Remote Sensing Introduction - AulaGEO

¡Hola! Parece que estás buscando un resumen de una serie de lecciones sobre el manejo y procesamiento de imágenes satelitales, incluyendo correcciones, clasificación y análisis espectral. Aquí tienes un breve desglose de cada sección y sus respectivas lecciones:

Sección 6: Correcciones a imágenes satelitales

1. Correcciones a imágenes satélitales: Se discuten los métodos para corregir distorsiones inherentes a las imágenes, como la banda de alta mar, desplomes y variaciones en la calidad del sensor.
2. Corrección de banding: Métodos para eliminar estrias o bandas que se observan en algunas imágenes satelitales.
3. Algoritmos de corrección atmosférica: Procesos para eliminar el efecto del aire que afecta la calidad y precisión de las imágenes captadas por satélite.
4. Corrección topográfica: Técnicas para corregir los efectos de la topografía en las imágenes, que pueden causar distorsiones.
5. Rectificación geométrica en QGIS: Instrucciones específicas para realizar la corrección geométrica utilizando herramientas en QGIS.

Sección 7: Procesamiento de imágenes satelitales

1. Extracción de información de imágenes satélitales: Se discuten los tipos y el tipo de información que se puede obtener a partir de imágenes satelitales.
2. Fusión de imágenes (Pansharpening): Técnicas para mejorar la resolución espacial de las imágenes a través de la fusión de múltiples bandas de espectro o con imágenes de alta resolución.
3. Fusión de imágenes SAGA: Métodos específicos como Brovey, IHS, CPA y espectral para fusionar imágenas.
4. Mascara de cobertura nublada: Técnicas para identificar y eliminar las áreas cubiertas por nubes en las imágenes.
5. Imágenes sin nubes mediante Raster Calculator QGIS: Herramientas para procesar las imágenes y aplicar algoritmos que eliminen las nubes.
6. Imágenes sin nubes con PlugIn: Uso de plugins adicionales para la limpieza de nubes.

Sección 8: Clasificación de imágenes satelitales

1. Clasificación espectral de imágenes satélitales: Procesos para categorizar diferentes tipos de superficie o vegetación utilizando indicadores espectrales.
2. Índices de vegetación (NDVI y EVI): Cómo calcular estos índices que son indicadores de la salud y la densidad de la vegetación.
3. Calculo de 14 índices vegetativos en dos pasos: Estrategias para utilizar varios índices vegetativos en un proceso organizado.

Sección 9: Otros herramientas de análisis

1. Análisis de componentes principales (PCA): Método estadístico para reducir la dimensionalidad de los datos espectrales y resaltar las características más significativas.
2. Algoritmo incremental para delimitar zonas quemadas o espejos de agua: Herramientas para identificar cambios en la superficie terrestre, como los causados por incendios forestales o la formación de espejos de agua.
3. Desarrollo de perfiles espectrales: Cómo crear y utilizar perfiles espectrales para identificar diferentes materiales o características en las imágenes satelitales.

Sección 10: Otras herramientas para el manejo de imágenes satelitales

1. Análisis de imágenes multiespectrales y térmica: Métodos adicionales para interpretar tipos de datos específicos como imagen térmica.
2. Modelado de lixiviación por escurrimiento de superficies en pendientes (RUSLE): Herramientas para modelar la erosión por corriente de rocas o suelos.
3. Uso de herramientas GIS adicionales para el análisis de imágenes satélitales: Integración y uso de herramientas de Sistemas de Información Geográfica (GIS) en el manejo de datos de imágenes satelitales.

Esta es una descripción general de las lecciones. Cada una de ellas incluye detalles específicos sobre cómo realizar los procedimientos mencionados, herramientas necesarias y aplicaciones prácticas.