GIS – Open Source
Im Kurs „QGIS Hyperspektral“ lernen Sie, wie Sie das QGIS-Plugin „HyperCost“ installieren und nutzen können, um hyperspektrale Datensätze zu öffnen, anzuzeigen und zu analysieren. Das Plugin unterstützt das Einlesen und die Visualisierung von hyperspektralen Daten verschiedener Missionen, darunter AVIRIS, NEON, PACE, EMIT, DESIS, PRISMA und ENMAP, sowie anderer Datensätze wie ECOSTRESS.
Möchten Sie erfahren, wie Sie mithilfe hochdetaillierter Satelliten- und Sensordaten tiefgreifende Einblicke in Materialien, Vegetation und Prozesse auf der Erde gewinnen können? In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit QGIS und hyperspektralen Daten selbstständig Hunderte von Spektralbändern pro Pixel analysieren und interpretieren können.
QGIS (Quantum GIS) ist ein leistungsstarkes Open-Source-GIS-Programm, mit dem du geografische Informationen anzeigen, analysieren und visualisieren kannst. In diesem Kurs baust du auf dieser Grundlage auf und entdeckst, wie QGIS in Kombination mit speziellen Plugins wie HyperCoast für die hyperspektrale Analyse eingesetzt werden kann. Du lernst, wie du komplexe Datensätze verständlich machst und in nutzbare Karten und Analysen umsetzt.
Hyperspektraldaten gehen über herkömmliche Satellitenbilder hinaus. Anstelle weniger Farbkanäle enthalten diese Datensätze Dutzende bis Hunderte von Spektralkanälen, wodurch Sie subtile Unterschiede bei Materialien, Vegetationszustand, Wasserqualität und Boden erkennen können. Sie arbeiten unter anderem mit Daten von AVIRIS, NEON, PACE, EMIT, DESIS, PRISMA und ENMAP.
Durch die Kombination von QGIS und hyperspektralen Daten erhalten Sie ein einzigartiges und detailliertes Bild der Erde. Ganz gleich, ob Sie in den Bereichen Umweltanalyse, Ökologie, Landwirtschaft, Wasserwirtschaft oder Forschung tätig sind – dieser Kurs zeigt Ihnen, wie Sie umfangreiche spektrale Informationen in konkrete Erkenntnisse umwandeln können.
Du arbeitest mit Open Data und Open-Source-Software, absolvierst den Kurs in deinem eigenen Tempo und entwickelst spezielle Kompetenzen an der Schnittstelle zwischen GIS und fortgeschrittener Fernerkundung. Technisch anspruchsvoll, aber klar erklärt und praktisch anwendbar.
Für diesen Kurs sind fundierte Kenntnisse in QGIS erforderlich. Falls dies nicht der Fall ist, empfehlen wir, zunächst den QGIS-Grundkurs zu absolvieren.
In diesem Kurs lernst du Schritt für Schritt, wie du hyperspektrale Datensätze in QGIS öffnest, erkundest und analysierst. Du beginnst mit den Grundlagen: Was sind hyperspektrale Daten, wo findest du sie und wie importierst und visualisierst du sie mithilfe des HyperCoast-Plugins?
Anschließend lernst du, wie du spektrale Informationen interpretierst. Du arbeitest mit Bandauswahl, Spektralanalyse und Visualisierungen, um Unterschiede in Vegetation, Wasser und Materialien sichtbar zu machen. Außerdem lernst du, wie du hyperspektrale Rasterdaten mit anderen geografischen Ebenen in QGIS kombinierst.
Du lernst praktische Anwendungen wie Vegetationsanalyse, Materialerkennung und Umweltüberwachung kennen. Anhand klarer Erklärungen und Übungen lernst du, wie du aus komplexen, mehrdimensionalen Daten klare und verwertbare Ergebnisse gewinnst.
Kurz gesagt: eine leicht zugängliche Einführung in die hyperspektrale Analyse mit praktischen Beispielen und einem starken Fokus auf Verständnis und Anwendung.
Dieser Kurs ist einzigartig, da er die hyperspektrale Fernerkundung in einer vertrauten GIS-Umgebung zugänglich macht. Während die hyperspektrale Analyse oft fachspezifisch und technisch erscheint, zeigt dieser Kurs, dass du mit QGIS und offenen Tools sofort selbst damit loslegen kannst.
Du lernst unter anderem:
Der Kurs wurde für praktisches und selbstständiges Lernen entwickelt, mit klaren Erklärungen und ohne Abhängigkeit von teurer Software oder geschlossenen Daten.
Egal, ob Sie Ihre GIS-Kenntnisse vertiefen möchten, mit fortgeschrittener Erdbeobachtung arbeiten oder neugierig auf den nächsten Schritt nach den Sentinel-Daten sind – dieser Kurs vermittelt Ihnen das Wissen und die Werkzeuge, um hyperspektrale Daten effektiv zu nutzen.
Dieser Kurs richtet sich an alle, die über Standard-Satellitenbilder hinausgehen möchten und sich für detaillierte Spektralanalysen interessieren. Sind Sie in den Bereichen Umwelt, Ökologie, Landwirtschaft, Wasserwirtschaft, Bildung oder Forschung tätig? Dann bietet dieser Kurs wertvolle Vertiefung.
Sie benötigen keine Erfahrung mit hyperspektralen Daten, aber Grundkenntnisse in QGIS. Der Kurs ist praxisorientiert aufgebaut und zielt darauf ab, durch praktisches Tun Verständnis zu vermitteln.
Haben Sie bereits mit Copernicus- oder anderen Satellitendaten gearbeitet und wünschen Sie sich mehr Details, Genauigkeit und Analysemöglichkeiten? Dann ist dieser Kurs ein logischer nächster Schritt, um mit QGIS noch umfassendere geografische Erkenntnisse zu gewinnen.
Hulp nodig?
Neem contact met ons opDer erste Kurstag steht ganz im Zeichen von Verständnis, Kontext und Orientierung. Sie beginnen damit, hyperspektrale Daten in den größeren Kontext der Fernerkundung einzuordnen. Was unterscheidet diese Daten von multispektralen Satellitenbildern, und warum eignen sie sich so gut für die Analyse von Materialien, Vegetation und Umweltproblemen? Begriffe wie spektrale Auflösung, Bänder, Reflexionskurven und Datenvolumen werden anschaulich erklärt, damit du ein gutes mentales Modell davon entwickelst, was du analysieren wirst.
Anschließend machst du den Schritt zu QGIS als Arbeitsumgebung für die hyperspektrale Analyse. Du frischst deine Kenntnisse über Rasterdaten und Ebenen auf und lernst, wie hyperspektrale Datensätze technisch aufgebaut sind. Danach übst du in der Praxis, wie man offene hyperspektrale Daten verschiedener Sensoren findet und nutzt. Du lernst, wie du diese Datensätze korrekt in QGIS importierst und wie spezialisierte Plugins wie HyperCoast dich dabei unterstützen.
Im Laufe des Tages liegt der Schwerpunkt auf der Erkundung und Visualisierung. Sie betrachten hyperspektrale Raster, lernen den Umgang mit Hunderten von Bändern und entdecken, wie Sie diese Daten durch Bandauswahl, Farbkompositionen und einfache Visualisierungen anschaulich darstellen können. Außerdem lernst du, wie sich hyperspektrale Daten zu anderen geografischen Ebenen verhalten, wie beispielsweise Vektordateien oder thematische Karten.
Am Ende von Tag 1 verfügen Sie über eine solide Grundlage: Sie verstehen, was hyperspektrale Daten sind, woher Sie diese beziehen und wie Sie sie in QGIS öffnen, anzeigen und für die Analyse vorbereiten.
Am zweiten Kurstag dreht sich alles um das Analysieren, Interpretieren und Anwenden. Sie bauen auf den Datensätzen und Fähigkeiten von Tag 1 auf und beschäftigen sich eingehender mit der Arbeit mit Spektraldaten. Sie lernen, wie Sie Spektren pro Pixel oder Bereich betrachten und interpretieren können und wie subtile Unterschiede in der Reflexion Aufschluss über den Zustand der Vegetation, die Wasserqualität oder die Materialart geben.
Anschließend widmen Sie sich gezielten Analysen. Sie lernen, wie Sie bestimmte Bänder oder Bandkombinationen für bestimmte Anwendungen auswählen und wie Sie hyperspektrale Daten nutzen, um Muster und Unterschiede sichtbar zu machen. Der Schwerpunkt liegt nicht auf komplexer Mathematik, sondern darauf, zu verstehen, was Sie sehen und warum bestimmte spektrale Merkmale relevant sind.
Im zweiten Teil des Tages arbeiten Sie mit praktischen Anwendungen. Du wendest die hyperspektrale Analyse auf realistische Beispiele an, wie beispielsweise Vegetationsanalyse, Umweltüberwachung oder Materialerkennung. Dabei kombinierst du hyperspektrale Rasterdaten mit anderen QGIS-Ebenen, um Analysen räumlich einzuordnen und in Karten umzusetzen, die auch für Laien verständlich sind.
Der Tag endet mit einer Zusammenführung all dessen, was Sie gelernt haben: von rohen hyperspektralen Daten bis hin zu anschaulichen Karten und konkreten Erkenntnissen. Sie wissen nun, wie Sie hyperspektrale Datensätze in QGIS selbstständig erkunden, analysieren und einsetzen können, und Sie haben ein klares Bild davon, wie Sie diese Techniken in Ihrer eigenen Arbeit oder Forschung anwenden können.
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.
