Información de Entrenamiento


  • Tipo: En Persona
  • Fechas de Entrenamiento: 21-24 enero 2020
  • Location: Quito, Ecuador
  • Host: Universidad Central de Ecuador, Quito, Ecuador
  • Audience: 40 attendees from Government Organizations, NGOs, and Universities from Ecuador
  • 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) o su equivalente
    • Conocimiento básico de programación PythonBasic knowledge in Python programming

Descripción de Entrenamiento


Este entrenamiento se enfocó en fortalecer las capacidades de teledetección en el uso de datos SAR para el monitoreo de desastres, particularmente los desastres geológicos. El enfoque del entrenamiento fue puesto en temas orientados hacia la aplicación, como acceder a datos SAR, visualización de imágenes SAR, interpretación de imágenes SAR, SAR interferómetro, detección de cambio, y análisis de series temporales de imagen y de InSAR. Estas técnicas se aplicaron a una variedad de aplicaciones de desastre como el mapeo de inundaciones, monitoreo volcánico, terremotos, y deslizamientos.

El objetivo del entrenamiento fue proveerles a los participantes un entendimiento intuitivo del contenido de imágenes SAR, además de 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 proporcionó 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. También exploraremos los conceptos básicos de trabajar con datos de amplitud de SAR en un entorno GIS.

  • 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: El segundo día, los participantes aprendieron como generar y analizar pilas de series temporales de imágenes SAR. Los instructores presentaron el uso de datos SAR para el monitoreo de desastres naturales y demostraron ejemplos de fin-a-fin de como aplicar datos SAR durante eventos desastrosos como inundaciones, incendios, y deforestación.

  • Mañana: Información de serie temporal SAR para el monitoreo de desastres
  • Tarde: Detección de cambio para el monitoreo de desastres

Día 3: El tercer día introduce los conceptos y las aplicaciones de procesamiento de SAR interferómetro. InSAR usa la señal de fase capturada en datos SAR de valor-complejo para rastrear movimientos sutiles de la superficie como esos relacionados a la actividad sísmica y volcánica. Después de una introducción de las técnicas, participantes trabajaron en ejercitarlas en varios laboratorios computacionales prácticos.

  • Mañana: Introducción a InSAR y la aplicación de InSAR a peligros geológicos
  • Tarde: Análisis de serie de tiempo InSAR para el monitoreo de actividad volcánica

Día 4: El día final comenzó con una discusión acerca de detección de barcos basada en SAR y una introducción breve de la misión NISAR, la próxima misión SAR de banda S y L de NASA, que proporcionara datos SAR gratuitos, globales, y regularmente muestreados. Estos temas fueron seguidos por un resumen del entrenamiento y una evaluación de las necesidades para entrenamientos futuros.

Instructores


Team photo of Franz Meyer

Franz Meyer

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

Team photo of Eric Anderson

Eric Anderson

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



Heidi Kristenson

Alaska Satellite Facility, Fairbanks, Alaska, U.S.A.


Tannia Mayorga Torres

Universidad Central de Ecuador, Quito, Ecuador