Google Earth Engine Gevorderd

Google

Google

In de cursus Google Earth Engine gevorderd leert de cursist werken met dit cloud-gebaseerd platform voor ruimtelijke analyses waarmee satellietbeelden van onze planeet kunnen gevisualiseerd en ge-analyseerd. De meer gevorderde onderwerpen zoals vegetatie indexen en machine learning komen aan de orde.

Cursusduur: 2 dagen

Gegeven door:

Violet Bothof

Introductie tot Geo-Informatiesystemen (GIS)

Geo-ICT Training Center, Nederland - cursus Google Earth Engine GevorderdBinnen onze hedendaagse samenleving speelt geo-informatie een cruciale rol in het begrijpen en beheren van onze wereld. Geo-Informatiesystemen (GIS) bieden een innovatief platform om deze gegevens niet alleen op te slaan, maar ze ook te beheren, analyseren, en in een breder perspectief te plaatsen. De kern van GIS ligt in zijn vermogen om ruimtelijke gegevens met een locatiecomponent te koppelen aan diverse soorten informatie, waardoor complexe vraagstukken oplossingen vinden in kaartvorm.

Een van de krachtigste aspecten van GIS is de visualisatie van geodata. Het maakt ingewikkelde datasets niet alleen toegankelijk maar ook begrijpelijk voor een breder publiek. Of het nu gaat om het in kaart brengen van verkiezingsuitslagen of het analyseren van de verspreiding van ziektes, GIS brengt gegevens tot leven. Het vermogen om verschillende informatielagen over elkaar heen te leggen en de interactie tussen deze lagen te onderzoeken, biedt ongekende mogelijkheden voor analyse en planning.

Deze technologie is niet meer weg te denken uit de moderne samenleving en wordt ingezet door honderdduizenden organisaties wereldwijd. Zij gebruiken GIS voor een breed scala aan toepassingen, van het verbeteren van bedrijfsprocessen tot het ondersteunen van beleidsbeslissingen. Het laat zien hoe geo-informatietechnologie ons helpt om beter geĆÆnformeerde beslissingen te nemen, onze leefomgeving duurzaam te beheren en de uitdagingen van de 21e eeuw aan te gaan.

In deze tweedaagse cursus Google Earth Engine gevorderd komen de gevorderde onderwerpen zoals vegetatie indexen en machine learning aan de orde. Als voorkennis is de Cursus Google Earth Engine Basis vereist.

Machine learning in Google Earth Engine is een geavanceerde benadering die het mogelijk maakt om grote hoeveelheden satellietbeelden te analyseren en patronen te ontdekken. Door machine learning-algoritmen toe te passen, kan het systeem automatisch vegetatie classificeren, landgebruik detecteren en andere geospatiale taken uitvoeren. Deze technologie maakt het mogelijk om complexe analyses uit te voeren op grote schaal en is waardevol voor milieu-onderzoek, stedelijke planning en landbouwmonitoring.

De Revolutionaire Impact van GIS op Diverse Sectoren

De invloed van Geo-Informatiesystemen (GIS) op verschillende sectoren is zowel diepgaand als transformerend. Door het visualiseren en analyseren van geodata, ontsluit GIS nieuwe inzichten en efficiƫnties die voorheen onbereikbaar waren. Dit heeft geleid tot innovatieve toepassingen en verbeterde besluitvorming in tal van velden.

  • Milieubeheer en Natuurbehoud: GIS speelt een cruciale rol in het monitoren van ecologische veranderingen en het beheren van natuurlijke hulpbronnen. Door het in kaart brengen van biodiversiteit, bodemerosie, en ontbossing kunnen betere strategieĆ«n voor natuurbehoud worden ontwikkeld.
  • Stadsplanning en Infrastructuur: Stedenbouwkundigen en planners gebruiken GIS om optimale locaties voor nieuwe ontwikkelingen te identificeren, verkeersstromen te analyseren, en openbare diensten efficiĆ«nt te plannen en te distribueren.
  • Gezondheidszorg en Epidemiologie: GIS stelt volksgezondheidsexperts in staat om de verspreiding van ziekten te volgen, hotspots van infectieziekten te identificeren, en vaccinatiecampagnes te richten waar ze het meest nodig zijn.
  • Landbouw en Voedselvoorziening: Agronomen gebruiken GIS om bodemkwaliteit te beoordelen, gewasopbrengsten te optimaliseren, en duurzame landbouwpraktijken te bevorderen.
  • Noodhulp en Rampenmanagement: In tijden van crisis biedt GIS essentiĆ«le informatie voor het coƶrdineren van noodhulp, het evalueren van schade, en het plannen van wederopbouw.

Het vermogen van GIS om complexe data visueel aantrekkelijk en inzichtelijk te maken, versterkt niet alleen de besluitvorming maar creƫert ook een platform voor samenwerking en communicatie tussen verschillende belanghebbenden en sectoren. Door data te delen en samen te werken aan geografische analyses, kunnen organisaties complexe vraagstukken oplossen en de resultaten effectief communiceren.

Daarnaast stimuleert de voortdurende ontwikkeling van GIS-technologie, zoals de integratie met Internet of Things (IoT) en de toepassing van kunstmatige intelligentie, nieuwe innovaties en verbetert het de operationele efficiƫntie over een breed spectrum van industrieƫn. Dit benadrukt hoe de adoptie van GIS-technologieƫn een katalysator is voor verandering, niet alleen in hoe we de wereld waarnemen en begrijpen, maar ook in hoe we interageren met en reageren op onze omgeving.

Hoe GIS bijdraagt aan Duurzaamheid en Natuurbehoud

De bijdrage van Geo-Informatiesystemen (GIS) aan duurzaamheid en natuurbehoud is zowel veelzijdig als cruciaal. Het biedt ons de tools om onze natuurlijke omgeving beter te begrijpen, te beschermen en te herstellen. Hier zijn enkele manieren waarop GIS deze doelen ondersteunt:

  • Identificatie van Kritieke Gebieden: GIS maakt het mogelijk om kwetsbare ecosystemen, zoals wetlands en bossen, nauwkeurig in kaart te brengen. Dit is essentieel voor het behoud van biodiversiteit en het beschermen van bedreigde soorten.
  • Monitoring van Veranderingen: Door veranderingen in landgebruik en natuurlijke habitats over tijd te volgen, kunnen beleidsmakers en natuurbeschermers effectieve conservatiestrategieĆ«n ontwikkelen en implementeren.
  • Beheer van Natuurlijke Hulpbronnen: GIS helpt bij het duurzaam beheren van natuurlijke hulpbronnen, zoals water en bosgebieden, door inzicht te bieden in hun huidige staat en potentiĆ«le risico’s.
  • Analyse van Milieueffecten: Het evalueren van de impact van menselijke activiteiten op het milieu wordt vergemakkelijkt door GIS, wat essentieel is voor het plannen van duurzame ontwikkelingsprojecten.

Een toekomstbeeld gepresenteerd door Wageningen Universiteit (WUR) toont aan dat de integratie van natuur in stedelijke omgevingen en de bescherming van onze kusten door natuurvriendelijke oplossingen, zoals bloemrijke dijken en faunapassages, niet alleen mogelijk is maar ook noodzakelijk voor een duurzame toekomst.

Het Europees Milieuagentschap benadrukt de urgente noodzaak voor actie tegen klimaatverandering en biodiversiteitsverlies, waarbij GIS een rol speelt in het verzamelen en analyseren van gegevens die nodig zijn om beleid te vormen en uit te voeren. Dit onderstreept de cruciale rol van geavanceerde technologieƫn en data-analyse in het adresseren van de hedendaagse milieuproblemen.

De Europese natuur staat onder druk, maar de toepassing van GIS in het documenteren, analyseren en plannen van acties voor natuurbehoud biedt hoop. Door data te verzamelen over leefgebieden en soorten, kunnen we strategieƫn ontwikkelen om biodiversiteit en ecosystemen te herstellen. Dit sluit aan bij de Europese inzet voor een groene en duurzame toekomst, zoals uiteengezet in de Europese Green Deal en de biodiversiteitsstrategie voor 2030.

De integratie van GIS in duurzaamheids- en natuurbehoudsinitiatieven illustreert een pad voorwaarts, waarbij technologie en natuurlijke systemen samenkomen om de uitdagingen van onze tijd aan te gaan.

Wat je Zult Leren in de Cursus Google Earth Engine Gevorderd

Diepgaande Analyse van Vegetatie-indexen en Hun Toepassingen

Vegetatie-indexen (VI’s) vormen een essentiĆ«le tool binnen de precisielandbouw en milieuwetenschappen, waarbij de Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) de bekendste en meest gebruikte index is. NDVI helpt bij het identificeren van vegetatiegebieden en hun conditie door gebruik te maken van de verschillen in reflectie tussen de rode en nabij-infrarood (NIR) spectrale banden. Levende groene planten absorberen veel licht in het rode spectrum voor fotosynthese en reflecteren meer in het NIR-spectrum. Deze eigenschap maakt het mogelijk om via satellietbeelden of dronefotoā€™s de gezondheid en dichtheid van vegetatie te bepalen.

Verschillende VI’s hebben unieke toepassingen, afhankelijk van de gewenste inzichten:

  • NDVI & NDRE: Vaak gebruikt om de biomassa en chlorofylgehalte in bladeren te meten, wat essentieel is voor het bepalen van de gezondheid van de vegetatie.
  • SIPI2 & LCI: Indices gericht op het pigmentgehalte en chlorofylgehalte in gebieden met volledige bladbedekking.
  • TGI & VARI: Bruikbaar voor het detecteren van chlorofylgevoeligheid en bladbedekking met behulp van RGB-indexen, nuttig voor het monitoren van de plantgezondheid in gebieden met hoge bladbedekking.

Geavanceerde software zoals Pix4Dfields biedt een reeks van vooraf gedefinieerde VI’s zoals NDVI, NDRE, VARI, en MCARI. Deze software biedt ook tools om aangepaste indexformules te creĆ«ren, die beter aansluiten op de specifieke behoeften van gewasverkenning of gewasbescherming. Deze functionaliteiten vergemakkelijken de interpretatie van verzamelde data, waardoor precisielandbouwpraktijken kunnen worden geoptimaliseerd voor beter beheer van gewassen en hogere opbrengsten.

Deze indexen en technologieƫn spelen een cruciale rol in het beheren van landbouwactiviteiten en het beschermen van natuurlijke habitats door het mogelijk maken van een gedetailleerde analyse van vegetatiepatronen en -gezondheid. Dit draagt bij aan duurzamere praktijken door het ondersteunen van gerichte interventies, waardoor verspilling wordt verminderd en de efficiƫntie van het gebruik van natuurlijke bronnen wordt verhoogd.

Machine Learning Technieken Toegepast op Milieumonitoring

De integratie van machine learning (ML) in milieumonitoring revolutioneert hoe we klimaatverandering en haar effecten begrijpen en aanpakken. Door complexe datasets te analyseren, kunnen ML-modellen patronen herkennen die voor mensen onzichtbaar zijn, waardoor voorspellingen over milieuveranderingen nauwkeuriger worden. Hier zijn enkele toepassingen:

  • Analyse van satellietbeelden: Voor het detecteren van veranderingen in landgebruik, ontbossing en de gezondheid van ecosystemen.
  • Weervoorspellingen: Verbeteren van de nauwkeurigheid van klimaatmodellen.
  • Biodiversiteitsbehoud: Identificeren van bedreigde habitats en soorten door veranderingen in de natuurlijke omgeving te monitoren.

Deze technieken stellen ons in staat om proactiever te reageren op milieudreigingen en ondersteunen duurzamere ontwikkelingspraktijken.

Waarom Kiezen voor Onze Cursus Google Earth Engine Gevorderd?

Deze geavanceerde cursus in Google Earth Engine is onderscheidend door zijn diepgaande focus op geo-informatietechnologie en de praktische toepassing daarvan in milieu- en aardobservatieprojecten. Deelnemers leren niet alleen de theoretische fundamenten maar krijgen ook hands-on ervaring met real-world datasets. Enkele kernpunten:

  • Expert Instructeurs: Leer van ervaren professionals in het veld.
  • Praktijkgerichte Aanpak: Directe toepassing van geleerde technieken op praktijkprojecten.

De cursus biedt de unieke kans om je vaardigheden uit te breiden en te verdiepen, essentieel voor iedereen die zijn carriĆØre in de geo-informatie wil accelereren.

Lees meer

Inschrijven






    Korting: 10% bij 3 cursisten
    15% vanaf 4 cursisten

    ā‚¬1195,- Excl. btw

    ā‚¬1195,- Excl. btw

    Dagindeling

    Dag 1: Vegetatie Indexen

    Op deze eerste dag gaat het over de toepassing van vegetatie-indexen in verschillende disciplines, zoals landbouw, bosbouw en stedenbouw. De volgende onderwerpen komen aan de orde:

    • Toepassing van vegetatie-indexen in landbouw, bosbouw en stedenbouw
    • NDVI-index met behulp van MODIS en gebaseerd op Sentinel-2
    • Berekening van aanvullende indexen: EVI, MCARI en hun toepassing
    • Analyse van veranderingen detecteren
    • Berekenen van zonale statistieken en filtering
    • Het maken van statistiekgrafieken

    Dag 2: Machine Learning

    Op de tweede cursusdag gaan we aan de slag met met Machine Learning. De volgende onderwerpen komen aan de orde:

    • Overzicht van machine learning concepten in geospatiale analyse
    • Basis machine learning algoritmes voor geospatiale analyse
    • Implementatie van supervisie en ongesuperviseerde classificatiemethoden
    • Praktische toepassingen van machine learning modellen in milieumonitoring, landbedekkingsclassificatie en veranderingdetectie
    • Analyse van instellingen die de kwaliteit van de classificatie beĆÆnvloeden
    • Kwaliteitsbeoordeling van een geclassificeerde afbeelding (verwarringsmatrix)
    • Case studies en praktijkvoorbeelden die de integratie van GEE en machine learning technieken demonstreren
    Cursusduur: 2 dagen
    Schrijf mij in

    Leerdoelen

    • Verdiep het begrip van geavanceerde vegetatie-indexen: Leer hoe NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) en andere indexen kunnen worden toegepast om vegetatiepatronen te analyseren en ecologische veranderingen te detecteren.
    • Ontwikkel vaardigheden in machine learning-toepassingen binnen Google Earth Engine: Leer hoe machine learning-algoritmen zoals Random Forest en Support Vector Machines kunnen worden toegepast om vegetatieclassificatie en -voorspellingen te verbeteren.
    • Begrijp geospatiale gegevensverwerkingstechnieken: Verfijn uw kennis van geospatiale gegevensverwerking en -analyse, inclusief het combineren van satellietbeelden, het uitvoeren van geospatiale operaties en het extraheren van relevante informatie voor vegetatieonderzoek.
    • Pas geavanceerde methoden toe voor milieumonitoring en -beheer: Leer hoe geavanceerde technieken in Google Earth Engine kunnen worden toegepast om milieukwesties zoals ontbossing, bodemerosie en biodiversiteitsverlies te identificeren en aan te pakken met behulp van vegetatie-indexen en machine learning.
    Violet Bothof

    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 privƩ cursus? We helpen je graag verder.

    Veelgestelde vragen over Google Earth Engine Gevorderd

    In deze cursus leer je geavanceerde technieken voor het verwerken van geospatiale gegevens met Google Earth Engine, inclusief vegetatie-indexen, machine learning toepassingen zoals supervisie classificatie en Random Forest, milieumonitoring, en het ontwikkelen van interactieve kaarten.

    Vegetatie-indexen zoals NDVI en EVI worden gebruikt om de gezondheid en dichtheid van vegetatie te analyseren. In deze cursus leer je hoe je deze indexen kunt berekenen en toepassen voor milieumonitoring en landbouwmonitoring met Google Earth Engine.

    Ja, deze cursus omvat het gebruik van machine learning technieken, zoals supervisie classificatie en Random Forest, voor het analyseren en classificeren van geospatiale gegevens in Google Earth Engine.

    Je leert hoe je Google Earth Engine gebruikt voor milieumonitoring door landbedekkingsclassificatie en veranderingdetectie technieken toe te passen. Dit is cruciaal voor projecten gericht op duurzaamheid en natuurbehoud.

    De cursus behandelt het ontwikkelen van geavanceerde visualisatietechnieken, waaronder interactieve kaarttoepassingen en tijdreeksen, om complexe geospatiale gegevens begrijpelijk en toegankelijk te maken.

    Na afronding van de cursus beschik je over geavanceerde vaardigheden in Google Earth Engine, wat je kansen op een carriĆØre in diverse vakgebieden binnen de geosector, zoals GIS-expertise, milieubeheer, en landbouwmonitoring, vergroot.