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Curso de aperfeiçoamento
extensão universitária

Analista em Google Earth Engine

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O portal Geo Sem Fronteiras está registrado no CNPJ sob o número 28.665.577 / 0001-31, com registro no Crea-RJ sob o número 2018201404 .

Tipo de Curso

EAD - 30 a 40aulas

Carga Horária

180horas

Início do curso

Imediato

Formato do Curso

Formação Analista

Registro no Crea e MEC

A Geo Sem Fronteiras já atendeu mais de 50 mil alunos de diferentes partes do mundo por meio dos seus cursos. A relevância desse trabalho promoveu, no início de 2017, uma parceria com o Conselho Regional de Engenharia e Agronomia do Rio de Janeiro (Crea-RJ), que passou divulgar os nossos cursos. A empresa está registrada no CNPJ sob número 28.665.577/0001-31, com registro no Crea-RJ sob o número 2018201404A Faculdade e a Pós-graduação são certificadas pelo Ministério da Educação (MEC), confira pelo QR Code.

O que é o Google Earth Engine?

google earth engine

O Google Earth Engine é uma plataforma de processamento em nuvem desenvolvida pelo Google para análise de dados geoespaciais. Ela combina uma grande quantidade de dados de sensoriamento remoto e outras fontes geoespaciais, permitindo que os usuários analisem e visualizem esses dados de maneira eficiente e escalável.

A plataforma fornece acesso a uma vasta quantidade de conjuntos de dados de satélites, como imagens de sensoriamento remoto, dados meteorológicos e outros dados geoespaciais. Essa enorme quantidade de dados pode ser processada e analisada diretamente na nuvem, sem a necessidade de baixar os dados localmente.

O Google Earth Engine é frequentemente usado em aplicações relacionadas a monitoramento ambiental, mudanças no uso da terra, estudos climáticos, detecção de desastres naturais, e outras análises geoespaciais. A capacidade de processar grandes volumes de dados de maneira eficiente faz com que seja uma ferramenta poderosa para cientistas, pesquisadores e desenvolvedores que trabalham com dados geoespaciais.

Benefícios do Curso

Certificado

Certificado Reconhecido em todo território Nacional e Internacional.

Professores

Professores mestres e doutores com experiência no mercado de trabalho.

Material

Download do material em PDF utilizado em sala de aula.

Tutor Online

Tire suas dúvidas direto com a nossa inteligência artificial sempre que precisar, 24h por dia!.

Comunidade

Interação com os colegas de curso de em uma comunidade exclusiva!

Gravações

Assista todas as aulas quando quiser e puder.

Currículo

Indicações para empresas.

Network

Network de especialista e consultores.

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Para quem o Google Earth Engine é indicado?

O Google Earth Engine é indicado para uma variedade de usuários, incluindo:

  1. Cientistas e Pesquisadores Ambientais: Eles podem usar o Google Earth Engine para analisar mudanças ambientais, monitorar ecossistemas, estudar padrões climáticos, e realizar pesquisas relacionadas ao uso da terra.
  2. Profissionais de Sensoriamento Remoto: A plataforma é valiosa para profissionais que trabalham com imagens de satélites e dados de sensoriamento remoto. Eles podem realizar análises avançadas e extrair informações significativas sem a necessidade de baixar grandes conjuntos de dados.
  3. Desenvolvedores: Desenvolvedores podem usar a API do Google Earth Engine para integrar capacidades de processamento geoespacial em suas próprias aplicações e plataformas, criando soluções personalizadas.
  4. Tomadores de Decisão Governamentais: Autoridades governamentais podem utilizar o Google Earth Engine para monitorar e avaliar o impacto das políticas ambientais, gerenciar recursos naturais e tomar decisões informadas sobre planejamento urbano, agricultura, gestão de desastres, entre outros.
  5. Profissionais de Agricultura: Agricultores e especialistas em agricultura podem usar o Google Earth Engine para monitorar a saúde das culturas, otimizar práticas agrícolas, identificar áreas propensas a doenças ou pragas, e melhorar a gestão da terra.
  6. Organizações Não Governamentais (ONGs): ONGs ambientais podem aproveitar o Google Earth Engine para realizar avaliações ambientais, monitorar a biodiversidade, e apoiar iniciativas de conservação.

Em resumo, o Google Earth Engine é uma ferramenta versátil que atende às necessidades de uma ampla gama de usuários que trabalham com dados geoespaciais e sensoriamento remoto. Ele oferece uma maneira eficiente de analisar grandes conjuntos de dados na nuvem, tornando-se uma escolha valiosa para quem está envolvido em pesquisas, monitoramento ambiental, tomada de decisões e desenvolvimento de aplicativos geoespaciais.

 

Módulos

Confira a ementa!

Aprenda com professores e consultores com experiência no mercado de trabalho. Preparamos um ementa diversificada, com diferentes conhecimentos para que você se torne um especialista!

Aula 1 – Introdução a Lógica de Programação com Javascript

  • Estruturação de Algoritmos.
  • Declaração de Variáveis e Constantes
  • Funções.
  • Estruturas condicionais.
  • Estrutura de repetição.
  • Boas práticas de programação no GEE.


Aula 2 – Introdução ao Google Earth Engine 

  • Apresentação da plataforma de computação em nuvem GEE.
  • Cadastro de usuário.
  • Ferramentas e editor de código (JavaScript).
  • Verificando erros no terminal.
  • Gerenciador de Scripts.
  • Exemplo das principais Aplicação no Geoprocessamento.
  • Explorando a base de dados do GEE.


Aula 3 – Análise Espacial no Google Earth Engine

  • Análise espacial utilizando imagens multibandas.
  • Trabalhando com coleção de imagens.
  • Utilização de vetores, geometria e coleções.
  • Implementação de métodos e algoritmos.
  • Noções de sensoriamento remoto.
  • Pré-processamento de imagens orbitais.


Aula 4 – Processamento de Índices Biogeofísicos

  • Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI).
  • índice de vegetação realçado (EVI).
  • Índice de vegetação ajustado ao solo (SAVI).
  • Seleção e visualização de imagens na biblioteca.
  • Utilização de filtros nas bibliotecas.
  • Operações e processamento de imagens (Reducers).
  • Utilização de variáveis no processamento.
  • Adicionando mapa ao display.
  • Máscara para remoção de água e valor de pixel zero.
  • Compartilhamento de Script.


Aula 5 – Tabelas e Vetores

  • Utilizando biblioteca de tabelas.
  • Regras para importação de Fusion Table e Asset
  • Enviado arquivos shapefiles (Asset).
  • Criando Coleções.
  • Recorte e visualização de mapas.

Aula 1 – Boas Práticas de Programação no Google Earth Egnine

  • Funções cliente e servidor.
  • seleções e máscaras.
  • Redução (média, máximo e mínimo).
  • Coleções.
  • Como realizar a exportação de arquivos.


Aula 2 – Depurando o Código no GEE

  • Verificando erros de Sintaxe.
  • Erros do cliente.
  • Bloqueio do navegador.
  • Tempo limite de execução de script.
  • Erros Internos.


Aula 3 – Instalação do Python 

  • Opções de Instalação.
  • Importação de Pacote.
  • Sintaxe.
  • Objeto data.
  • Utilização de plugins com QGIS.


Aula 4 – Java Script (Objeto e Métodos)

  • Estrutura de dados com Listas.
  • Conversão de tipos Casting.
  • Estrutura de dados com Dicionários.
  • Manipulando Datas.
  • Passagem de valor por parâmetros.


Aula 5 – Utilizando o paradigma de programação funcional

  • Estrutura de repetição (foor/loops).
  • Condicionais If/Else.
  • Interação Cumulativa.
  • Boas práticas.

Aula 1 – Imagens 

  • Visualização de imagens.
  • Informação e metadados.
  • Operações Matemáticas.
  • Operações Condicionais.
  • Operações morfológicas.
  • Transformações Espectrais.


Aula 2 – Coleção de Imagens

  • Filtrando Coleção de Imagens.
  • Trabalhando com imagem multiespectral.
  • Exibindo coleção de imagens.
  • Matemática de imagens.
  • Estatística de imagens.
  • Reduzindo uma coleção de imagens.
  • Composição de mosaicos.


Aula 3 – Composição, máscara e mosaico de Imagens

  • Composição com redutores.
  • Aplicação de máscaras.
  • Construção de Mosaico.
  • Extração de gráficos.
  • Exportação de dados.


Aula 4 – Reduces (Redutores)

  • Redução de coleção de imagens.
  • Estatística de uma região de imagem.
  • Estatística de uma vizinhança de imagem.
  • Estatística de tabelas.
  • Regressão Linear.


Aula 5 –
 Construção de gráficos

  • Gráficos de dados matriciais.
  • Construindo gráficos para imagens.
  • Coleção de imagens expressa em gráficos.
  • Estilo e configurações de gráficos.

Aula 1 – Conceitos do GEE 

  • Como funciona.
  • Aplicação Cliente vs Servidor.
  • Escala.
  • Projeção.


Aula 2 – Algoritmos para Landsat 

  • Cálculo da radiância.
  • Cálculo da reflectância.
  • Reflectância de superfície.
  • Filtro de nuvem.


Aula 3 – Algoritmo para Sentinel

  • Metadados e filtragem.
  • Pré-processamento Sentinel-1.
  • Reamostragem e redução da resolução.
  • Reduzir resolução.


Aula 4 – Recursos e Fusion Tables (Dados vetoriais e matriciais)

  • Calculando índices biogeofísicos por município.
  • Trabalhando com dados CSV (Fusion Tables).
  • Criando Fusion Tables.
  • Carregar Fusion Table no Display.
  • Convertendo shapefile para Fusion Table.


Aula 5 – Análise de Séries Temporais com GEE

  • Análise de séries temporais utilizando LANDSAT 8 NDVI.
  • Utilizando as funções join(), map() e reduce().
  • Elaboração de gráficos e análise de tendências Linear NDVI.
  • Exportação de gráficos e dados.

Aula 1 – Importação e Exportação de Dados 

  • Importando Dados Raster.
  • Carregando recursos de imagem.
  • Edição de propriedades.
  • Importando Dados da Tabela.
  • Exportando dados de imagem e tabela.


Aula 2 – Análise de Cobertura Florestal

  • Dados Hansen et al. (2013).
  • Pré-processamento de dados de cobertura florestal.
  • Quantificando Mudanças Florestais em uma Região de Interesse.
  • Calculando áreas de pixel.
  • Mapeando a perda anual da floresta.


Aula 3: Sistema de Alerta de Desmatamento (FORMA)

  • Filtrando dados por data.
  • Aplicando análise em uma região de interesse.
  • Análise para múltiplas regiões.
  • Comparando FORMA e Hansen et al.


Aula 4 – Análise da Água Superficial Global

  • Visualização de dados.
  • Adicionando Parâmetros de Visualização.
  • Resumindo a mudança dentro de uma região de interesse.
  • Transição de classe de água.
  • Criação de um gráfico de resumo.


Aula 5 – Classificação Supervisionada

  • Algoritmos de classificação.
  • Filtro de nuvem.
  • Implementação de Algoritmo.
  • Avaliação de precisão.
  • Classificação não supervisionada.

Aula 1 – Índice de Seca 

  • Produto de incide de seca PDSI.
  • Banco de dados TERRACLIMATE.
  • Construção de mapas.
  • Construção de gráficos.
  • Análise de séries temporais.
  • Exportação de dados.


Aula 2 – Análise de Áreas de Pastos no Brasil

  • Dados do satélite MODIS.
  • Índices de vegetação.
  • Classificação automática.
  • Regressão linear da evolução de áreas de pastos.
  • Exportação de dados.


Aula 3 – Trabalhando com Dados de Precipitação

  • Dados TRMM.
  • Extração de chuva.
  • Estatística aplicada a precipitação.
  • Análise espacial chuva.
  • Validação de Dados.
  • Exportação de mapas de precipitação e gráficos.


Aula 4 – Utilização da Base do MapBiomas

  • Conhecendo a plataforma do Mapbioamas.
  • Acessando os dados pelo GEE.
  • Reamostragem de dados.
  • Recorte de áreas de interesse.
  • Exportação de imagens processadas.


Aula 5 – Evapotranspiração

  • Balanço de Energia.
  • O algoritmo SEBAL.
  • Importação e utilização do algoritmo.
  • Visualização de dados.
  • Exportação de imagens de evapotranspiração.

AULA 1: CONJUNTO DE DADOS DE ÁGUAS SUPERFICIAIS GLOBAIS (GSW) E SUA IMPORTÂNCIA NA GESTÃO HÍDRICA

– Introdução técnica ao GSW.
– Aplicação do GSW na gestão de recursos hídricos.
– Revisão do artigo “Mapping of Global Surface Water and its Long-Term Changes” (Nature).
– Estrutura e tipos de dados do GSW.
– Navegação e visualização de dados GSW no Google Earth Engine.

AULA 2: VISUALIZAÇÃO E ANÁLISE TEMPORAL DOS DADOS GSW PARA GESTÃO DE RECURSOS HÍDRICOS

– Importação e manipulação de camadas GSW.
– Análise temporal e espacial de corpos d’água.
– Criação de mapas de mudanças em corpos d’água.
– Desenvolvimento de gráficos de extensão da água.
– Estudo de caso: monitoramento hídrico em uma região específica.

AULA 3: ESTIMATIVA DE PRECIPITAÇÃO COM TRMM E GPM PARA GESTÃO HÍDRICA*

– Introdução aos produtos TRMM e GPM.
– Análise de precipitação em bacias hidrográficas.
– Importação e visualização de dados TRMM/GPM.
– Técnicas de análise de precipitação.
– Integração de dados TRMM/GPM com GSW.

AULA 4: ANÁLISE AVANÇADA E DESENVOLVIMENTO DE MAPAS TEMÁTICOS PARA GESTÃO HÍDRICA*

– Criação de mapas temáticos com GSW, TRMM e GPM.
– Conexão entre mudanças em corpos d’água e padrões de precipitação.
– Modelos para previsão de secas e inundações.
– Exportação de mapas e resultados.
– Preparação para estudo de caso prático.

AULA 5: APLICAÇÃO PRÁTICA: DESENVOLVIMENTO DE UM PROJETO DE GESTÃO HÍDRICA*

– Escolha de área de estudo para gestão hídrica.
– Importação e análise de dados GSW, TRMM e GPM.
– Desenvolvimento de um projeto de gestão hídrica completo.
– Criação de relatórios e mapas finais.
– Discussão dos resultados e feedbacks.

AULA 6: Google Earth Engine (GEE) +  ChatGPT

– ChatGPT
– Erros no GEE
– Comentar Código com GPT
– JavaScript com GPT
– Gerando Códigos do Zero no ChatGPT

PREVISÃO DE CONCLUSÃO DO CURSO

A conclusão do curso depende diretamente do tempo e da dedicação de cada aluno. Aconselhamos que os alunos assistam às aulas práticas mais de uma vez e as façam com calma.

Certificado

Certificado de 120 horas!

A formação de Analista em Google Earth Engine é recomendada para os alunos que desejam se especializar nas áreas de programação em JavaScript e computação em nuvem aplicadas na análise e processamento de dados geoambientais, utilizando a ferramenta Google Earth Engine. Ela está configurada em 6 cursos com carga horária total de 120 horas.

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A melhor formação do mercado! 50 mil alunos.

A Geo Sem Fronteiras já formou mais de 50 Mil Alunos em Diferentes partes do Mundo.

Depoimentos

O que nossos alunos disseram sobre nós?

Milhares de alunos nos recomendam!

Avaliações positivas de alunos que concluíram os cursos e passaram a fazer parte da nossa comunidade.
Aprendemos e compartilhamos o que sabemos – esse é o nosso negócio.

Ricardo dos Santos
Ricardo dos SantosDoutorando em Geografia UNESP
Leia mais
"Ressalto aqui a importância e a relevância do portal Geo Sem Fronteiras, que muito tem contribuído para a construção e disseminação dos conhecimentos de cartografia e geoprocessamento, fundamentais na atualidade no conjunto das várias ciências."
Carolina Salvador de Mello
Carolina Salvador de MelloGeóloga UFRJ
Leia mais
"Eu terminei as videoaulas, fiz a avaliação e emiti o certificado. Estou muito satisfeita, o curso foi muito bom, ótima abordagem, didática e conteúdo. Certamente vou me inscrever nos próximos cursos, com muita satisfação. "
Eduardo Borges
Eduardo BorgesEngenheiro Ambiental - Coronel do CBM
Leia mais
"Participei do curso de SIG na Análise de Risco Ambiental com ArcGIS. Indico qualquer curso do portal,em razão da qualidade do conhecimento passado pelo professor, pelo sistema didático adotado e pela ementa do curso com foco em temas atuais."
Fernanda Lorinha
Fernanda LorinhaMeteorologista & Doutoranda COPPE/UFRJ
Leia mais
"Os cursos do portal são bastante instrutivos e estão me auxiliando em materiais acadêmicos que estou preparando! O professor é muito atencioso e as aulas são bem explicadinhas e preparadas, recomendo! Já estou esperando o próximo!"
Lucas Martins
Lucas MartinsGeógrafo UFRJ
Leia mais
"Fui informado sobre um curso do portal e resolvi me inscrever. Confesso que me surpreendi com o comprometimento e a qualidade em que o conteúdo é passado aos alunos. A proposta das aulas é interessante, com partes teóricas seguidas de atividades práticas. Com certeza farei outros cursos!"
Juliana Freitas
Juliana FreitasGeóloga UFMT
Leia mais
"Gostei muito do cursos do portal por diversos motivos: é organizado e muito fácil de manipular (intuitivo). O ambiente, apesar de virtual, nos faz sentir em uma verdadeira sala de aula graças ao bate papo e aula ao vivo, o material indicado é de qualidade (links e livros) e o feedback que o professor nos passa dos trabalhos que realizamos é ótimo."
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FAQ

Perguntas Frequentes

Tem outras dúvidas? Entre em contato conosco através do e-mail [email protected]

Para acesso ao certificado, é necessário que o aluno termine todas as aulas e faça a avaliação e obtenha 70% de acertos. Os aprovados na avaliação receberão o certificado com carga horária total formação.

É aplicada apenas uma avaliação ao final de todos os módulos dos cursos contendo questões sobre todos os assuntos abordados.

O acesso ao ambiente do aluno é liberado imediatamente após a confirmação do pagamento,  o aluno tem direito a acessar as vídeos aulas e materiais a qualquer momento durante 12 meses após a compra do curso.

Nossos cursos são indicados para qualquer pessoa que queira se profissionalizar na área de Geoprocessamento e Geotecnologias, independente da sua área de atuação ou formação, sejam elas geografia, administração, biologia, oceanografia, medicina, telecomunicações, saneamento básico, engenharia, planejamento urbano, geomarketing, etc. Nossos cursos te capacitam para ingressar no mercado de trabalho mesmo que seja uma área nova para você. Lembrando que não é necessário ter cursos de nível superior para realizar nossos cursos.

Não, você não precisa ter uma formação de nível superior para realizar nossos cursos. Eles são cursos de extensão a nível profissionalizante.

Nossos cursos são totalmente online, as aulas ficam disponíveis por dois anos e você pode acessá-las quantas vezes quiser a qualquer momento dentro desse período.

Nossas aulas são gravadas, porém durante todo o período do curso o aluno tem suporte do professor para tirar dúvidas e até mesmo para instalação de algum software.

A visualização das aulas pode ser feita de qualquer computador, celular ou tablet.

O aluno tem direito de solicitar o cancelamento até 7 dias após a data da compra de acordo com o código de defesa do consumidor. Mas estamos sempre abertos para resolver qualquer problema ou questão que leve a solicitação do cancelamento.

As opções de pagamento disponíveis incluem boleto à vista e cartão de crédito em até 12x sem juros.

Sobre o Professor

Diogo Rodrigues

Doutor em Engenharia Agrícola, pela Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE), onde desenvolveu a tese na área de Sensoriamento Remoto e Tecnologia de Informação. Realizou dois Pós-doutorados no Centro de Tecnologia e Geociência da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), onde foi executado projetos utilizando a plataforma do Google Earth Engine (GEE). Atualmente é professor do Centro Universitário Mauricio de Nassau (UNINASSAU), onde leciona disciplinas nos cursos de Engenharia Civil, Engenharia Ambiental, Ciências da Computação a Sistemas de Informação.

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