Satelliet Data met SNAP
Satellietdata geeft ons een uniek kijkje op de aarde en wordt steeds vaker gebruikt voor toepassingen zoals landbouwmonitoring, natuurbeheer en stedelijke ontwikkeling. Dankzij vrij beschikbare satellietbeelden – zoals die van Sentinel-2 – is deze technologie nu toegankelijker dan ooit voor iedereen die met geo-informatie of geodata werkt.
Om deze beelden écht te benutten, heb je de juiste tools nodig. SNAP software (Sentinel Application Platform), ontwikkeld door ESA, is een krachtige gratis tool waarmee je satellietdata kunt analyseren en verwerken. Denk aan het bekijken van meerkleurige beeldcomposities (RGB) om objecten op het aardoppervlak te herkennen, of het corrigeren van atmosferische verstoringen met het Sen2Cor-algoritme.
Met SNAP kun je ook spectrale indices berekenen, zoals NDVI en NDWI, om vegetatie of wateroppervlakken te analyseren. Zelfs meer geavanceerde technieken zoals Random Forest-classificatie of Principal Component Analysis (PCA) – waarmee je grote hoeveelheden data inzichtelijk maakt – zijn onderdeel van de mogelijkheden.
Kortom: SNAP opent de deur naar een wereld van inzichten uit satellietbeelden, of je nu werkt aan ruimtelijke vraagstukken, milieuanalyse of het in kaart brengen van bodembedekking in gebieden zoals het Tisza-Tó in Hongarije.
Wat leer je in deze Blended Learning cursus?
In deze blended learning cursus ontdek je hoe je satellietdata gebruikt om waardevolle ruimtelijke inzichten te verkrijgen. Je werkt met echte gegevens van de Sentinel-2 satellieten, verwerkt deze in de SNAP software, en leert hoe je de bodembedekking in kaart brengt rond het Tisza-Tó-gebied in Hongarije, in het jaar 2016.
Je begint met het downloaden van multi-spectrale beelden en leert hoe je deze opent en visualiseert in SNAP. Met RGB-kleurcomposities herken je landschapselementen en objecten. Vervolgens pas je het Sen2Cor-algoritme toe om de beelden atmosferisch te corrigeren en geschikt te maken voor analyse.
Daarna duik je in het gebruik van spectrale indices zoals NDVI (voor vegetatie) en NDWI (voor wateroppervlakken), waarmee je kenmerken van het landschap duidelijker zichtbaar maakt. Je leert ook verschillende classificatiemethoden toepassen, zoals K-means en Random Forest, om gebieden te groeperen en te analyseren. Tot slot gebruik je Principal Component Analysis (PCA) om grote hoeveelheden data terug te brengen tot de kern.
De cursus is sterk praktijkgericht en sluit aan bij actuele toepassingen van geodata in het werkveld. Of je nu net begint met remote sensing of je kennis wilt verdiepen: je ontwikkelt vaardigheden waarmee je zelfstandig met satellietbeelden aan de slag kunt.
Waarom kiezen voor deze cursus Satelliet Data met SNAP?
Blended learning combineert zelfstandig online leren met praktijkgerichte, interactieve sessies, zodat je zowel theoretische kennis als praktijkervaring opdoet met SNAP en satellietdata-analyse. De online modules geven je de vrijheid om in je eigen tempo te leren. Ze bevatten duidelijke instructies over het verwerken van Sentinel-2 data, het toepassen van beeldcorrecties en het uitvoeren van classificaties binnen SNAP software. Je ontdekt hoe je satellietbeelden downloadt, visueel interpreteert en gebruikt voor het analyseren van bodembedekking en veranderingen in het landschap.
Tijdens de praktijkgerichte online sessies pas je je opgedane kennis direct toe. Je werkt met echte satellietdata uit het Tisza-Tó gebied in Hongarije en krijgt begeleiding van ervaren geo-informatie specialisten. Je leert hoe je multi-spectrale data verwerkt, spectrale indices toepast zoals NDVI en NDWI, en hoe je verschillende analysetechnieken inzet om duidelijke inzichten te verkrijgen. Door direct aan de slag te gaan met actuele datasets ontwikkel je praktische vaardigheden die je kunt toepassen in uiteenlopende ruimtelijke projecten.
De combinatie van flexibel online leren en praktijkgerichte training zorgt ervoor dat je niet alleen leert werken met SNAP en satellietdata, maar ook hoe je deze effectief inzet voor realistische geo-informatieprojecten. Na deze cursus kun je zelfstandig satellietbeelden verwerken, analyseren en toepassen voor onderbouwde besluitvorming in jouw vakgebied.