Google Earth Engine Spatial Data
Google Earth Engine (GEE) is een krachtige cloudgebaseerde tool waarmee je ruimtelijke data analyseert en visualiseert. Het biedt toegang tot een enorme database met satellietbeelden en geospatial datasets, waardoor je veranderingen in het landschap kunt volgen en complexe analyses kunt uitvoeren—zonder dat je krachtige hardware nodig hebt. Dankzij de geïntegreerde cloud computing-mogelijkheden kunnen gebruikers grote hoeveelheden data verwerken en geavanceerde berekeningen uitvoeren, van tijdreeksanalyses tot classificaties op basis van machine learning.
GEE wordt wereldwijd ingezet in sectoren zoals milieuonderzoek, stedelijke planning en landbouw. Wetenschappers gebruiken het om ontbossing in kaart te brengen, ecosystemen te analyseren en klimaatverandering te monitoren. Beleidsmakers zetten GEE in voor stedelijke ontwikkeling, luchtkwaliteitsmonitoring en het verbeteren van infrastructuur. In de landbouw wordt de tool gebruikt om gewasgroei te volgen, bodemgesteldheid te analyseren en de impact van weersveranderingen te voorspellen.
Naast de krachtige analytische mogelijkheden biedt GEE ook een collaboratieve werkomgeving waarin gebruikers scripts en visualisaties kunnen delen. Dit maakt het een waardevol hulpmiddel voor onderzoekers, overheden en bedrijven die efficiënt met ruimtelijke data willen werken. In deze cursus leer je hoe je GEE effectief inzet om geospatial analyses uit te voeren en inzichten om te zetten in bruikbare toepassingen.
Wat leer je in deze Blended Learning cursus?
Tijdens deze cursus duik je diep in de mogelijkheden van Google Earth Engine (GEE) en ruimtelijke data-analyse. Je leert hoe je satellietbeelden verwerkt, patronen in geodata herkent en grote datasets analyseert met de kracht van cloud computing. De focus ligt op praktijkgericht leren en het toepassen van GEE in diverse vakgebieden.
Je gaat aan de slag met de verwerking en visualisatie van ruimtelijke data. Je leert hoe je satellietbeelden analyseert om veranderingen in het landschap te detecteren, zoals ontbossing of veranderingen in waterstanden. Daarnaast ontdek je hoe je machine learning-technieken kunt inzetten binnen GEE om geospatial patronen te voorspellen en complexe vraagstukken op te lossen.
Naast theorie werk je met echte datasets en voer je praktijkopdrachten uit die aansluiten bij actuele vraagstukken in milieuonderzoek, stedelijke planning en landbouw. Je experimenteert met het gebruik van scripts en cloud computing om grote hoeveelheden geodata efficiënt te verwerken. Door middel van hands-on opdrachten leer je hoe je GEE toepast in je eigen werkveld en hoe je analyses omzet in bruikbare inzichten.
Waarom kiezen voor deze cursus Google Earth Engine Spatial Data?
Blended learning combineert zelfstandig online leren met praktijkgerichte, interactieve sessies, zodat je zowel theoretische kennis als praktijkervaring opdoet met Google Earth Engine voor geospatial data-analyse. De online modules geven je de vrijheid om in je eigen tempo te studeren en bieden interactieve lessen over het analyseren van satellietbeelden, machine learning in GEE en geospatial data-visualisatie.
Tijdens de praktijkgerichte online sessies pas je je opgedane kennis direct toe. Je werkt met echte datasets en krijgt begeleiding van experts om ruimtelijke analyses uit te voeren, data te verwerken en patronen in geospatial gegevens te herkennen. Door hands-on te werken met realistische GIS-scenario’s leer je GEE optimaal benutten in de praktijk.
De combinatie van flexibel online leren en interactieve praktijkervaring zorgt ervoor dat je niet alleen de basisprincipes van Google Earth Engine begrijpt, maar ook weet hoe je deze kennis toepast in echte projecten. Na afloop van de cursus kun je geospatial data verwerken, analyseren en automatiseren met GEE.