciar entre nubosidad y nevados a partir de la modificación del histograma
    • Visualizar valores sin datos en imágenes satelitales
    • Realizar transparencia personalizada
    • Utilizar la transparencia personalizada multibanda

SESIÓN 05: TIPOS Y EMPLEO DE IMÁGENES SATELITALES

  • Objetivo:
    • Conocer más a fondo sobre los cuatro tipos de imágenes satelitales con las que se trabajará en el curso.
  • Temas:​
    • Tipos de imágenes satelitales
      • Imágenes LANDSAT
      • Imágenes SENTINEL
      • Imágenes ASTER
      • Imágenes MODIS
    • Empleo de imágenes satelitales
      • Color natural
      • Falso color penetración atmosférica
      • Falso color infrarrojo para vegetación
      • Falso color para agricultura
      • Utilizar imágenes Landsat 8 y ASTER para obtener la temperatura de la superficie terrestre
      • Estudio de las condiciones climáticas utilizando imágenes MODIS
  • Ejemplos:
    • Utilizar una imagen Landsat 8 para distinguir suelos y cuerpos de agua
    • Utilizar imágenes Landsat para reconocer elementos sumergidos en cuerpos de agua
    • Comparación entre imágenes Landsat 8 y Sentinel 2
    • Comparar la resolución radiométrica de imágenes Landsat 8 y Sentinel 2
    • Realizar una combinación de bandas para resaltar áreas urbanas
    • Realizar una combinación de bandas para resaltar el estado de la vegetación

SESIÓN 06: DESCARGA DE IMÁGENES SATELITALES

  • Objetivo:
    • Verificar los principales servicios de descarga de imágenes satelitales.
  • Temas:
    • Servidores de descarga de imágenes satelitales
      • Alaska Satellite Facility
      • USGS - GLOVIS
      • USGS - EarthExplorer
      • Remote Pixel
    • Descarga de imágenes satelitales desde los servidores
      • Descargar desde Alaska Satellite Facility
      • Descargar desde USGS - GLOVIS
      • Descargar desde USGS - EarthExplorer
      • Descargar desde Remote Pixel
  • Ejemplos:
    • ​Descarga de imágenes satelitales ASTER
    • Descarga de índices de vegetación
    • Descarga de imágenes Landsat 2
    • Descarga de imágenes Sentinel desde Copernicus Open Access Hub
    • Obtener modelos de elevación digital alternativos
    • Obtener imágenes ASTER a través de EarthData Search

SESIÓN 07: ANÁLISIS VISUAL DE IMÁGENES SATELITALES - CRITERIOS DE ELECCIÓN DE IMÁGENES SATELITALES

  • Objetivo:
    • Analizar visualmente imágenes satelitales y revisar los criterios para elegirlas.
  • Temas:
    • Criterios de identificación de elementos
      • Tono (brillo)
      • Color
      • Textura
      • Forma
      • Sombras
      • Tamaño
      • Patrón
      • Localización
      • Dinámicas estacionales
    • Estrategias y fases en el proceso de interpretación visual
      • Detección
      • Reconocimiento e identificación
      • Análisis
      • Clasificación
      • Deducción
    • Criterios y consideraciones al elegir una imagen satelital
      • Resolución espacial
      • Área de cobertura de imagen
      • Resolución espectral - bandas
      • Ventana de adquisición
      • Prioridad de pedido
      • Porcentaje de nubes
      • Ángulo máximo
      • Nivel de procesado
  • Ejemplos:
    • ​Reconocimiento de elementos en una imagen Landsat 8
    • Reconocimiento de la evolución de campos de cultivo en imágenes Landsat 8
    • Reconociendo la cobertura de nubes como un criterio para la elección de imágenes satelitales
    • Determinando áreas sin datos a partir de las sombras en una imagen satelital
    • Reconocimiento de elementos territoriales con base en su patrón de formación
    • Reconocimiento de bancos de arena en áreas urbanas

SESIÓN 08: SEMI-AUTOMATIC CLASSIFICATION PLUGIN

  • Objetivo:
    • Presentar las funciones del plugin Semi-Automatic Classification.
  • Temas:​
    • ¿Qué es un plugin?
      • Administración e instalación de complementos
    • Plugin Semi-Automatic Classification
    • Descarga de imágenes satelitales utilizando el plugin Semi-Automatic Classification
    • Apilamiento de bandas mediante el plugin Semi-Automatic Classification (SCP)
  • Ejemplos:
    • ​Apilamiento de imágenes mediante el complemento SCP
    • Apilamiento de bandas para la detección de áreas agrícolas
    • Apilamiento de bandas Sentinel 2
    • Otras formas de obtención de mapas base
    • Pautas para obtener mejores imágenes Sentinel 2
    • Obtener imágenes Sentinel 2 por bandas espectrales

SESIÓN 09: CORRECCIONES SOBRE IMÁGENES SATELITALES

  • Objetivo:
    • Realizar la corrección de imágenes satelitales y la corrección atmosférica sobre imágenes Landsat 8.
  • Temas:​
    • Fundamentos teóricos de la corrección de imágenes
      • Corrección radiométrica
      • Corrección geométrica
      • Corrección atmosférica
    • Visualizar la corrección atmosférica
    • Corrección atmosférica en QGIS
    • ¿Cómo funciona la corrección atmosférica?
    • Reproyección sobre imágenes Landsat
  • Ejemplos:
    • Corrección atmosférica sobre imágenes Landsat 8
    • Corrección atmosférica sobre imágenes Sentinel 2
    • Revisando errores en imágenes Landsat 7
    • Medir la reflectancia entre bandas ASTER
    • Comparación de reflectancia en suelos de desiertos y bosques
    • Revisar la reflectancia en las distintas regiones del espectro electromagnético

SESIÓN 10: ÁREAS DE CORTES Y MOSAICOS EN IMÁGENES SATELITALES

  • Objetivo:
    • Analizar las áreas de corte y los mosaicos sobre imágenes satelitales.
  • Temas:
    • ¿Por qué es necesario modificar la extensión territorial de los archivos ráster?
    • Generar un área de recorte de una imagen satelital
      • Generar el área de corte en función de un archivo shapefile nuevo
      • Generar el área de corte en función de un archivo shapefile de forma irregular
    • Archivos mosaico de imágenes satelitales
      • Generar archivos mosaico de imágenes satelitales
  • Ejemplos:
    • ​Generar un área de recorte sobre una imágen Sentinel 2
    • Generar correctamente un área de recorte
    • Generar un mosaico entre dos imágenes satelitales completas
    • Realizar recortes múltiples sobre imágenes satelitales
    • Realizar recortes utilizando coordenadas
    • Obtener imágenes Sentinel 2 por código de gránulos

SESIÓN 11: FUSIÓN DE IMÁGENES - RÁSTER DE TEMPERATURA DE SUPERFICIE

  • Objetivo:
    • Conocer la parte teórica y práctica de los procesos de fusión de imágenes y de obtención de rásteres de temperaturas de superficie mediante QGIS.
  • Temas:​
    • Fusión de imágenes
      • ¿Qué es la fusión de imágenes?
      • Pan-Sharpening
      • Fusionar bandas
    • Ráster de temperatura de superficie
      • Utilización de imágenes ASTER para obtener la temperatura de la superficie
      • Obtener la temperatura de la superficie mediante imágenes ASTER
  • Ejemplos:
    • ​Obtener la temperatura de la superficie con imágenes Landsat
    • Generar un mosaico de una imagen fusionada
    • Obtener ráster de temperaturas de la superficie
    • Fusión Pan Sharpening y corrección atmosférica automática utilizando imágenes Landsat 7
    • Verificación de valores de temperatura en imágenes Landsat 7
    • Relacionar la temperatura y la vegetación

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
      • Obteniendo 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
    • Verificación de 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
      • Generación de un modelo de elevación digital
    • Obtención de 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
    • Generación de un NDVI utilizando bandas espectrales MODIS
    • Descarga de archivos ráster MODIS de clasificación de usos de suelo
    • Obtener datos de evapotranspiración potencial
    • Obtener 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
      • Enviar solicitud para imágenes satelitales
    • Filtro Aerosol
      • ¿Qué son los aerosoles atmosféricos?
      • Composición de los aerosoles atmosféricos
    • Detectando 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
    • Obtención de 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

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