Mit „R Satellitenüberwachung“ können Organisationen beispielsweise das Vegetationswachstum, Dürren, Wasserstände, die Landnutzung und den Klimawandel im Zeitverlauf anhand von Satellitendaten verfolgen. In diesem Blended-Learning-Kurs lernst du, wie du Zeitreihen aus Satelliten- und Fernerkundungsdaten analysierst, visualisierst und Prognosen erstellst.
R-Satellitenüberwachung konzentriert sich auf die Analyse, Visualisierung und Vorhersage von Entwicklungen in Satelliten- und Fernerkundungsdaten mithilfe der Programmiersprache R. Im Bereich Geo-ICT ist dies wichtig für Fragestellungen rund um Vegetation, Dürre, Wasser, Klimawandel, Landnutzung und räumliche Überwachung im Zeitverlauf.
Mit R lassen sich Satellitenbilder und daraus abgeleitete Indikatoren in Zeitreihen umwandeln. Dazu gehören beispielsweise die Verfolgung der Vegetationsentwicklung, das Erkennen saisonaler Muster, die Analyse von Dürreperioden, die Überwachung von Wasserflächen und die Vorhersage von Trends bei Landschaftsveränderungen. Dadurch entsteht eine leistungsstarke Umgebung für Überwachung, Politikanalyse und Fernerkundungs-Workflows.
In diesem Blended-Learning-Kurs arbeitest du mit wichtigen Paketen wie „zoo“, „xts“, „tsibble“, „forecast“ und „prophet“. Damit lernst du, Zeitreihen zu strukturieren, Trends zu analysieren, saisonale Muster zu erkennen und Vorhersagen auf der Grundlage von Satelliten- und Überwachungsdaten zu erstellen.
Darüber hinaus bietet R umfangreiche Möglichkeiten, Satellitenüberwachung mit GIS-Daten, Klimadaten, Visualisierung und Berichterstellung zu kombinieren. Dadurch ist dieser Blended-Learning-Kurs interessant für GIS-Spezialisten, Fernerkundungsspezialisten, Datenanalysten, politische Entscheidungsträger, Ökologen und Geo-ICT-Fachleute, die räumliche Entwicklungen im Zeitverlauf verfolgen und untermauern möchten.
In diesem Blended-Learning-Kurs lernen Sie die wichtigsten Möglichkeiten von R für die Satellitenüberwachung und Zeitreihenanalyse kennen. Sie lernen, wie Sie Satellitendaten und daraus abgeleitete Indikatoren in verwertbare Zeitreihen umwandeln und wie Sie Trends, Muster und Abweichungen analysieren. Dabei arbeiten Sie mit Paketen wie „zoo“, „xts“, „tsibble“, „forecast“ und „prophet“.
Im Fokus stehen Zeitreihenstrukturen, saisonale Muster, Trendanalysen, Prognosen und die Überwachung räumlicher Veränderungen. Sie lernen, wie Sie Entwicklungen in den Bereichen Vegetation, Dürre, Wasser, Landnutzung und Klimadaten im Rahmen von Geo-ICT-Projekten verfolgen und interpretieren können.
Außerdem lernst du, wie R genutzt werden kann, um Vorhersagen auf der Grundlage historischer Satelliten- und Überwachungsdaten zu erstellen. Mit Paketen wie „forecast“ und „prophet“ entdeckst du, wie zukünftige Trends eingeschätzt werden können und wie Unsicherheiten und Muster sichtbar gemacht werden.
Im Rahmen des Blended-Learning-Kurses arbeiten Sie mit praxisorientierten Datensätzen und lernen, wie Sie Workflows zur Satellitenüberwachung in R reproduzierbar einrichten. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, Satellitendaten über einen längeren Zeitraum hinweg selbstständig zu analysieren, Trends zu erkennen und die Ergebnisse in verwertbare Erkenntnisse für GIS-, Fernerkundungs- und Politikprojekte umzusetzen.
Haben Sie bereits Erfahrung mit R Google Earth Engine, R-Hydrologie oder R-Visualisierung? Dann ist dieser Blended-Learning-Kurs eine logische Vertiefung in Richtung Zeitreihenanalyse, Überwachung und prädiktive Analysen mit Satellitendaten.
Blended Learning kombiniert selbstständiges Online-Lernen mit praxisorientierten, interaktiven Sitzungen, sodass Sie sowohl die Grundlagen der Zeitreihenanalyse als auch deren Anwendung auf Satellitendaten verstehen lernen. In den Online-Modulen lernen Sie, wie Sie Überwachungsdaten strukturieren, Trends analysieren und mit modernen R-Paketen Vorhersagen treffen.
Sie entdecken, wie Sie mit Satellitenindikatoren, saisonalen Mustern, Trendbrüchen und Prognosen arbeiten. Darüber hinaus lernen Sie, wie Analysen reproduzierbar aufgebaut werden, sodass die Ergebnisse für verschiedene Gebiete und Zeiträume 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 wenden Sie die Theorie direkt auf realistische Datensätze und typische Geo-ICT-Problemstellungen an. Sie werden von erfahrenen Dozenten betreut und lernen, wie Sie Workflows zur Satellitenüberwachung mit Paketen wie „zoo“, „xts“, „tsibble“, „forecast“ und „prophet“ durchführen.
Die Kombination aus Online-Lernen und interaktiver Praxiserfahrung sorgt dafür, dass du nicht nur lernst, wie Satellitendaten technisch analysiert werden, sondern auch, wie du Veränderungen im Zeitverlauf inhaltlich interpretierst. Nach Abschluss des Blended-Learning-Kurses sind Sie in der Lage, R professionell für die Satellitenüberwachung, Zeitreihenanalyse, Prognosen und räumliche Politikanalyse 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.
