Curso Teledetección y Procesamiento Digital de Imágenes Satelitales con ENVI - Avanzado

Este curso se desarrolla en cuatro sesiones teórico prácticas, cuyo objetivo es consolidar los conocimientos respecto al procesamiento digital de imágenes satelitales con el programa ENVI. Para el...

  Modalidad: Virtual

  Inicio: Sábado, 09 de Marzo del 2024

  Duración: 1 mes

  Descripción del curso:

Este curso se desarrolla en cuatro sesiones teórico prácticas, cuyo objetivo es consolidar los conocimientos respecto al procesamiento digital de imágenes satelitales con el programa ENVI. Para ello, se propone explicar los procesos de segmentación de imagen, las anomalías espectrales, el uso de modelos de elevación digital como variable complementaria a las imágenes de satélites y los fundamentos del uso de datos como LiDAR y RADAR.

  Objetivos:

  • Explicar los procedimientos avanzados y de vanguardia en teledetección tales como segmentación, extracción de elementos orientada a objetos y anomalías espectrales para generar mapas temáticos.
  • Aplicar PDI avanzado a fuentes de datos no tradicionales como imágenes de RADAR, DEM y Nube de puntos LiDAR con el fin de extraer informaciones complementarias y así tener una visión y análisis integral en teledetección.

  Requisitos del Sistema:

  • Software ENVI 5.3

  Requisitos del alumno:

  • Haber cursado satisfactoriamente el Taller de Teledetección y Procesamiento Digital de Imágenes.
  • Conocimientos básicos en el manejo de datos geoespaciales en plataformas SIG
  • Conocimiento a nivel intermedio del software ENVI
  • SESIÓN 01: SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES, EXTRACCIÓN DE ELEMENTOS ORIENTADA A OBJETOS Y ANOMALÍAS ESPECTRALES
  • SESIÓN 02: MODELOS DE ELEVACIÓN DIGITAL - DEM
  • SESIÓN 03: INTRODUCCIÓN AL USO DE DATOS LIDAR
  • SESIÓN 04: INTRODUCCIÓN AL USO DE RADAR (APERTURA SINTÉTICA)

Plan de estudios vigente desde el 28 de setiembre de 2020.

  Criterio de evaluación:

APROBADO Promedio aritmético de notas mayor o igual a 16.
DESAPROBADO Promedio aritmético de notas menor a 16.

 Geo. Jofmar Leonardo Sánchez Barazarte

Licenciado en Geografía; cuenta con conocimientos de producción cartográfica básica a escalas detalladas, intermedias y de gran visión. Posee experiencia en el manejo de datos de nube lídar para la generación de modelos digitales de terreno y cartografía para la planificación y ordenamiento territorial urbano. Además, maneja ERDAS, STEREO, ENVI, Global Mapper, ArcGIS y SPRING.

Experiencia laboral

  • Coordinador y productor de material educativo en el Instituto Científico del Pacífico, en el Área de Investigación Geográfica y Ambiente
  • Coordinador de despacho en Transher
  • Gerente general en el Instituto Geográfico de Venezuela Simón Bolívar. Funciones de índole técnico-administrativa
  • Profesor en el Departamento de Geomática, cátedra de Procesamiento Digital de Imágenes
  • Profesor en el Departamento de Ciencias de la Tierra, cátedra de Cartografía Aplicada y Ordenamiento Territorial
  • Supervisor para el levantamiento de información del proyecto Actualización de los usuarios y suministros eléctricos en el estado de Anzoátegui para la empresa CADAFE
  • Supervisor en el Catastro de Actualización de Información para la empresa Hidrocapital
  • Identificador predial en el Proyecto de Actualización de Datos para la empresa CANTV

Una vez finalizado satisfactoriamente el curso “Teledetección y Procesamiento Digital de Imágenes Satelitales con ENVI - Avanzado", el Instituto Científico del Pacífico - ICIP emite un CERTIFICADO, el cual contiene:

  • Datos personales del alumno.
  • Fotografía actual
  • Plan de estudios.
  • 24 horas lectivas invertidas.
  • Nota final.
  • Rúbrica de las instituciones competentes.

El curso tiene una inversión única que incluye:

  • Constancia de estudio.
  • Emisión y envío de certificado, hasta su domicilio.
  • Asesoría Personalizada.
  • Asesoría Presencial.
  • Clases disponibles las 24 horas del día.
  • Material Educativo.
  • Material Interactivo.
  • Descuentos especiales, en todos los cursos.

  Precios especiales:(*)

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