• Objetivos del Cursos:

  Aprender los procesos de georeferenciación de las imágenes, y las correcciones radiométricas (teoría y práctica con un software comercial, ENVI y ERDAS IMAGINE) Aprender las diversas técnicas de transformaciones espectrales (índices de bandas multiespectrales, análisis de componentes principales,técnicas de realces de imágenes). Aprender las diversas técnicas de transformaciones espaciales para el realce de las imágenes (mediante el uso de diferentes tipos de filtros, lineales, estadísticas). Aprender los Métodos de clasificación de las imágenes multiespectrales. Aprender a evaluar las imágenes clasificadas. Conocer las imágenes hiperespectrales y los métodos de clasificación espectrales.

• Cursos dirigido a:

  Los profesionistas de diversas áreas tales como agrónomos, forestales, biólogos, geólogos, pedólogos, especialistas en medios ambientes, geógrafos

• Contenido del Cursos:

  CONTENIDOS ANALÍTICOS DE LOS MODULOS
  
   Estadística de las imágenes y Modelos de transformaciones
  
     1. Estadísticas de imágenes ópticas:
           1. Estadística univariada
           2. Estadística multivariada
           3. Cálculo de la separabilidad espectral
     2. Transformaciones espectrales:
           1. Espacio de imágenes,
           2. Índices,
           3. Análisis de  Componentes Principales
           4. Análisis de Componentes de Tasseled-Cap
     3. Transformaciones espaciales:
           1. Filtros de convolución
           2. Transformaciones de Fourier
     4. Correcciones y Calibración de imágenes
           a.       Georeferenciación
           b.       Calibración radiométrica de las imágenes
           c.       Reducción del ruido
     5.  Practicas con ERDAS o ENVI
           1. Realces de imágenes
           2. Uso de índices de bandas espectrales
           3. Reducción de bandas espectrales
           4. Georeferenciación de imágenes
           5. Calibración radiométrica
  
    Métodos de clasificación de imágenes
  
      1.       Proceso de la clasificación
  
      2.       Extracción de rasgos
  
      3.       Entrenamiento del clasificador
  
      4.       Clasificación non supervisada
  
      5.       Clasificación supervisada
  
      6.       Métodos de clasificación espectrales
  
      7.       Clasificación subpixel
  
      8.       Evaluación de la clasificación
  
      9.      Practicas con  ENVI o Erdas

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