Aardobservatie Data-analyse met Open Source Tools
Aardobservatie helpt ons de wereld om ons heen beter te begrijpen. Via satellieten verzamelen we continu gegevens over het landschap, het klimaat en veranderingen op aarde. Deze satellietdata vormen de basis voor remote sensing en geodata-analyse: krachtige methoden om patronen te herkennen, milieuproblemen te monitoren en ontwikkelingen visueel in kaart te brengen.
Dankzij open source tools zoals QGIS, ESA SNAP, GRASS GIS en R is geavanceerde data-analyse toegankelijker dan ooit. Je kunt beeldmateriaal van satellieten bewerken, classificaties toepassen en complexe datasets omzetten in heldere kaarten en inzichten. Deze technieken zijn inzetbaar in uiteenlopende sectoren, van stedelijke planning tot natuurbeheer.
Wat aardobservatie zo waardevol maakt, is de combinatie van actualiteit, precisie en schaal. Of het nu gaat om het detecteren van ontbossing, het volgen van waterstanden of het analyseren van landgebruik: met de juiste tools en kennis zet je ruwe data om in praktische beslisinformatie.
Wat leer je in deze Blended Learning cursus?
In deze cursus leer je hoe je satellietgegevens kunt analyseren en omzetten in bruikbare inzichten. Je ontdekt hoe je verschillende soorten satellietdata, zoals optische en radarbeelden, gebruikt voor het onderzoeken van veranderingen in landschap, klimaat of stedelijke ontwikkeling.
Je werkt met krachtige open source tools zoals QGIS, ESA SNAP, R en GRASS GIS. Daarmee leer je beelden voorbewerken, rasterdata analyseren en patronen herkennen. Ook ga je aan de slag met classificatieschema’s voor het indelen van landbedekking en het toepassen van dimensionaliteitsreductie om complexe gegevens overzichtelijk te maken.
Een belangrijk onderdeel is de Semi-Automatic Classification Plugin (SCP) in QGIS. Hiermee kun je op een toegankelijke manier remote sensing-beelden classificeren en bewerken. De SCP biedt tools om satellietbeelden te downloaden, voor te bewerken en automatisch te verwerken tot visuele kaarten.
Tot slot leer je werken met datasets zoals ALOS PALSAR, waarmee je gedetailleerde informatie uit radarbeelden kunt halen. Je ontwikkelt inzicht in hoe je deze technieken kunt toepassen in gebieden zoals milieuanalyse, ruimtelijke planning of geo-informatieprojecten.
Waarom kiezen voor deze cursus Aardobservatie Data-analyse met Open Source Tools?
Blended learning combineert zelfstandig online leren met praktijkgerichte, interactieve modules, zodat je diepgaande kennis opdoet over aardobservatie en geodata-analyse met open source tools zoals QGIS, ESA SNAP en GRASS GIS. De online lessen geven je de vrijheid om in je eigen tempo te studeren, en bevatten heldere uitleg over remote sensing, satellietbeeldverwerking en rasteranalyse in een GIS-omgeving.
Tijdens de praktijkgerichte opdrachten werk je met realistische satellietgegevens en zet je theorie meteen om in actie. Je leert hoe je satellietdata downloadt, voorbewerkt en analyseert met tools als de Semi-Automatic Classification Plugin (SCP) voor QGIS. Ook ontdek je hoe je classificatieschema’s toepast, dimensionaliteitsreductie uitvoert en werkt met radarbronnen zoals ALOS PALSAR.
De combinatie van flexibel online leren en directe toepassing in realistische cases zorgt ervoor dat je niet alleen technische vaardigheden opdoet, maar ook leert hoe je deze effectief inzet voor geospatial analyse. Na afloop kun je zelfstandig satellietgegevens verwerken, inzichten genereren en deze gebruiken voor bijvoorbeeld ruimtelijke planning of milieuvraagstukken.