Procesamiento digital de imágenes satelitales 2024
Procesamiento digital de imágenes Satelitales
– POSTULACIÓN CERRADA POR CUPO COMPLETO –
- POSTULA DESDE:
El 16 al 31 de Julio o hasta completar 15 solicitudes / postulaciones, lo que ocurra primero.
La cantidad máxima de aspirantes admitidos para el cursado será de 5 personas.
- CONFIRMACIÓN DE ACEPTACIÓN:
Entre el 1 y 3 de Agosto.
- INICIO Y FIN DE CLASES:
Del 5 al 30 de Agosto
La modalidad de cursado sera PRESENCIAL en el Instituto Gulich (Centro Espacial Teófilo Tabanera, Falda del Cañete, CBA.) de 8.30 a 13.00 hs.
- REQUERIMIENTOS MÍNIMOS PARA POSTULANTES
Se recomienda enfáticamente tener nociones básicas de programación (en Python, R, Matlab o similar) para poder tomar este curso.
Se espera que los estudiantes conozcan y manejen datos vectoriales y rásters y tengan conocimientos de Sistemas de Información Geográfica y de Introducción a la Teledetección.
Afianzar técnicas para el manejo combinado de capas vectoriales y raster en entornos de programación.
Aprender a generar algoritmos para el procesamiento digital de imágenes y/o datos vectoriales y su implementación.
Clases de 3 horas y media por la mañana, de 9:00 a 13:00, con excepción del día martes 6 de agosto que será el día completo, y el día miércoles 7 de agosto que no habrá clases. Los días de cursada son hasta el 23/08, luego de ello viene la semana de evaluaciones individuales y grupales . Ver cronograma.
- Clase 1: Introducción: Manejo básico de archivos con Python. Librerías: Pandas, numpy, estructuras de datos: Arreglos, matrices, tuplas, diccionarios y listas. Funciones y códigos.
- Clase 2: Librería Matplotlib (conceptos básicos), introducción al uso de python para el procesamiento de imágenes satelitales: Lectura, imágenes entendidas como matrices de datos, visualización y escritura. Imágenes georeferenciadas: Uso básico de la librería GDAL.
- Clase 3: Operaciones sobre archivos raster espaciales y metadatos. Parte 1: Lectura, escritura, subsets o sub-conjuntos espaciales y operaciones entre bandas.Parte 2 Lectura, interpretación y extracción de metadatos: Lectura y extracción de metadatos de archivos estructurados. 2hs
- Clase 4: Python para el procesamiento de información georeferenciada. Datos vectoriales en Python: librería Geopandas. Visualización y operaciones elementales sobre datos vectoriales. Extracción de información a partir de atributos, y visualización de datos vectoriales junto a datos raster. Librería Rasterio.
- Clase 5: Operaciones de convolución y geoprocesos. Conversión entre el formato raster-vectorial, operaciones de superposición: Intersección, disolver, unión espacial. Combinación de resultados de una clasificación con información vectorial para generar información nueva.
- Clases 6, 7 y 8: Clasificadores. Métodos supervisados y no supervisados. El espacio de atributos. Firmas espectrales. Generación y lectura de muestras para entrenar. Clasificadores supervisados con librería Scikit-Learn: KNN, Decision Tree, Random Forest. Cómputo de métricas de error de clasificaciones supervisadas. Clasificadores no supervisados en Scikit-Learn: K-means, GMM. Selección de modelos.
- Clase 9: Redes Neuronales. Introducción al aprendizaje profundo. Redes neuronales. Perceptrón Multi-Capa (MLP). Redes Neuronales Convolucionales (CNNs). Aplicación de CNNs para imágenes.
Habrá una instancia de evaluación individual el día 26 de agosto y otra grupal el día 30 de agosto para cerrar la materia.
Docentes y Colaboradores
Dr. Mario Agustín Sgro
Mgter. Santiago Ariel Seppi
Pasos a seguir:
1. Completar el formulario de postulacion, que se encuentra más abajo, en el plazo previsto adjuntando toda la documentación solicitada en formato pdf.
2. Dado que los cupos son limitados, se realizará una selección entre los postulantes y se comunicará el resultado por correo electrónico. Si es aceptado deberá confirmar su asistencia y disponibilidad para tomar el curso. Si por alguna razón no pudiera asistir deberá informar su declinación a la mayor brevedad posible, a fin de otorgar la posibilidad a otro postulante. El abandono del cursado le impedirá ser aceptado nuevamente.
Si fue admitido continúe con los siguientes pasos.
- Enviar toda la documentación solicitada (pestaña siguiente) para la inscripción formal por correo postal y por correo electrónico en un único archivo pdf. Este paso es un requisito obligatorio para ser admitido como alumno/a del IG y acceder a la certificación de aprobación. Se le informará el domicilio al cual realizar el envío postal de la documentación y la dirección de correo electrónico a la cual enviar la documentación digital.
En la parte delantera del sobre donde envíe toda la documentación debe decir: NOMBRE, APELLIDO Y PROPUESTA EDUCATIVA A LA QUE PERTENECE.
Previamente a enviar la documentación por correo postal debe enviar en PDF una copia de cada documento a enviar al correo cursos@ig.edu.ar
Es obligatorio que todas las documentaciones estén certificadas por Escribano Público Nacional o certificadas por la Apostilla de la Haya SIN EXCEPCIÓN
NO se aceptarán otros tipos de certificaciones.
1) Fotocopia de DNI, CI o Pasaporte: Certificado por escribano público o apostilla de la haya (en caso de ser extranjero)
2) Fotocopia de Analitico universitario (o concentrado de notas): Debe constar claramente la finalización de estudios en el analítico universitario. – Egresados/as de universidades argentinas: Fotocopia certificada por Escribano Público Nacional matriculado. En la fotocopia debe constar claramente la finalización de estudios universitarios. – Egresados/as de universidades extranjeras: Fotocopia certificada mediante Apostilla de la Haya.(La fotocopia debe estar certificada, no se aceptará fotocopia de original certificado.)
3) Fotocopia de Título (Diploma) universitario: si hubiere, certificada por Escribano Público Nacional matriculado (Egresados argentinos) o certificado mediante Apostilla de la Haya (Extranjeros) . IDEM PUNTO 2
4) Currículum Vitae: firmado en todas sus hojas
5) Foto/retrato color formato jpg. 6) Pre Inscripción por Guaraní: – Si ud. ya fue alumno de la UNC/IG: deberá realizar la pre inscripción a la propuesta por autogestión y notificar que se hizo por este medio al correo cursos@ig.edu.ar – si ud. no fue alumno de la UNC/IG: deberá realizar la pre inscripción a la propuesta por preinscripción y enviar el formulario firmado que se genera al finalizar al correo cursos@ig.edu.ar
DESTINATARIO: Instituto Gulich, Universidad Nacional de Córdoba – Secretaria General del Rectorado – Mesa general de entradas y salidas.
DIRECCIÓN: Enrique Barros, esquina Enfermera Gordillo Gomez. Baterías Aulas «D». EDIFICIO CLAUSTRORUM- CPA 5000, Córdoba Capital, Argentina
IMPORTANTE:
- El formulario se podrá enviar siempre y cuando se hayan completado todos los campos marcados como «obligatorios».
- Una vez enviado, aparecerá un mensaje confirmando la operación y le llegará por correo electrónico la misma notificación (chequear carpeta «Spam»). En caso de no ocurrir esto último, completar y enviar nuevamente.
