Multispectrale Observatie Sentinel
Multispectrale observatie is een techniek waarbij beelden van het aardoppervlak worden vastgelegd in meerdere, specifieke delen van het lichtspectrum. Denk hierbij aan zichtbaar licht, maar ook aan infrarood en nabij-infrarood. Deze beelden worden meestal verzameld via satellieten, zoals de Sentinel-2 van het Europese Copernicus-programma.
Wat deze techniek bijzonder maakt, is dat elk type oppervlak – bijvoorbeeld water, vegetatie of stedelijke gebieden – op een unieke manier licht weerkaatst in verschillende spectrale banden. Door deze variaties te analyseren, kun je verborgen patronen herkennen. Zo kun je bijvoorbeeld de gezondheid van gewassen monitoren, bodemvocht inschatten of veranderingen in landgebruik opsporen.
De Sentinel-satellieten leveren continu gedetailleerde en betrouwbare gegevens over grote gebieden. Dat maakt ze onmisbaar voor iedereen die werkt met geodata, zoals in milieubeheer, landbouw, stedelijke planning of GIS-projecten.
In deze cursus leer je niet alleen wat multispectrale observatie inhoudt, maar vooral hoe je deze technologie toepast in de praktijk. Je krijgt inzicht in beeldverwerking, leert werken met echte datasets en ontwikkelt vaardigheden waarmee je geavanceerde analyses kunt uitvoeren.
Wat leer je in deze Blended Learning cursus?
In deze cursus ontdek je hoe je met Sentinel-2 satellietbeelden zelf aardobservatietoepassingen opbouwt. Je leert hoe multispectrale data werkt en hoe je deze inzet om informatie uit de omgeving zichtbaar te maken die je met het blote oog niet zou zien. Denk aan het analyseren van vegetatiegezondheid, het in kaart brengen van natuurbranden of het opsporen van veranderingen in landgebruik. Ook leer je hoe je chlorofylgehaltes kunt meten met behulp van de kustbanden van Sentinel-2.
Een belangrijk onderdeel van de cursus is het werken met de Graph Builder module. Hiermee bouw je visuele workflows die het verwerkingsproces van satellietbeelden overzichtelijk en beheersbaar maken. Je krijgt toegang tot voorbeeldbestanden en oefenmateriaal, waaronder echte Sentinel-2 beelden, zodat je alles direct op je eigen computer kunt toepassen.
Daarnaast verdiep je je in beeldverwerkingstechnieken, zoals atmosferische correcties en het voorbereiden van data voor analyse. Je leert hoe je ruwe beelden omzet naar bruikbare inzichten en hoe je die inzichten gebruikt binnen geo-informatieprojecten. Aan het eind van de cursus kun je zelfstandig met Sentinel-2 data werken en beschik je over de vaardigheden om krachtige, visueel onderbouwde analyses te maken.
Waarom kiezen voor deze cursus Multispectrale Observatie Sentinel?
Blended learning combineert zelfstandig online leren met praktijkgerichte, interactieve sessies, zodat je zowel theoretische kennis als praktijkervaring opdoet met multispectrale beeldverwerking en Sentinel-2 data-analyse. De online modules geven je de vrijheid om in je eigen tempo te leren. Ze bevatten interactieve lessen over remote sensing, beeldinterpretatie en het bouwen van workflows voor toepassingen als vegetatiekartering en brandgebiedanalyse. Je ontdekt hoe je met de Graph Builder gestructureerde verwerkingsprocessen opzet, en hoe je met Sentinel-2 beelden werkt om duidelijke inzichten uit geodata te halen.
Tijdens de praktijkgerichte online sessies pas je je opgedane kennis direct toe. Je werkt met echte satellietbeelden en krijgt begeleiding van specialisten in geo-informatie. Je leert hoe je beeldmateriaal voorbereidt, atmosferische correcties uitvoert en hoe je spectrale indices zoals NDVI inzet om veranderingen in het landschap te analyseren. Door zelf aan de slag te gaan met voorbeeldworkflows en geo-data ontwikkel je een scherp inzicht in hoe je aardobservatie praktisch toepast in realistische situaties.
De combinatie van flexibel online leren en praktijkgerichte training zorgt ervoor dat je niet alleen leert werken met Sentinel-2 data en beeldverwerkingsmethodes, maar ook hoe je deze effectief inzet voor realistische geo-informatietoepassingen. Na deze cursus kun je zelfstandig satellietbeelden analyseren en vertalen naar bruikbare inzichten, waarmee je beter onderbouwde ruimtelijke beslissingen neemt in jouw werk of studie.