SESIÓN 01: FUNDAMENTOS DE LA TELEDETECCIÓN

• Objetivo:
  • ​Exponer los fundamentos en los que se basa la teledetección.
• Temas:
  • ¿Qué es la teledetección?
  • Principales elementos de la teledetección
  • Principios físicos de la teledetección
    • Propiedades de la energía electromagnética, el espectro electromagnético
    • Atmósfera e interacción de la energía electromagnética
    • Superficie terrestre e interacción con la energía electromagnética
  • Fundamentos del color
  • Software QGIS
  • Descarga e instalación del software QGIS
• Ejemplos:
  • ​Utilización de la teledetección para el seguimiento de la deforestación
  • Utilización de QGIS para el estudio de la evolución de un río amazónico
  • Utilización de QGIS para la delimitación de parcelas agrícolas con gran nivel de precisión
  • Analizando el estado de la vegetación utilizando imágenes Sentinel 2
  • Detección de cuerpos de agua utilizando imágenes Sentinel 2
  • Clasificación de imágenes utilizando imágenes satelitales Sentinel 2

SESIÓN 02: SENSORES Y PLATAFORMAS

• Objetivo:
  • ​Explicar las funciones de los sensores y de las plataformas espaciales.
• Temas:
  • Plataformas y sensores
    • Plataformas
    • Sensores
    • Sensores multiespectrales
  • Resolución de un sistema sensor
    • Resolución espacial
    • Resolución espectral
    • Resolución radiométrica
    • Resolución temporal
    • Resolución angular
  • Tipos de satélites
    • Satélites meteorológicos
    • Satélite Landsat
    • Satélite Sentinel
    • Satélite ASTER
    • MODIS
• Ejemplos:
  • ​Visualizar la resolución espacial en imágenes Landsat
  • Comparar la visualización de una imagen SPOT y una imagen pancromática Landsat 8
  • Obtener detalles de la resolución temporal de las imágenes Landsat 8
  • Verificación de descargas de imágenes ASTER
  • Verificación de descargas de imágenes MODIS
  • Verificación de datos Landsat 8 a partir de la metadata

SESIÓN 03: ANÁLISIS DEL COLOR EN LAS IMÁGENES SATELITALES

• Objetivo:
  • ​Analizar el color en imágenes satelitales y explicar cómo interactuar con el entorno QGIS.
• Temas:​
  • ¿Cómo se conforman los colores en una computadora?
  • Color verdadero - falso color en imágenes satelitales
    • El seudocolor
  • Imágenes pancromáticas, multiespectrales e hiperespectrales
    • Imágenes pancromáticas
    • Imágenes multiespectrales
    • imágenes hiperespectrales
  • Representación de datos ráster
  • Interactuando con el software QGIS
    • Acerca de QGIS
    • Entorno de QGIS
  • Ingresar imágenes Landsat 8 al entorno de QGIS
• Ejemplos:
  • ​Comparación de imágenes pancromáticas Landsat 8 utilizando QGIS
  • Combinar bandas con imágenes Sentinel 2
  • Combinar bandas Landsat 8 para estudios de vegetación
  • Eligir bandas espectrales del sensor Sentinel 2 para combinación de bandas
  • Selección de bandas Landsat 8 para fusión Pan Sharpening
  • Combinación de bandas PCA

SESIÓN 04: OPCIONES DE VISUALIZACIÓN RÁSTER

• Objetivo:
  • ​Conocer a detalle las opciones de visualización ráster, y cómo estas influyen en la forma como se perciben los cambios en las imágenes.
• Temas:​
  • Histograma
    • Histogramas en QGIS
  • Estilos
    • Renderizado de bandas
    • Cargar valores Mín/Máx
    • Renderizado de color
    • Remuestreo
  • Transparencia
    • Transparencia global
    • Valor sin datos
    • Opciones de transparencia personalizada
• Ejemplos:
  • ​Visualización de imágenes de áreas de cultivo a partir de la modificación de histograma
  • Visualización del estado de la vegetación a partir de la modificación de valores de histograma
  • Diferenciar entre nubosidad y nevados a partir de la modificación del histograma
  • Visualizar valores sin datos en imágenes satelitales
  • Realizar transparencia personalizada
  • Utilizar la transparencia personalizada multibanda

SESIÓN 05: TIPOS Y EMPLEO DE IMÁGENES SATELITALES

• Objetivo:
  • ​Conocer más a fondo sobre los cuatro tipos de imágenes satelitales con las que se trabajará en el curso.
• Temas:​
  • Tipos de imágenes satelitales
    • Imágenes LANDSAT
    • Imágenes SENTINEL
    • Imágenes ASTER
    • Imágenes MODIS
  • Empleo de imágenes satelitales
    • Color natural
    • Falso color penetración atmosférica
    • Falso color infrarrojo para vegetación
    • Falso color para agricultura
    • Utilizar imágenes Landsat 8 y ASTER para obtener la temperatura de la superficie terrestre
    • Estudio de las condiciones climáticas utilizando imágenes MODIS
• Ejemplos:
  • ​Utilizar una imagen Landsat 8 para distinguir suelos y cuerpos de agua
  • Utilizar imágenes Landsat para reconocer elementos sumergidos en cuerpos de agua
  • Comparación entre imágenes Landsat 8 y Sentinel 2
  • Comparar la resolución radiométrica de imágenes Landsat 8 y Sentinel 2
  • Realizar una combinación de bandas para resaltar áreas urbanas
  • Realizar una combinación de bandas para resaltar el estado de la vegetación

SESIÓN 06: DESCARGA DE IMÁGENES SATELITALES

• Objetivo:
  • ​Verificar los principales servicios de descarga de imágenes satelitales.
• Temas:
  • Servidores de descarga de imágenes satelitales
    • Alaska Satellite Facility
    • USGS - GLOVIS
    • USGS - EarthExplorer
    • Remote Pixel
  • Descarga de imágenes satelitales desde los servidores
    • Descargar desde Alaska Satellite Facility
    • Descargar desde USGS - GLOVIS
    • Descargar desde USGS - EarthExplorer
    • Descargar desde Remote Pixel
• Ejemplos:
  • ​Descarga de imágenes satelitales ASTER
  • Descarga de índices de vegetación
  • Descarga de imágenes Landsat 2
  • Descarga de imágenes Sentinel desde Copernicus Open Access Hub
  • Obtener modelos de elevación digital alternativos
  • Obtener imágenes ASTER a través de EarthData Search

SESIÓN 07: ANÁLISIS VISUAL DE IMÁGENES SATELITALES - CRITERIOS DE ELECCIÓN DE IMÁGENES SATELITALES

• Objetivo:
  • ​Analizar visualmente imágenes satelitales y revisar los criterios para elegirlas.
• Temas:
  • Criterios de identificación de elementos
    • Tono (brillo)
    • Color
    • Textura
    • Forma
    • Sombras
    • Tamaño
    • Patrón
    • Localización
    • Dinámicas estacionales
  • Estrategias y fases en el proceso de interpretación visual
    • Detección
    • Reconocimiento e identificación
    • Análisis
    • Clasificación
    • Deducción
  • Criterios y consideraciones al elegir una imagen satelital
    • Resolución espacial
    • Área de cobertura de imagen
    • Resolución espectral - bandas
    • Ventana de adquisición
    • Prioridad de pedido
    • Porcentaje de nubes
    • Ángulo máximo
    • Nivel de procesado
• Ejemplos:
  • ​Reconocimiento de elementos en una imagen Landsat 8
  • Reconocimiento de la evolución de campos de cultivo en imágenes Landsat 8
  • Reconociendo la cobertura de nubes como un criterio para la elección de imágenes satelitales
  • Determinando áreas sin datos a partir de las sombras en una imagen satelital
  • Reconocimiento de elementos territoriales con base en su patrón de formación
  • Reconocimiento de bancos de arena en áreas urbanas

SESIÓN 08: SEMI-AUTOMATIC CLASSIFICATION PLUGIN

• Objetivo:
  • ​Presentar las funciones del plugin Semi-Automatic Classification.
• Temas:​
  • ¿Qué es un plugin?
    • Administración e instalación de complementos
  • Plugin Semi-Automatic Classification
  • Descarga de imágenes satelitales utilizando el plugin Semi-Automatic Classification
  • Apilamiento de bandas mediante el plugin Semi-Automatic Classification (SCP)
• Ejemplos:
  • ​Apilamiento de imágenes mediante el complemento SCP
  • Apilamiento de bandas para la detección de áreas agrícolas
  • Apilamiento de bandas Sentinel 2
  • Otras formas de obtención de mapas base
  • Pautas para obtener mejores imágenes Sentinel 2
  • Obtener imágenes Sentinel 2 por bandas espectrales

SESIÓN 09: CORRECCIONES SOBRE IMÁGENES SATELITALES

• Objetivo:
  • ​Realizar la corrección de imágenes satelitales y la corrección atmosférica sobre imágenes Landsat 8.
• Temas:​
  • Fundamentos teóricos de la corrección de imágenes
    • Corrección radiométrica
    • Corrección geométrica
    • Corrección atmosférica
  • Visualizar la corrección atmosférica
  • Corrección atmosférica en QGIS
  • ¿Cómo funciona la corrección atmosférica?
  • Reproyección sobre imágenes Landsat
• Ejemplos:
  • ​Corrección atmosférica sobre imágenes Landsat 8
  • Corrección atmosférica sobre imágenes Sentinel 2
  • Revisando errores en imágenes Landsat 7
  • Medir la reflectancia entre bandas ASTER
  • Comparación de reflectancia en suelos de desiertos y bosques
  • Revisar la reflectancia en las distintas regiones del espectro electromagnético

SESIÓN 10: ÁREAS DE CORTES Y MOSAICOS EN IMÁGENES SATELITALES

• Objetivo:
  • ​Analizar las áreas de corte y los mosaicos sobre imágenes satelitales.
• Temas:
  • ¿Por qué es necesario modificar la extensión territorial de los archivos ráster?
  • Generar un área de recorte de una imagen satelital
    • Generar el área de corte en función de un archivo shapefile nuevo
    • Generar el área de corte en función de un archivo shapefile de forma irregular
  • Archivos mosaico de imágenes satelitales
    • Generar archivos mosaico de imágenes satelitales
• Ejemplos:
  • ​Generar un área de recorte sobre una imágen Sentinel 2
  • Generar correctamente un área de recorte
  • Generar un mosaico entre dos imágenes satelitales completas
  • Realizar recortes múltiples sobre imágenes satelitales
  • Realizar recortes utilizando coordenadas
  • Obtener imágenes Sentinel 2 por código de gránulos

SESIÓN 11: FUSIÓN DE IMÁGENES - RÁSTER DE TEMPERATURA DE SUPERFICIE

• Objetivo:
  • ​Conocer la parte teórica y práctica de los procesos de fusión de imágenes y de obtención de rásteres de temperaturas de superficie mediante QGIS.
• Temas:​
  • Fusión de imágenes
    • ¿Qué es la fusión de imágenes?
    • Pan-Sharpening
    • Fusionar bandas
  • Ráster de temperatura de superficie
    • Utilización de imágenes ASTER para obtener la temperatura de la superficie
    • Obtener la temperatura de la superficie mediante imágenes ASTER
• Ejemplos:
  • ​Obtener la temperatura de la superficie con imágenes Landsat
  • Generar un mosaico de una imagen fusionada
  • Obtener ráster de temperaturas de la superficie
  • Fusión Pan Sharpening y corrección atmosférica automática utilizando imágenes Landsat 7
  • Verificación de valores de temperatura en imágenes Landsat 7
  • Relacionar la temperatura y la vegetación

SESIÓN 01: FIRMAS ESPECTRALES

• Objetivo:
  • Explicar el comportamiento de las bandas espectrales en el espectro electromagnético y analizar las firmas espectrales en el software QGIS.
• Temas:
  • ¿Qué regiones del espectro electromagnético representan las bandas espectrales?
  • Firmas espectrales
    • Comportamiento espectral
    • Elementos que inciden sobre la reflectividad de la superficie
  • Firmas espectrales de distintas superficies
    • Firma espectral de la vegetación
    • Firma espectral del suelo
    • Firma espectral del agua
    • Firma espectral de la nieve
  • Obtener firmas espectrales en QGIS
• Ejemplo:
  • Obtener la firma espectral del suelo
  • Diferenciar las firmas espectrales del hielo
  • Diferenciar las firmas espectrales del hielo y las nubes
  • Comparación de firmas espectrales en cuerpos de agua
  • Comparación de firmas espectrales de nevados y nubes
  • Reconocimiento de vías y manzanas catastrales por sus firmas espectrales

SESIÓN 02: MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN DE IMÁGENES SATELITALES

• Objetivo:
  • Clasificar imágenes satelitales, según los algoritmos de clasificación.
• Temas:
  • Fundamentos de la clasificación
  • Clasificación no supervisada
    • Fundamentos de la clasificación no supervisada
    • ¿Qué ventajas y desventajas presenta la clasificación no supervisada?
  • Clasificación supervisada
    • Consideraciones para generar una clasificación supervisada
    • Algoritmo de crecimiento de la región (Region Growing Algorithm)
    • Algoritmo de clasificación
  • Procedimiento para realizar la clasificación supervisada
• Ejemplo:​
  • Configurar los valores de píxeles para conseguir una clasificación más precisa
  • Utilizar combinación de bandas para generar una clasificación
  • Comparar las clasificaciones de imágenes corregidas y no corregidas atmosféricamente
  • Generar clasificación de cobertura forestal
  • Realizar una clasificación supervisada de áreas urbanas
  • Generar clasificaciones utilizando archivos vectoriales de máscaras

SESIÓN 03: CAJA DE HERRAMIENTAS ORFEO

• Objetivo:
  • Presentar el entorno de la caja de herramientas Orfeo.
• Temas:
  • ¿Qué es Orfeo ToolBox?
  • Descarga, instalación y configuración de Orfeo ToolBox
  • Herramientas que ofrece Orfeo ToolBox
  • Clasificación no supervisada: Método K-Means
    • Conceptos básicos sobre el algoritmo K-Means
    • Obteniendo la imagen clasificada K-Means
• Ejemplo:​
  • Aplicar filtros de suavizado a una imagen: Filtro de difusión anisotrópica
  • Aplicar filtros de suavizado a una imagen: Filtro gaussiano
  • Obtener índices radiométricos utilizando Orfeo ToolBox: NDVI
  • Extracción de bordes sobre imágenes satelitales
  • Generación de filtrado Despeckle a partir de una imagen clasificada
  • Aplicar la clasificación no supervisada sobre imágenes filtradas

SESIÓN 04: EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS - SEGMENTACIÓN AUTOMÁTICA SOBRE IMÁGENES SATELITALES

• Objetivo:
  • Efectuar dos de los procedimientos más importantes en imágenes satelitales: la extracción de características y la segmentación de imágenes.
• Temas:
  • ¿Qué es la extracción de características?
    • Extracción de bordes
    • Extracción de estadísticas locales
  • Segmentación automática sobre imágenes satelitales
    • ¿En qué consiste la segmentación de imágenes satelitales?
    • Realizar la segmentación de imágenes satelitales
• Ejemplo:​
  • Generar un shapefile de segmentación para realizar una clasificación
  • Generar una clasificación de imágenes utilizando estadísticas locales
  • Extracción de bordes utilizando Orfeo ToolBox
  • Utilizar la segmentación automática para generar archivos vectoriales
  • Generar imágenes de estadísticas locales
  • Extracción de bordes en imágenes de alta resolución espacial

SESIÓN 05: CÁLCULO DE ÍNDICES NORMALIZADOS

• Objetivo:
  • Comprender los diferentes índices normalizados que se pueden aplicar a las imágenes satelitales.
• Temas:
  • NDVI - Índice de vegetación de diferencia normalizada
    • Cálculo de NDVI utilizando QGIS
  • NDWI - Índice de agua de diferencia normalizada
    • Obtener NDWI utilizando bandas 6 y 3 del satélite Landsat 8
    • Obtener NDWI utilizando bandas 5 y 6 del satélite Landsat 8
  • NDSI - Índice de nieve de diferencia normalizada
    • Obtener NDSI utilizando bandas 3 y 7 del satélite Landsat 8.
• Ejemplo:​
  • Comparación de índices NDVI
  • Comparación multitemporal de NDVI
  • Utilización de los índices 3/6 y 3/7 como NDSI
  • Comparación de bandas NIR de Sentinel 2
  • Generar el índice de vegetación mejorado
  • Generar el índice NDSI a partir de bandas Sentinel 2

SESIÓN 06: ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES EN IMÁGENES SATELITALES

• Objetivo:
  • Explicar cómo analizar los componentes principales de imágenes satelitales.
• Temas:
  • ¿Qué son los componentes principales de las imágenes satelitales?
  • Aplicaciones del PCA en imágenes satelitales
  • ¿Cómo funcionan los componentes principales?
  • Componentes principales en QGIS
  • El inconveniente de los componente principales
• Ejemplo:
  • Componentes principales utilizando imágenes Sentinel 2
  • Juegos de bandas en componentes principales de Sentinel 2
  • Componentes principales para Sentinel 2
  • Verificar componentes principales de Sentinel 2
  • Verificación de información válida de componentes principales
  • Análisis multitemporal utilizando imágenes PCA

SESIÓN 07: MODELOS DE ELEVACIÓN DIGITAL

• Objetivo:
  • Comprender los métodos de obtención de los DEM, así como realizar múltiples aplicaciones.
• Temas:
  • ¿Qué son los modelos de elevación digital?
    • Representación matricial de los modelos de elevación digital
    • Generación de un modelo de elevación digital
  • Obtención de modelos de elevación digital
    • DEM SRTM
    • DEM ASTER
    • DEM ALOS PALSAR
  • Preprocesamiento de modelos de elevación digital
    • Reproyección a un SRC UTM
• Ejemplo:​
  • Obtener un ráster de pendientes a partir de un DEM
  • Obtener un ráster de orientación a partir de un DEM
  • Obtener un hillshade a partir de un DEM
  • Obtener un ráster de índice de escabrosidad a partir de un DEM
  • Generación de curvas de nivel a partir de un DEM
  • Visualización 3D de un archivo DEM

SESIÓN 08: APERTURA DE DATOS LIDAR

• Objetivo:
  • Explicar cómo obtener y descargar datos LIDAR.
• Temas:
  • ¿Qué son los datos LIDAR?
  • Disponibilidad de datos LIDAR
    • OpenTopography
    • USGS EarthExplorer
    • LIDAR Online
    • IGN Español
  • Obtención de datos LIDAR
    • Descarga de OpenTopography
  • LAStools
    • ¿Qué es LAStools?
• Ejemplo:​
  • Descarga de datos LIDAR desde USGS EarthExplorer
  • Descarga de datos LIDAR desde IGN Español
  • Herramientas de LAStools
  • Visualizar LIDAR con LAStools
  • Verificar el nivel de precisión LIDAR
  • Conversión de archivo de texto a archivo LAZ

SESIÓN 09: TRATAMIENTO DE DATOS LIDAR

• Objetivo:
  • Realizar los principales procesos utilizando la nube de datos LIDAR.
• Temas:
  • Visualización de datos LIDAR
  • Conversión de datos LAZ a LAS
  • Conversión de un archivo de nube de puntos a un archivo ráster
    • Conversión de un archivo nube de puntos a archivo de texto
    • Conversión de un archivo de texto a un archivo DEM
• Ejemplo:
  • Visualización de LIDAR y ortofotos
  • Visualizar un mosaico LIDAR
  • Generar un archivo DEM continuo a partir de puntos LIDAR
  • Opciones de visualización LIDAR
  • Generar una superficie TIN en LASVIEW
  • Diferencia entre los métodos de interpolación para generar archivos DEM

SESIÓN 10: INTRODUCCIÓN A LAS IMÁGENES MODIS

• Objetivo:
  • Presentar los principales usos del procesamiento de imágenes MODIS.
• Temas:
  • Introducción a las imágenes satelitales MODIS
    • La resolución de los productos MODIS
    • Nomenclatura de los archivos MODIS
    • Productos MODIS
    • Niveles de procesamiento de productos MODIS
  • Obtener productos MODIS
    • Obtener productos MODIS utilizando el complemento SCP
    • Obtener productos MODIS utilizando servidores gratuitos de internet
• Ejemplo:
  • Generar una visualización de falso color infrarrojo utilizando imágenes MODIS
  • Generación de un NDVI utilizando bandas espectrales MODIS
  • Descarga de archivos ráster MODIS de clasificación de usos de suelo
  • Obtener datos de evapotranspiración potencial
  • Obtener datos de anomalías termales e incendios
  • Descarga de índices de vegetación

SESIÓN 11: FILTROS Y MÁSCARAS EN IMÁGENES LANDSAT - FILTRO FMASK Y BLUE BAND

• Objetivo:
  • Explicar cómo usar adecuadamente filtros y máscaras en imágenes Landsat.
• Temas:
  • Máscaras en imágenes satelitales
    • Complemento Cloud Masking
  • Generación de máscaras de nubosidad
  • Aplicar la máscara de nubosidad
  • Filtro de banda azul (Blue Band Filter)
    • Generación de máscaras Blue Band
    • Aplicar la máscara Blue Band
• Ejemplo:​
  • Aplicación del filtro de detección de cuerpos de agua
  • Aplicación del filtro de detección de nevados
  • Vectorizar el filtro FMask - Obtención de máscara vectorial
  • Vectorizar el filtro FMask - Limpieza de máscara vectorial
  • Vectorizar el filtro FMask - Aplicando máscara vectorial
  • Máscara de nubosidad en Sentinel 2

SESIÓN 12: FILTRO AEROSOL

• Objetivo:
  • Describir cómo usar el filtro Aerosol en imágenes Landsat 8.
• Temas:
  • Descarga de imágenes satelitales a través de ESPA
    • Registro en EROS-ESPA
    • Enviar solicitud para imágenes satelitales
  • Filtro Aerosol
    • ¿Qué son los aerosoles atmosféricos?
    • Composición de los aerosoles atmosféricos
  • Detectando la presencia de aerosoles en la atmósfera
    • Aplicación del filtro Aerosol
• Ejemplo:
  • Detección de áreas de posible recuperación de aerosoles
  • Detección de áreas de posible recuperación de aerosoles obtenidos a partir de procesos de interpolación
  • Diferencias entre imágenes satelitales Landsat obtenidas por la ESPA y por USGS EarthExplorer: Reproyección geográfica
  • Utilización directa de la capa Aerosol
  • Método de corrección atmosférica Surface Reflectance
  • Método de corrección atmosférica Top of Atmosphere Reflectance

SESIÓN 13: FILTRO PIXEL QA - ÍNDICES NORMALIZADOS

• Objetivo:
  • Explicar el uso adecuado del filtro Pixel QA en imágenes Landsat 8. Asimismo, revisar la información de los índices normalizados obtenidos a través de la ESPA.
• Temas:
  • Filtro de nubes cirrus
  • Filtro Pixel QA
    • Aplicar el filtro Pixel QA
  • Índices normalizados
    • EVI (Enhanced Vegetation Index)
    • SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index)
    • MSAVI (Modified Soil Adjusted Vegetation Index)
    • NDMI (Normalized Difference Moisture Index)
    • NBR (Normalized Burn Ratio)
    • NBR2 (Normalized Burn Ratio 2)
• Ejemplo:​
  • Cálculo de índice de vegetación mejorado
  • Utilizar el índice de vegetación ajustado al suelo
  • Comparación entre el índice SAVI y el MSAVI
  • Obtención de áreas húmedas a partir del NDMI
  • Comparación entre coeficientes normalizados de quemaduras
  • Relacionar índices de vegetación con índices de humedad

SESIÓN 14: POSTPROCESAMIENTO DE IMÁGENES CLASIFICADAS - PARTE 1

• Objetivo:
  • Desarrollar correctamente técnicas de postprocesamiento sobre imágenes clasificadas utilizando el sistema CORINE Land Cover.
• Temas:
  • Postprocesamiento de imágenes clasificadas
  • Coberturas CORINE Land Cover
    • Tejido urbano continuo
    • Tejido urbano discontinuo
    • Zonas industriales o comerciales
    • Redes viarias, ferroviarias y terrenos asociados
    • Aeropuertos
  • Reclasificación de CORINE Land Cover
  • Herramientas de postprocesamiento
    • Precisión
• Ejemplo:
  • Generar reporte de una clasificación
  • Obtener un shapefile de clasificación
  • Estimar cambio de cobertura de suelo
  • Clasificación cruzada
  • Descarga de información CORINE Land Cover
  • Descarga de información CORINE Land Cover a nivel global

SESIÓN 15: POSTPROCESAMIENTO DE IMÁGENES CLASIFICADAS - PARTE 2

• Objetivo:
  • Aplicar correctamente técnicas de postprocesamiento en imágenes clasificadas mediante el sistema CORINE Land Cover.
• Temas:
  • Postprocesamiento de imágenes clasificadas
    • Reclasificación
    • Edición ráster
    • Filtrado de clasificación
    • Erosión de la clasificación
    • Dilatación de la clasificación
• Ejemplo:
  • Corrección de imágenes clasificadas utilizando la herramienta de reclasificación
  • Corrección de imágenes clasificadas utilizando edición ráster
  • Mejoramiento de resultados de un archivo ráster de clasificación
  • Erosión de clases como método para corrección ráster
  • Dilatación de clases como método para corrección ráster
  • Corrección de ráster clasificado para realizar un inventario de lagos y lagunas