Pergunta 1: Para quem é o Curso PDIPy?
Resposta 1: O Curso PDIPy é para aqueles que desejam adquirir expertise no processamento digital de imagens de sensoriamento remoto utilizando a linguagem de programação python.

Pergunta 2: O que será aprendido no Curso PDIPy?
Resposta 2: No Curso PDIPy, serão aprendidos conhecimentos teóricos e práticos sobre o processamento de imagens de satélites com Python, visando nivelar os conhecimentos e permitir a aquisição de expertise nessa área.

Pergunta 3: Como é oferecido o Curso PDIPy?
Resposta 3: O Curso PDIPy é oferecido de forma 100% online, composto por 7 módulos que abordam o processamento digital de imagens de sensoriamento remoto utilizando a linguagem de programação python.

Laboratório de Propulsão Digital

PDIPy

Apresentação do Curso

Tutorial de Apresentação da Comunidade no Discord.

Boas vindas

Contexto Geral - programação e python

Conhecendo o ambiente (Google Colab) e bibliotecas

Variáveis e tipos de dados (float, integer e string)

Operadores (de atribuição, lógicos, aritméticos, de associação, de identidade e de comparação)

Principais estruturas de dados (listas, arrays/matrizes, tuplas e dicionários)

Estruturas condicionais (if e else)

Estruturas de repetição (while e for)

Funções

Programação Orientada a Objetos

Lendo e plotando nossa primeira imagem

Git e GitHub

Conceitos de Programação em Python

Conceitos Básicos

Interação da REM com atmosfera e superfície

Sistemas Sensores

Resoluções

Interpretação Visual de Imagens

Aquisição de Dados de Sensoriamento Remoto 1

Aquisição de Dados de Sensoriamento Remoto 2

Aquisição de Dados de Sensoriamento Remoto 3

Aquisição de Dados de Sensoriamento Remoto 4

Fundamentos de Sensoriamento Remoto

Correção Radiométrica

Processamento da Correção Radiométrica com Modelo Empírico

Solução de problemas de instalação do RSGISLib

Processamento da Correção Radiométrica com Modelo de Transferência Radiativa

Pré-Processamento

Contraste

Processamento de Contraste

Processamento de Homogeneização de Contraste

Composição Colorida

Processamento de Composição Colorida

Operações Aritméticas

Processamento de Operações Aritméticas

Rotação Espectral

Processamento de Rotação Espectral - Descorrelação

Processamento de Rotação Espectral - Análise de Componentes Principais

Fusão e Integração de Dados

Processamento de Fusão e Integração de Dados

Filtros

Processamento de Filtros

Transformações Espectrais e Espaciais

Classificação Não Supervisionada

Processamento de Classificação Não Supervisionada

Classificação Supervisionada

Processamento de Classificação Supervisionada 1 - MAXVER, MLP e LDA

Processamento de Classificação Supervisionada 2 - KNN, SVM, RF

Acurácia da Classificação

Classificações Temáticas

Contextualização do GEE

Operações básicas

Extração de valores por pixel

Timelapse

Py + GEE

PDI com Python - 1

PDI com Python - 2

PDI com Python - 3

Episódio 69 - PDI com Python

Detecção de Mudanças em Software Livre e em Python

E quando os dados não colaboram, eu posso resolver com programação?

O Fascinante Mundo do GRASS

Monitoramento de Queimadas com Python

Aplicações do Python para o GRASS com o Prof. Carlos Grohmann

Análise Discriminante Linear de Fisher

Modelo Linear de Mistura Espectral por Python

Transformação Tasseled Cap - Parte 1

Transformação Tasseled Cap - parte 2

Estatística em Séries Temporais

Séries Temporais no GEE: Sentinel 5p

Correção atmosférica de dados WPM do CBERS-4A - Parte 1

Correção atmosférica de dados WPM do CBERS-4A - Parte 2

Mapas de Probabilidades de Classificação de Imagens

Transformação RGB-IHS em Python

Técnica Crósta com o Prof. Alvaro Crósta

Lives

1 - Abertura do minicurso

2 - Introdução

3 - Espectroscopia e Comportamento Espectral da Vegetação

4 - Classificação dos índices de vegetação

5 - Índices de Vegetação Baseados em Declive

6 - Índices de Vegetação Baseados na Distância da Linha dos Solos

7 - Índices de Vegetação Baseados em Eixos Ortogonais

8 - Índices de Vegetação Baseados em Profundidade de Feição Espectral

9 - Índices de Vegetação Baseados em Coeficientes de Retroespalhamento

10 - Acesso aos dados

11 - Abertura da parte prática e apresentação do curso Sistemas Sensores

12 - Baixar cenas Sentinel 1 e 2

13 - Reamostragem de Cenas de Resoluções Diferentes

14 - Carregando os Dados Sentinel 1 e 2

15 - Cálculo do Índice de Vegetação Baseado em Declive - NDVI

16 - Cálculo do Índice de Vegetação Baseado na Distância da Linha do Solo - PVI

17 - Fatiamento dos Resultados do PVI

18 - Cálculo do Índice de Vegetação Baseado em Eixos Ortogonais - Tasseled Cap - Greenness

19 - Cálculo do Índice de Vegetação Baseado em Eixos Ortogonais - ACP - PC2 Greenness

20 - Cálculo do Índice de Vegetação Baseado em Profundidade de Feição - SFDVI

21 - Cálculo do Índice de Vegetação Baseado em Coeficientes de Retroespalhamento - RVI

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Perguntas Frequentes

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