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Curso Online: Programação para Sensoriamento Remoto

Curso Online: Programação para Sensoriamento Remoto

A carga horária total deste curso é de: 40 horas.
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Objetivo:

Apresentar conceitos de programação de sistemas de Sensoriamento Remoto utilizando a linguagem Python.

Destaques:

A grande quantidade e diversidade de fontes de produtos derivados de Sensoriamento Remoto disponíveis acarreta em uma mudança de paradigma nas aplicações de Sensoriamento Remoto. Atualmente, grande parte dos Sistemas de Informação Geográficas (SIG) modernos apresentam suporte à realização de processamentos através de alguma linguagem de programação baseada em scripts.

Este curso irá apresentar conceitos, técnicas e ferramentas computacionais para manipulação de dados de Sensoriamento Remoto, envolvendo a aquisição de dados, organização e integração de dados, análise e visualização.

Para isso, será apresentado aos alunos uma visão geral de como construir pequenos programas em linguagens de programação populares como a linguagem Python, para automatização de atividades rotineiras ou repetitivas, que sejam capazes de extrair, transformar e analisar dados geoespaciais.

Pré-Requisito:

Por ser um curso avançado, que envolve Sensoriamento Remoto, Imagens de Satélite e Geoprocessamento, é necessário um conhecimento básico de técnicas e ferramentas de Geoprocessamento para acompanhar o curso. Noções de lógica de programação são recomendáveis, mas o curso contempla uma revisão sobre o assunto.

Conteúdo do Curso:

A carga horária total deste curso é de 40 horas (5 semanas):

  • Introdução à Programação com a linguagem Python:
    • Lógica de programação (Objetos, Tipos de Dados, Operadores, Expressões, Variáveis);
    • Tipo Lógico, Operadores Lógicos, Operadores Relacionais, Expressões Lógicas e Estruturas Condicionais;
    • Estruturas de Repetição;
    • Dicionários;
    • Funções.
  • Introdução ao Ambiente Google Colab e à tecnologia de Jupyter Notebooks;
  • Visualização de dados:
    • Acessando imagens com a biblioteca gdal;
    • Manipulando as imagens como matrizes na biblioteca numpy;
    • Visualização com a biblioteca matplotlib;
  • Processamento e análise de imagens;
  • Processamento e análise vetorial.

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