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BACKGROUND
BACKGROUND
SilvaCarbon is strategic program of US government that aims to provide technical assistance for countries which join the REDD+ initiative, and are building National Forest Monitoring Systems using remote sensing data and applications. With the intent of advance technical capacities using cutting edge methodologies that are freely available, SilvaCarbon in collaboration with Google Earth Engine (GEE) is organizing a training on the GEE platform.
GEE is a web-based platform that combines a multi-petabyte catalog of satellite imagery and geospatial datasets with analysis capabilities, allowing big data analysis. This training will provide a short overview of the main options to interact with this platform including the Code Editor, a web-based IDE for writing and running scripts, and the Explorer a lightweight web app for exploring data catalogs and running simple analyses. Satellite image analysis will be performed during the training such as creating cloud free mosaics and plotting time series data.
This GEE training course was divided in to two parts: The first days the training was focus on the basics of GEE, followed by Boston University sharing an algorithm that runs in google earth engine to map and monitor forest degradation. The entire training consisted of hands on exercises that participants complete individually or in small groups.
Objectives:
Objectives:
Become familiar with geospatial Earth Engine Objects and their associated functions: images and image collections, features and feature collections, and geometries.
To enhance capacity on Remote sensing data: Analysis, and mapping using GEE.
To assist participants exploring the functions and tools of GEE for their work on Forest cover mapping and monitoring.
Process large archives of satellite imagery and do simple analyses
Use GEE Code Editor to create cloud free mosaics and plot time series data
Antecedentes:
Antecedentes:
SilvaCarbon es un programa estratégico del gobierno de EE. UU que tiene como objetivo brindar asistencia técnica a los países que se unen a la iniciativa REDD+, y están construyendo Sistemas Nacionales de Monitoreo Forestal utilizando datos y aplicaciones de teledetección. Con la intención de mejorar las capacidades técnicas utilizando metodologías de vanguardia disponibles de forma gratuita, SilvaCarbon, en colaboración con Google Earth Engine (GEE), está organizando una capacitación en la plataforma GEE.
GEE es una plataforma basada en la web que combina un catálogo de múltiples petabytes de imágenes satelitales y conjuntos de datos geoespaciales con capacidades de análisis, permitiendo el análisis de grandes volúmenes de datos. Esta capacitación proporcionará una breve descripción de las principales opciones para interactuar con esta plataforma, incluyendo el Editor de código, un IDE basado en web para escribir y ejecutar scripts, y Explorer, una aplicación web liviana para explorar catálogos de datos y ejecutar análisis simples. El análisis de imágenes satelitales se realizará durante la capacitación, como crear mosaicos sin nubes y trazar datos de series de tiempo.
Este curso de capacitación de GEE se dividió en dos partes: 1) Los primeros días la capacitación se centró en los conceptos básicos de GEE, 2) Después, la Universidad de Boston compartió un algoritmo que funciona dentro de Google Earth Engine para mapear y monitorear Degradación forestal. El Taller consistió en ejercicios prácticos que los participantes completarán individualmente o en grupos pequeños.
Objetivos:
Objetivos:
Familiarizarse con los Objetos geoespaciales del Earth Engine y sus funciones asociadas: imágenes y colecciones de imágenes, características y colecciones de características y geometrías.
Mejorar la capacidad de los datos de teledetección: análisis y mapeo usando GEE.
Asistir a los participantes a explorar las funciones y herramientas de GEE para su trabajo en el mapeo y monitoreo de la cubierta forestal.
Procesar grandes archivos de imágenes satelitales y hacer análisis simples.
Utilizar el Editor de Código GEE para crear mosaicos sin nubes y trazar datos de series de tiempo
Presentations/Presentaciones
Presentations/Presentaciones
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Links of Interest
Links of Interest
Presentation: Olofsson, P. (2019). Sample-based estimation of area and map accuracy
https://drive.google.com/open?id=1C9gzyGGOh0fyeIqzPvSX0YUc856UEbCX
Olofsson, P., Foody, G. M., Herold, M., Stehman, S. V., Woodcock, C. E., & Wulder, M. A. (2014). Good practices for estimating area and assessing accuracy of land change. Remote Sensing of Environment, 148, 42-57.
Olofsson, P., Foody, G. M., Stehman, S. V., & Woodcock, C. E. (2013). Making better use of accuracy data in land change studies: Estimating accuracy and area and quantifying uncertainty using stratified estimation. Remote Sensing of Environment, 129, 122-131.
Cochran, W. G. (1977). Sampling techniques. John Wiley & Sons.
http://krishikosh.egranth.ac.in/bitstream/1/2034365/1/CIFE-100.pdf
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