Curso en línea · Teledetección aplicada
Mapea el bosque, detecta el cambio y mide lo que pierdes.
Aprende a generar mapas de cobertura y uso del suelo con imágenes Sentinel-2 en Python, usando Random Forest y Deep Learning, con refinamiento de bordes mediante segmentación avanzada con deep learning, y a cuantificar la deforestación con estadística que sostenga tus conclusiones.
¿Para quién es?
Si necesitas cifras de bosque que se puedan defender
Este curso es para quien trabaja con información territorial y necesita resultados reproducibles, no solo una imagen bonita.
Profesionales ambientales
Técnicos y especialistas en gestión forestal, áreas naturales protegidas, ordenamiento territorial o evaluación de impacto.
Analistas de datos y SIG
Quienes ya usan Python o QGIS y quieren pasar de la clasificación manual a flujos automatizados con código.
Investigadores y estudiantes
Tesis, proyectos académicos o publicaciones que requieran validación estadística y estimación de áreas con incertidumbre.
Resultados
Al terminar podrás
- Distinguir cobertura de uso del suelo y aplicar leyendas basadas en CORINE e IPCC.
- Usar endmembers y fracciones subpíxel con Sentinel-2 y el índice NDFI.
- Construir un cubo de datos geoespaciales alineado en una cuadrícula común.
- Entrenar Random Forest y Deep Learning para generar un mapa de uso actual.
- Refinar los bordes del mapa con segmentación avanzada con deep learning.
- Diseñar una muestra de validación independiente y leer una matriz de confusión.
- Estimar áreas corregidas por error de clasificación con intervalos de confianza.
- Cartografiar pérdidas, ganancias y transiciones entre dos fechas.
- Analizar la sensibilidad de tus umbrales y defender el resultado ante terceros.
Temario
4 lecciones, 9 temas, un flujo completo
Cada lección termina con una etapa práctica. Los contenidos se construyen en orden: lo que aprendes en una lección alimenta la siguiente.
1 Lección 1Clasificación subpíxel para el monitoreo de bosques y cambio de uso
Tema 1 · Cobertura y uso actual del territorio
Diferencia entre cobertura y uso del suelo, sistemas de clasificación, elaboración de leyendas, CORINE Land Cover y correspondencia con las categorías del IPCC.
Tema 2 · Monitoreo de la deforestación y el cambio
Deforestación, degradación y recuperación forestal; comparación de fechas, matrices y tasas de cambio; relación con el monitoreo climático.
Tema 3 · Clasificación subpíxel
Respuesta espectral y bandas de Sentinel-2, mezcla espectral, endmembers, fracciones subpíxel e índices como el NDFI para análisis forestal.
2 Lección 2Aplicación de la ciencia de datos para el monitoreo de bosques y cambio de uso
Tema 4 · Qué es un cubo de datos en el monitoreo forestal
Estructuras geoespaciales y arreglos multidimensionales; preparación de bandas, fracciones, índices y variables topográficas; control de calidad, rangos y valores faltantes.
Tema 5 · Variables para generar un mapa de cobertura y uso actual
Alineamiento de variables en una cuadrícula común, organización de dimensiones, coordenadas y metadatos, exportación y verificación del cubo.
Etapa 02A · Exportación del cubo3 Lección 3Mapa de cobertura y uso actual con Random Forest y Deep Learning y SAM
Tema 6 · Generación del mapa con Machine Learning y Deep Learning
Definición de clases y preparación de etiquetas; entrenamiento del Random Forest y Deep Learning; generación del mapa de cobertura y uso actual, con refinamiento de bordes mediante SAM (segmenta, no clasifica).
Ejercicio 1 · Etiquetas Ejercicio 2 · Entrenamiento Ejercicio 3 · Mapa de uso actualTema 7 · Validación estadística independiente
Diseño de muestras independientes, matriz de confusión, métricas por clase y estimación de áreas ajustadas por errores de clasificación.
Etapa 03 · Validación independiente4 Lección 4Monitoreo multitemporal del cambio de uso
Tema 8 · Detección y cartografía de cambios
Mapas de distintos años, matrices de transición entre clases y cartografía de pérdidas, ganancias y cambios.
Etapa 05 · Transición y magnitud del cambioTema 9 · Análisis estadístico del cambio
Estimación de áreas por transición, exactitud e intervalos de confianza del 95 %, y análisis de sensibilidad de los umbrales.
Etapa 05 · Estimación y exactitud con IC del 95 %Segundo curso
Curso de Monitoreo de Bosques, Cobertura y Uso Actual con Deep Learning
Antes de mapear, hay que saber qué estás midiendo. Este curso cubre cobertura frente a uso, los sistemas de clasificación, el diseño de validación y la detección de cambios, con el marco del IPCC y la FAO.
1 · Fundamentos de cobertura y uso del suelo
Cobertura frente a uso, sistemas LCCS, CORINE, IPCC y FRA, unidad mínima de mapeo y los errores conceptuales más frecuentes, como confundir pérdida de dosel con deforestación.
2 · Clasificación y cartografía de la cobertura actual
Métodos no supervisados, supervisados y de deep learning, diseño de muestreo independiente, matriz de error, estimadores de área con IC del 95 % y por qué no reportar kappa.
3 · Cambios de cobertura y uso del suelo
Índices NDVI, NBR y NDFI, métodos de detección de cambio (post-clasificación, CVA, LandTrendr, BFAST), matrices de transición, tasas de cambio y la diferencia entre deforestación, degradación y reforestación.
- Casos de estudio: Dabija et al. (2021), Stoica et al. (2020), Vilar et al. (2019) y Gemitzi et al. (2021).
- Casos nacionales: Geobosques (Perú), PRODES, DETER y MapBiomas (Brasil), IDEAM (Colombia) y el FREL de México.
- Marco IPCC: categorías FL, CL, GL, WL, SL y OL, Enfoques 1, 2 y 3, y Tiers para emisiones.
- Puente con la práctica: cada concepto se conecta con las etapas prácticas en Python.
Precios
Empieza hoy el monitoreo que tu territorio necesita
US$ 199
Pago único · Acceso inmediato
- 4 lecciones y 9 temas en video
- 5 etapas prácticas con cuadernos de Python en Google Colab
- Guía de configuración del entorno de Python en Google Colab
- Plantillas de validación y cálculo de áreas con IC del 95 %
- Acompañamiento para resolver dudas del curso
Preguntas frecuentes
Resolvemos tus dudas
¿Necesito saber programar?
Conviene tener nociones básicas de Python. Los cuadernos están explicados paso a paso y cada etapa incluye el código completo y comentado.
¿Necesito una computadora potente?
No. Los cálculos pesados se ejecutan en Google Colab, así que basta con una computadora con conexión a internet y un navegador actualizado.
¿Por cuánto tiempo tendré acceso?
Tendrás acceso a las lecciones y cuadernos de forma permanente, incluidas las actualizaciones que se publiquen.
¿El curso sirve para mi país?
Sí. La metodología funciona para cualquier territorio con cobertura Sentinel-2. Los ejemplos se trabajan sobre áreas forestales de Latinoamérica.
¿Qué pasa si no puedo seguir el ritmo?
Las lecciones son grabadas, así que avanzas a tu propio ritmo y puedes volver a cualquier tema cuantas veces necesites.
Del mapa a la cifra que se puede defender
Cupos limitados para la primera cohorte del curso.
Ver precio y preinscripción