Curso de Ecología Espacial con Google Earth Engine – Curso Avanzado 2026

Big Data Academy · Curso online con certificado

Curso de Ecología Espacial con Google Earth Engine

Aprende ecología espacial con Google Earth Engine para convertir imágenes satelitales en mapas, indicadores y análisis ecológicos útiles para tesis, consultoría, investigación y gestión ambiental.

Este curso de ecología espacial con Google Earth Engine te enseña un flujo práctico para analizar vegetación, paisaje, biodiversidad, cobertura vegetal y cambios ambientales usando Landsat, Sentinel, MODIS y variables ambientales.

60 horas académicas Certificado digital Ejercicios aplicados Google Earth Engine
Mapa de cobertura vegetal generado con imágenes satelitales y Google Earth Engine para ecología espacial
Resultado aplicado: mapa de cobertura vegetal para interpretar ecosistemas, paisaje y patrones ambientales.

7 mapas poderosos que podrás construir durante el curso

Este curso de ecología espacial con Google Earth Engine está orientado a productos aplicados: mosaicos satelitales, índices de vegetación, series temporales, mapas de cobertura vegetal, variables climáticas, fragmentación e idoneidad de hábitat.

01

Series temporales

Analiza tendencias, estacionalidad, recuperación vegetal, sequías y cambios ambientales.

02

Idoneidad de hábitat

Identifica zonas con condiciones favorables para especies y procesos ecológicos.

03

Fragmentación del paisaje

Evalúa cambios espaciales relevantes para conservación, conectividad y gestión ambiental.

04

Cobertura vegetal

Genera mapas para interpretar ecosistemas, vegetación y patrones territoriales.

Ejemplos de resultados del curso

La formación se orienta a productos visuales y técnicos que puedas usar en proyectos reales de ecología espacial con Google Earth Engine.

¿Qué problema resuelve este curso?

Muchos profesionales ambientales tienen imágenes satelitales, shapefiles, datos climáticos o registros de biodiversidad, pero no cuentan con una ruta clara para convertirlos en análisis ecológicos sólidos.

  • Pasar de imágenes satelitales dispersas a productos listos para análisis.
  • Transformar bandas espectrales en indicadores ecológicos interpretables.
  • Analizar cambios temporales de vegetación, paisaje y cobertura.
  • Construir resultados aplicables a informes, tesis, proyectos o consultoría.

¿Por qué Google Earth Engine?

Google Earth Engine permite procesar grandes volúmenes de imágenes satelitales desde la nube. Por eso, aprender ecología espacial con Google Earth Engine permite trabajar con regiones extensas, series históricas y datos ambientales globales.

  • Procesamiento satelital en la nube.
  • Acceso a Landsat, Sentinel, MODIS y variables ambientales.
  • Análisis multitemporal y espacial a diferentes escalas.
  • Exportación de mapas y resultados para uso técnico.
1. Mosaicos libres de nubes con Landsat y Sentinel
Aprenderás a seleccionar imágenes, filtrar fechas, definir áreas de estudio, enmascarar nubes, generar mosaicos por mediana y visualizar resultados listos para análisis ecológico.
2. Firmas espectrales e interpretación de coberturas
Comprenderás cómo responden la vegetación, el agua y el suelo en el visible, NIR y SWIR para interpretar salud vegetal, humedad, estrés y diferencias entre coberturas.
3. Índices espectrales para vegetación, agua y suelo
Calcularás e interpretarás NDVI, EVI, SAVI, ARVI, NDWI, MNDWI, NBR, BSI, NDBI y otros índices aplicados al análisis ecológico y ambiental.
4. Series temporales de NDVI y EVI
Analizarás cambios en la vegetación a lo largo del tiempo: tendencia, estacionalidad, anomalías, deforestación, sequía, fenología y recuperación ecológica.
5. Escala, resolución y análisis ecológico
Aprenderás a conectar la escala ecológica con la resolución espacial, temporal, espectral y radiométrica de las imágenes satelitales.
6. Cobertura vegetal y clasificación de ecosistemas
Generarás mapas de cobertura vegetal integrando imágenes satelitales, fisiografía, precipitación, pisos altitudinales e interpretación ecológica.
7. Desmezcla espectral y NDFI
Comprenderás la desmezcla espectral para estimar fracciones de vegetación, suelo, sombra y vegetación no fotosintética, y aplicarás NDFI para detectar degradación forestal.
8. Biodiversidad, hábitat y conservación
Integrarás datos de biodiversidad, variables ambientales y análisis espacial para estudiar hábitat, distribución potencial, riqueza y áreas de interés ecológico.
Inscripción abierta

Elige cómo empezar tu formación

Puedes inscribirte solo al Curso de Ecología Espacial con Google Earth Engine o elegir el pack profesional para complementar tu formación con monitoreo de bosques.

Curso individual

Ecología Espacial con Google Earth Engine – Curso Avanzado 2025 Certificado

Aprende a crear mapas, indicadores, series temporales y análisis ecológicos aplicados con imágenes satelitales y Google Earth Engine.

  • 60 horas académicas.
  • Certificado digital.
  • Ejercicios aplicados.
  • Enfoque para tesis, consultoría e investigación.
Inscribirme al curso individual Serás dirigido al checkout para completar tu inscripción.

También puedes complementar tu formación

Fortalece tu perfil técnico con cursos relacionados de Big Data Academy.

¿Para quién es este curso?

Diseñado para profesionales y estudiantes que quieren aplicar datos satelitales al análisis ecológico con criterio técnico.

B

Biólogos y ecólogos

Para analizar vegetación, biodiversidad, paisaje, hábitat y procesos ecológicos.

S

Especialistas SIG

Para avanzar desde mapas tradicionales hacia análisis satelital en la nube.

T

Tesistas e investigadores

Para construir resultados aplicables a tesis, artículos, informes y proyectos.

C

Consultores ambientales

Para generar evidencia espacial en monitoreo, conservación y gestión territorial.

Preguntas frecuentes

Resuelve las dudas más comunes antes de empezar tu formación.

¿Necesito saber programar?

No necesitas ser programador avanzado. El curso está diseñado con ejercicios guiados paso a paso en Google Earth Engine.

¿El curso incluye certificado?

Sí. Al completar el curso recibes certificado digital de Big Data Academy.

¿Sirve para tesis o consultoría?

Sí. La ruta está pensada para producir mapas, indicadores y análisis aplicables a tesis, investigación, consultoría y gestión ambiental.

¿Qué diferencia tiene frente a un curso básico de Google Earth Engine?

Este curso no enseña solo la herramienta. Enseña una ruta ecológica aplicada: datos satelitales, índices, series temporales, cobertura vegetal, biodiversidad e interpretación ambiental.

Empieza hoy con Ecología Espacial en Google Earth Engine

Aprende a transformar imágenes satelitales, variables ambientales y datos espaciales en mapas, indicadores y análisis ecológicos aplicados.

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3 comentarios en “Curso de Ecología Espacial con Google Earth Engine – Curso Avanzado 2026”

  1. El curso me ha sido de mucha utilidad, me gusta la forma en que esta estructurado y las explicaciones detalladas del mismo. Los tiempos están muy bien y el lenguaje utilizado (muy claro) hace que hasta una persona que no conozca nada del tema lo pueda comprender. En especial estoy muy agradecido por enseñarme procesos que sin duda podré aplicar en mi país. Por otra parte, cabe destacar el profesionalismo y la limpieza con la que han sido elaborado los scripts que se utilizan, dando resultados muy acercados a la realidad y pudiendo medirse dicha precisión. No hay duda que a quien sea que tome el curso le será una herramienta muy importante a nivel profesional y como aporte a la toma de decisiones en donde se hagan estudios ecológicos de este tipo.

  2. Este curso representó una experiencia formativa muy enriquecedora para mi desarrollo profesional, especialmente en el uso de herramientas de análisis espacial aplicadas a la ecología y las ciencias ambientales. El trabajo práctico con plataformas como Google Earth Engine facilitó el manejo y análisis eficiente de grandes conjuntos de datos geoespaciales, permitiendo obtener resultados consistentes y replicables. Destaco también la claridad con la que se abordaron los contenidos durante las sesiones, lo que hizo el aprendizaje accesible y bien estructurado. Recomiendo ampliamente este curso a quienes desean fortalecer su capacidad de análisis territorial y respaldar sus decisiones con información espacial confiable.

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