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