Curso de Introdução ao Google Earth Engine

Apresentação

Desenvolvemos esse curso introdutório de Earth Engine para ajudar a acelerar o seu uso e ampliar a comunidade de usuários no Brasil. Cientistas brasileiros participaram desde da fase de concepção da plataforma. Novas redes colaborativas de pesquisa podem ser criadas a exemplo do MapBiomas, que já possui cerca de 200 participantes, e uma vasta base de dados e informações disponibilizadas para os mais diversos públicos. Entendemos que o maior desafio para usar a plataforma Google Earth Engine é vencer a inércia de programar, e mudar o paradigma da ciências da informação geográfica baseado no uso de softwares em plataformas desktops para a análise de dados em nuvens de computadores. Para isso, é fundamental aprender a programar. Isso não significa desenvolver software. Isso torna a programação mais palatável para estudantes, técnicos, cientistas, e uma grande gama de profissões. Estamos falando de programar para analisar e extrair informações de big data e usá-las para resolver problemas reais. A realidade é que os sofwtares de desktops não conseguem lidar com o enorme volume de dados e a capacidade computacional dos computadores onde rodam tão pouco. Isso mostra, a necessidade de uma rápida mudança de paradigma em direção para que o profissional que utiliza dados geoespaciais possa se manter relevante no mercado. Para isso, desenhamos este curso introdutório para impulsionar a sua carreira com a programação no Google Earth Engine.

"Para mim, a ciência dos dados é uma mistura de três coisas: análise quantitativa (para o rigor necessário para entender seus dados), programação (para que você possa processar seus dados e agir de acordo com suas percepções) e narração de histórias (para ajudar os outros a entender o significado dos dados)".

- Edwin Chen

Objetivos

• Ensinar programação básica em Javascript para o Google Earth Engine (GEE).

• Aplicar a programação no GEE para:

1. Acessar, preparar e visualizar imagens Landsat e Sentinel 2.

2. Extrair informações a partir de Índices espectrais.

3. Manipular vetores e dados tabulares.

4. Exportar os resultados e integrar com QGIS.

Pré-Requisitos

• Noções básicas de sensoriamento remoto.

• Criar sua conta no Google Earth Engine.

• Acesso à Internet em um computador.

Carga horária

• 10 horas, com quatro aulas virtuais de 2 horas e 30 minutos por dia.

Acesso

• As aulas serão transmitidas através da plataforma Zoom. As pessoas inscritas no curso receberão o link via e-mail para acesso à sala de aula virtual.