Network Spectral Unmixing

Studielast: 24 uur

Hoe haal je meer inzichten uit geospatial data met Network Spectral Unmixing? In deze 1-op-1 cursus ontdek je de geheimen van spectrale ontmenging en leer je hoe je complexe geospatiale gegevens kunt ontleden en verbeteren. Met persoonlijke begeleiding en praktische opdrachten pas je direct krachtige technieken toe die je analyses naar een hoger niveau tillen.

Network Spectral Unmixing

Network Spectral Unmixing is een krachtige techniek die wordt gebruikt om geodata te analyseren. Hierbij worden spectrale gegevens van verschillende oppervlakken ontleed om afzonderlijke componenten te identificeren. Deze methode stelt ons in staat om gedetailleerdere informatie uit geospatiale gegevens te halen, wat bijzonder waardevol is voor toepassingen zoals remote sensing en milieuwetenschappen. Door geavanceerde analysetechnieken te combineren met netwerkmodellen, kunnen we spectrale signalen nauwkeuriger interpreteren en ongewenste ruis verminderen. Het resultaat is een scherper en gedetailleerder beeld van de wereld om ons heen, met toepassingen in zowel wetenschappelijke als commerciële sectoren.

Met Network Spectral Unmixing kunnen geospatiale analisten beter begrijpen welke materialen of objecten zich in een bepaald gebied bevinden, zelfs als ze visueel moeilijk te onderscheiden zijn. Dit maakt de techniek essentieel voor veel moderne toepassingen van geodata, van het monitoren van de gezondheid van ecosystemen tot het analyseren van stedelijke ontwikkeling en landgebruik.

Wat leer je in deze Blended Learning cursus?

In deze cursus leer je de basisprincipes en geavanceerde technieken van Network Spectral Unmixing (NSU), een geavanceerde methode voor het ontmengen van spectrale gegevens uit hyperspectrale beelden. Je krijgt inzicht in het Network Based Method (NBM), een krachtige techniek die de nauwkeurigheid van spectrale analyses verbetert. Met deze methode kun je gedetailleerdere informatie uit geospatial data halen, wat essentieel is voor toepassingen zoals remote sensing.

Je leert hoe je spectrale gegevens kunt ontleden en de verschillende componenten in een beeld kunt identificeren, een proces dat bekendstaat als eindlidextractie. Daarnaast ontdek je hoe je overvloedschatting kunt voorkomen, zodat je betrouwbare en nauwkeurige resultaten krijgt. De cursus behandelt ook de drie versies van de NBM-methode: de niet-beperkte, sum-to-one en volledig beperkte versies, die allemaal helpen bij het verkrijgen van beter geanalyseerde gegevens.

Verder leer je hoe de NBM-methode wordt geëvalueerd met zowel synthetische als echte gegevens, en waarom de techniek bekendstaat om zijn robuustheid en betrouwbaarheid. Na het volgen van deze cursus ben je in staat om geospatial data effectief te analyseren en spectrale gegevens nauwkeuriger te interpreteren, waardoor je je vaardigheden in de geospatial sector aanzienlijk vergroot.

Waarom kiezen voor deze cursus Network Spectral Unmixing?

Blended learning combineert zelfstandig online leren met interactieve, praktijkgerichte sessies. Hierdoor ontwikkel je zowel theoretische kennis als praktische ervaring met Network Spectral Unmixing en hyperspectrale beeldanalyse. De online modules geven je de vrijheid om in je eigen tempo te studeren en behandelen onderwerpen zoals spectrale ontmenging, eindlidextractie en het corrigeren van overvloedschatting. Je leert verschillende NBM-methoden toe te passen voor het ontmengen van geospatial data en het verbeteren van spectrale analyses.

Tijdens de praktijkgerichte sessies pas je je kennis direct toe. Je werkt met echte geospatial data en krijgt begeleiding van experts in spectrale beeldanalyse. Je leert hoe je spectrale data analyseert, eindleden correct identificeert en de sum-to-one en volledig beperkte versies van de NBM-methode gebruikt. Door hands-on te werken met realistische scenario’s ontwikkel je de vaardigheden om nauwkeurige spectrale analyses uit te voeren.

De combinatie van flexibel online leren en praktijkgerichte training zorgt ervoor dat je niet alleen leert werken met Network Spectral Unmixing, maar ook hoe je deze technieken effectief inzet in remote sensing en geospatial data-analyse. Na de cursus kun je spectrale gegevens zelfstandig verwerken, analyseren en interpreteren, wat je helpt betere, op feiten gebaseerde beslissingen te nemen.

Inschrijven Blended Learning


    De prijs is €395,-- ex btw



    Start:
    2 uur online sessie met de docent


    Zelfstudie:
    doornemen lesmateriaal


    Slot:
    1 uur online sessie



    Je krijgt 1 op 1 les. Onze cursuscoördinator mailt u om de startsessie in te plannen.

    Leerdoelen

    Meer informatie?

    Heb je vragen over de inhoud van de cursus? Of twijfel je of de cursus aansluit bij jouw leerdoelen of wensen? Liever incompany of een privé cursus? We helpen je graag verder.

    Veelgestelde vragen

    Na de cursus mag je nog 2 weken vragen stellen aan de docent. De docent geeft al weer andere cursussen dus het best kun je je vragen mailen naar info@geo-ict.nl. Je vraag wordt voorgelegd aan de docent en binnen 24 uur krijg je antwoord op je vraag.

    Als je al wat verder bent en je loopt in de praktijk tegen problemen op waar je zelf niet uit komt dan kun je het best gebruik gaan maken van een Online Support. Je gaat dan één dag online met de docent en je krijgt 1 op 1 maatwerk les. Al je problemen worden opgelost en je bent een flinke stap verder gekomen.

    • Blended learning, ook wel hybride leren genoemd, is een onderwijsmethode die traditionele face-to-face lessen combineert met online leermaterialen en interactieve sessies. Deze benadering biedt studenten flexibiliteit en controle over aspecten als tijd, plaats en tempo van leren, terwijl ze profiteren van directe interactie met docenten en medestudenten.
    • Bij het Geo-ICT Training Center in Nederland wordt blended learning toegepast door cursisten grotendeels zelfstandig te laten studeren, aangevuld met geplande interactieve sessies met een docent. Tijdens deze sessies kunnen studenten vragen stellen en complexe onderwerpen bespreken, wat zorgt voor een diepgaander begrip van de lesstof. Alle Blended Learnings beginnen met een online sessie van 2 uur. De docent geeft presentaties en geeft diverse oefeningen en opdrachten aan de cursist. Daar kan de cursist zelf mee aan de slag. Na enkele weken volgt nog een online sessie van een uur.

    Als je in de praktijk tegen problemen op loopt waar je zelf niet uit komt dan kun je 2 dingen doen. Je schrijft je in voor een basis of gevorderde cursus of je schrijft je in voor Online Support.

    Je gaat dan één dag online met een docent en je krijgt 1 op 1 maatwerk les. Al je problemen worden opgelost en je bent een flinke stap verder gekomen.

     

    Alle cursussen worden in contact les gegeven. De cursustijden zijn van 9.00 tot 16.00 uur. Voor koffie, thee, lunch en laptop wordt gezorgd. Online mee doen kan ook altijd. Je zit dan thuis op je eigen laptop en volgt de cursus in Google Meet mee. De lunch, koffie en thee moet je dan wel zorg voor zorgen.

    Je kunt per cursusdag beslissen of je naar onze locatie komt of dat je het online wil doen. Geef dit dan wel op tijd door aan de cursuscoördinator.

    Ja, dit doen we regelmatig. Onze docent komt dan naar uw locatie toe. Hij heeft laptops voor de cursisten bij zich. U hoeft alleen maar een lokaal bij u op locatie te regelen.

    U kunt uw wensen doormailen naar info@geo-ict.nl  dan mailen we u een offerte. Na opdrachtverlening neemt onze cursuscoördinator contact met u op om de lesdagen in te plannen.

    Na iedere cursus krijgen de cursisten een link naar ons evaluatieportaal. Daar kunt u melden wat je wel en niet goed vond aan de cursus. We doen altijd ons uiterste best maar toch kan het natuurlijk voorkomen dat u een klacht heeft. Klik op Klachtenregeling.  Daarin staat beschreven wat u kunt doen. Geo-ICT Training Center, Nederland is lid van de Nederlandse Raad voor Trainen en Opleiden ( NRTO ).

    Na de cursus mailen we u een link naar ons evaluatieportaal. Daar kun u inloggen en een evaluatieformulier in vullen en daar kunt u ook uw deelname certificaat downloaden.