Background
In April 2022, representatives from Guatemala participated in a technical workshop on Methods and Tools for Forest Aarbon Accounting and Monitoring, convened by SilvaCarbon in the state of Oregon. To follow up on several areas of work identified by Guatemala in this workshop, SilvaCarbon in collaboration with the NASA-USAID program, SERVIR, are providing training on two tools designed to distinguish disturbances and changes in forest areas: LandTrendr and CCDC-SMA. . The workshop covers the fundamental concepts of each of the algorithms and an interactive part to run each of the methods and obtain maps of forest cover change. The general objective is that the participants become familiar with new remote sensing methods to identify changes in long satellite time series and apply this knowledge according to their work and needs. It is preferable that the participants are present for the entire three days of the training.
Goals
Navigate the GEE platform and explore remotely sensed data related to land cover monitoring and management.
Understand the fundamental theory of the LandTrendr, CCDC-SMA and BULC-D algorithms.
Navigate LandTrendr and CCDC-SMA user interfaces within GEE to detect land cover changes
Demonstrate the utility of algorithms in practice.
Audience
● Specialists in forest and natural resource management
● Specialists in GIS, remote sensing, and earth observations
Requirements
Open a Google Earth Engine (GEE) account (preferably use with Chrome browser), add the LandTrendr repository in GEE, and add the CCDC-SMA repository in GEE.
Recommendation to review material prior to the workshop
● Introduction to SilvaCarbon's LandTrendr - “The implementation of LandTrendr algorithms in Google Earth Engine (LT-GEE) in tropical countries”
● Introduction to SilvaCarbon's Google Earth Engine - “Google Earth Engine”
● It is advisable to familiarize yourself with the GEE platform before participating in the workshop
Antecedentes
En abril de 2022, representantes de Guatemala participaron en un taller técnico de métodos y herramientas para la contabilidad y el monitoreo del carbono forestal, convocado por SilvaCarbon en el estado de Oregon. Para dar seguimiento a varias áreas de trabajo identificadas por Guatemala en este taller, SilvaCarbon y el programa de NASA-USAID, SERVIR, están colaborando para proporcionar una capacitación sobre dos herramientas diseñadas para distinguir perturbaciones y cambios en áreas forestales: LandTrendr y CCDC-SMA . El taller abarca los conceptos fundamentales de cada uno de los algoritmos y una parte interactiva para correr cada uno de los métodos y obtener mapas de cambio de cobertura forestal. El objetivo general es que los participantes se familiaricen con nuevos métodos de teledetección para identificar cambios en largas series satelitales de tiempo y apliquen este conocimiento en función a su trabajo y necesidades. Es preferible que los participantes estén presentes los tres días completos durante la capacitación.
Objetivos
● Navegar la plataforma de GEE y explorar datos de percepción remota relacionados con el monitoreo y el manejo de la cobertura de la tierra.
● Entender la teoría fundamental de los algoritmos LandTrendr, CCDC-SMA y BULC-D.
● Navegar por las interfaces de usuario de LandTrendr y CCDC-SMA dentro de GEE para detectar cambios en la cobertura de la tierra
● Demostrar la utilidad de los algoritmos dentro de la práctica.
Audiencia
● Especialistas en el manejo forestal y de recursos naturales
● Especialistas en SIG, detección remota, y observaciones de la tierra
Requisitos
● Abrir una cuenta de Google Earth Engine (GEE) (es preferible usar con el navegador Chrome)
● Agregar el repositorio de LandTrendr en GEE
● Agregar el repositorio de CCDC-SMA en GEE
Recomendación de revisión de material anterior al taller
● Introducción a LandTrendr de SilvaCarbon - “La implementación de algoritmos LandTrendr en Google Earth Engine (LT-GEE) en países tropicales”
● Introducción a Google Earth Engine de SilvaCarbon - “Google Earth Engine”
● Es recomendable familiarizarse con la plataforma de GEE antes de participar en el taller