Información de Entrenamiento


  • Tipo: En Persona
  • Fechas de Entrenamiento: 13-16 agosto 2019
  • Ubicación: Bogotá, Colombia; IDEAM
  • Anfitrión: Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), Colombia
  • Audiencia: 40 participantes de organizaciones gubernamentales, organizaciones sin fin de lucro, y universidades de Colombia y países cercanos
  • Prerrequisitos:
    • Entrenamiento ARSET Nivel-0 “Fundamentales de Teledetección” (https://arset.gsfc.nasa.gov/webinars/fundamentals-remote-sensing) o su equivalente
    • Competencia general en GIS
    • Entrenamiento ARSET Nivel-1 “Fundamentales de Radar de Imágenes” (https://arset.gsfc.nasa.gov/disasters/webinars/intro-SAR) or equivalent
    • Conocimiento básico de programación Python

Descripción del Entrenamiento


Este entrenamiento se llevó acabo para fortalecer las capacidades de aplicar datos SAR para el monitoreo de ecosistemas. El enfoque del entrenamiento fue puesto en temas orientados hacia la aplicación: como acceder a los datos SAR, visualización de imágenes SAR, interpretación de imágenes SAR, detección de cambio, y análisis de series temporales. Estas técnicas fueron aplicadas a una variedad de aplicaciones de ecosistemas como el mapeo de disturbios forestales, mapeo de inundaciones, monitoreo de cultivos, y la aproximación de biomasa.

El objetivo del entrenamiento fue proveerles a los participantes un entendimiento intuitivo del contenido de imágenes SAR, además de compartir una colección de técnicas de análisis para aplicar a datos SAR para monitorear los ecosistemas. Procedimientos de procesamiento fueron explicados usando conjuntos de datos relevantes de sistemas activos de radar.

Galería



Agenda de Entrenamiento


Día 1: El primer día proporciono un resumen de SAR básico con un enfoque en las señales de SAR de varios ambientes variados. Las primeras sesiones de laboratorio proporcionaron análisis practico e interactivo de datos SAR sobre ecosistemas, y ensenaron el uso de Python y Jupyter Notebooks para análisis espacial y procesamiento de imágenes SAR.

  • Mañana: Introducción al Entrenamiento, resumen de conceptos de SAR, y un resumen de “como SAR ve al mundo”
  • Tarde: Ejercicios prácticos enfocados en experimentar e interpretar datos SAR

Día 2: En el segundo día los participantes aprendieron como generar y analizar pilas de series temporales de datos SAR. Los instructores presentaron el uso de datos SAR para el monitoreo de degradacion forestal y ensenaron ejemplos de fin-a-fin de mapeo de degradacion forestal, desde ordenar los datos al pre-procesamiento y analisis temporal.

  • Mañana: Información de serie temporal SAR y monitoreo de degradación forestal con SAR
  • Tarde: Detección de cambio para mapeo de degradación forestal

Día 3: Día 3 empleó las herramientas aprendidas en los días previos y las expandió a otras aplicaciones de ecosistemas, como el mapeo de agua superficial y el monitoreo de agricultura. El día termino con una introducción a la aproximación de biomasa usando datos SAR de banda-L.

  • Mañana: Aplicando SAR a degradación forestal y el mapeo hidrológico
  • Tarde: Aproximación de Biomasa usando datos SAR de banda-L

Día 4: El ultimo día de entrenamiento se enfocó en un resumen del curso y una evaluación de necesidades de entrenamiento en el futuro cercano.

Instructores


Team photo of Africa Flores-Anderson

Africa Flores-Anderson

SERVIR Science Coordination Office, Huntsville, Alabama, U.S.A.

Team photo of Franz Meyer

Franz Meyer

University of Alaska Fairbanks, Fairbanks, Alaska, U.S.A.