Fernerkundung und Rasterdaten bilden die Grundlage vieler moderner Geoinformationsanwendungen. In diesem Kurs lernst du, wie du Satellitenbilder und andere Rasterdatensätze mit Python verarbeitest, analysierst und visualisierst. Du arbeitest mit gängigen Open-Source-Bibliotheken aus dem Bereich GIS und Fernerkundung und wendest diese direkt bei praxisorientierten Aufgaben an. So entwickelst du die Fähigkeiten, selbstständig wertvolle Erkenntnisse aus Geodaten zu gewinnen.
Rasterdaten und Fernerkundung bilden die Grundlage für viele Anwendungen in den Bereichen GIS, Klimaforschung, Landwirtschaft, Naturschutz und räumliche Analyse. Mithilfe von Satellitenbildern, Luftbildern und anderen Rasterdatensätzen lassen sich große Gebiete effizient analysieren und überwachen.
In diesem Blended-Learning-Kurs lernst du, wie du Rasterdaten und Fernerkundungsdaten mit Python verarbeitest, analysierst und visualisierst. Du arbeitest mit gängigen Bibliotheken zur Verwaltung von Satellitenbildern, zur Durchführung von Rasteranalysen und zur Verarbeitung großer georäumlicher Datensätze.
Der Kurs eignet sich für GIS-Fachleute, Datenanalysten und alle, die mehr über die Arbeit mit Rasterdaten und Erdbeobachtung erfahren möchten. Durch den praxisorientierten Ansatz lernst du nicht nur die Theorie kennen, sondern wendest die Techniken auch direkt auf realistische Datensätze an.
In diesem Blended-Learning-Kurs lernst du die Grundlagen der Rasteranalyse und Fernerkundung mit Python kennen. Du beginnst mit dem Einlesen, Verwalten und Visualisieren von Rasterdaten und lernst, wie verschiedene Rasterformate in georäumlichen Anwendungen verwendet werden.
Du lernst unter anderem, mit Bibliotheken wie Rasterio, Rioxarray, Xarray und EarthPy zur Verarbeitung von Rasterdateien zu arbeiten. Anschließend beschäftigst du dich mit Satellitenbildern und Fernerkundungsdaten und lernst, wie du diese Daten analysieren und für die weitere Verarbeitung vorbereiten kannst.
Außerdem erfährst du, wie du Rasterstatistiken berechnest, Satellitendaten über STAC-Dienste abrufst und mit spezialisierten Tools wie Satpy, PyResample, StackSTAC und Spectral arbeitest. Außerdem lernen Sie Bildverarbeitungstechniken mit OpenCV und Scikit-image zur Klassifizierung, Erkennung und Analyse von Rasterbildern kennen.
Kurz gesagt: Dieser Kurs ist ideal für alle, die Rasterdaten und Fernerkundung für die Analyse, Überwachung und Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus Satelliten- und Erdbeobachtungsdaten nutzen möchten.
Blended Learning kombiniert selbstständiges Online-Lernen mit praxisorientierter Betreuung. Sie erhalten Zugang zu Online-Lernmaterialien, mit denen Sie in Ihrem eigenen Tempo den Umgang mit Rasterdaten, Satellitenbildern und Fernerkundungstechniken erlernen. Die Theorie wird durch praktische Aufgaben ergänzt, sodass Sie direkt mit realistischen Datensätzen üben können.
Während der betreuten Sitzungen kannst du Fragen stellen, zusätzliche Erklärungen erhalten und an Aufgaben arbeiten, die auf Anwendungen in den Bereichen GIS, Umwelt, Klima und Erdbeobachtung zugeschnitten sind. Du lernst, wie du Rasteranalysen durchführst, Satellitenbilder verarbeitest und auf der Grundlage aktueller Daten georäumliche Erkenntnisse gewinnst.
Nach Abschluss dieses Kurses verfügen Sie über eine solide Grundlage in der Rasteranalyse und Fernerkundung mit Python. Sie können selbstständig Rasterdaten verarbeiten, Satellitenbilder analysieren und fortgeschrittene georäumliche Analysen für vielfältige Anwendungsbereiche durchführen.
Sie erhalten eine persönliche Betreuung. Nach Ihrer Anmeldung wird sich unser Kurskoordinator mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihren ersten Termin zu vereinbaren.
Haben Sie Fragen zum Inhalt des Kurses? Oder sind Sie sich nicht sicher, ob der Kurs Ihren Lernzielen oder Wünschen entspricht? Bevorzugen Sie einen Inhouse- oder einen Privatkurs? Wir helfen Ihnen gerne weiter.
