Mit Google Earth Engine und R können Organisationen beispielsweise Satellitenbilder zu den Themen Vegetation, Dürre, Entwaldung, Wasserwirtschaft und Klimawandel auf globaler Ebene analysieren. In diesem Blended-Learning-Kurs lernst du, wie du Google Earth Engine mit R für cloudbasierte Fernerkundung und großräumige räumliche Analysen verknüpfst.
Dieser Blended-Learning-Kurs konzentriert sich auf die Durchführung groß angelegter räumlicher Analysen und Fernerkundungs-Workflows mit Google Earth Engine unter Verwendung der Programmiersprache R. Im Bereich Geo-ICT ist dies wichtig für Fragestellungen rund um Satellitendaten, Klimawandel, Vegetation, Wasserwirtschaft, Dürre, Landnutzung und die Überwachung großer Gebiete.
Satellitenbilder und geografische Datensätze werden in der Cloud verarbeitet, ohne dass alle Daten zunächst lokal heruntergeladen werden müssen. Dazu gehören beispielsweise die Analyse von Sentinel- und Landsat-Bildern, die Berechnung von Vegetationsindizes, die Durchführung von Zeitreihenanalysen sowie die Überwachung von Veränderungen in der Landschaft, im Wasser oder in der Bebauung. Dadurch entsteht eine leistungsstarke Umgebung für Fernerkundung, GIS und Geo-ICT-Workflows.
In diesem Blended-Learning-Kurs arbeitest du mit Paketen wie „rgee“ und „mapview“. Damit lernst du, Google Earth Engine von R aus zu steuern, Satellitendaten auszuwählen, Analysen durchzuführen und Ergebnisse interaktiv zu visualisieren.
Darüber hinaus bietet R umfangreiche Möglichkeiten, Earth-Engine-Ergebnisse mit Statistik, Visualisierung, Berichterstellung und anderen Geo-ICT-Workflows zu kombinieren. Dadurch ist dieser Blended-Learning-Kurs interessant für GIS-Spezialisten, Fernerkundungsspezialisten, Datenanalysten, Forscher und Geo-ICT-Fachleute, die cloudbasierte Satellitenanalysen durchführen möchten.
In diesem Blended-Learning-Kurs lernen Sie die wichtigsten Funktionen von Google Earth Engine innerhalb von R kennen. Sie lernen, wie Sie eine Verbindung zu Earth Engine herstellen, Datensätze auswählen und Satellitenbilder in reproduzierbaren R-Workflows verarbeiten. Dabei arbeiten Sie mit Paketen wie rgee und mapview.
Im Mittelpunkt stehen Fernerkundung, Satellitendatenquellen, Cloud-Verarbeitung, Zeitreihen und interaktive Visualisierungen. Sie lernen, wie Sie Vegetationsindizes berechnen, Veränderungen analysieren und Ergebnisse in verwertbare geografische Erkenntnisse umsetzen.
Zudem lernst du, wie R genutzt werden kann, um GEE-Analysen zu automatisieren und mit anderen Datenquellen zu kombinieren. Denk dabei an Anwendungen für Dürreüberwachung, Landnutzung, Wasserwirtschaft, Klimaanpassung, Naturschutz und raumplanerische Analyse.
Während des Blended-Learning-Kurses arbeiten Sie mit praxisorientierten Datensätzen und lernen, wie Sie Google Earth Engine-Workflows in R reproduzierbar einrichten. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, Satellitendaten selbstständig zu analysieren und interaktive Ergebnisse für GIS-, Fernerkundungs- und Geo-ICT-Projekte zu erstellen.
Hast du bereits Erfahrung mit „R Spatial Basis“, „R Hydrologie“ oder „R Visualisierung“? Dann ist dieses Blended-Learning-Programm eine logische Vertiefung in Richtung cloudbasierter Fernerkundung und großräumiger räumlicher Analyse.
Blended Learning kombiniert selbstständiges Online-Lernen mit praxisorientierten, interaktiven Sitzungen, wodurch du sowohl die Grundlagen von GEE als auch die praktische Anwendung in R verstehen lernst. In den Online-Modulen lernst du, wie du Satellitendaten mit cloudbasierten Tools auswählst, verarbeitest und analysierst.
Sie entdecken, wie Sie mit Earth-Engine-Datensätzen, Zeitreihen, Vegetationsindizes und interaktiven Karten arbeiten. Darüber hinaus lernen Sie, wie Analysen reproduzierbar angelegt werden, sodass die Ergebnisse für verschiedene Gebiete und Projekte transparent und wiederholbar sind. Dank des uneingeschränkten Zugangs zu den Kursmaterialien kannst du den Stoff in deinem eigenen Tempo wiederholen und üben.
Während der praxisorientierten Online-Sitzungen wendest du die Theorie direkt auf realistische Datensätze und typische Geo-ICT-Anwendungsfälle an. Du wirst von erfahrenen Dozenten betreut und lernst, wie du Google Earth Engine-Workflows mit Paketen wie rgee und mapview durchführst.
Die Kombination aus Online-Lernen und interaktiver Praxiserfahrung sorgt dafür, dass du nicht nur lernst, wie Satellitendaten technisch verarbeitet werden, sondern auch, wie du diese Daten in verwertbare Erkenntnisse umsetzt. Nach Abschluss des Blended-Learning-Kurses sind Sie in der Lage, R und Google Earth Engine professionell für Fernerkundung, Klimadaten, Überwachung und großräumige räumliche Analysen einzusetzen.
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.
