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Google Earth Engine para análisis de cambio en humedales
Modalidad
En línea (En vivo)
Duración
20 horas totales (12.5 horas en 5 sesiones y 7.5 horas extracurriculares)
Horario
9:00 AM a 11:30 AM Hora de la Ciudad de México
Diploma
Constancia con valor curricular por las horas impartidas.
Fechas
15, 16, 22, 23 y 29 de agosto de 2026
Plataforma
Google Meet y Google Classroom
Sobre el curso
Aplicar un procedimiento guiado en Google Earth Engine para calcular e interpretar los índices espectrales NDVI y NDWI, con el fin de analizar cambios en la cobertura vegetal y en la extensión del agua superficial de los humedales.
Dirigido a
Dirigido a profesionales que participan en proyectos de conservación, restauración, investigación o gestión de humedales, zonas inundables y cuerpos de agua asociados.
El curso está orientado a quienes buscan utilizar Google Earth Engine para seleccionar y comparar imágenes de Sentinel-2, calcular los índices NDVI y NDWI e interpretar cambios en la cobertura vegetal y la extensión del agua superficial.
Es de interés para personal técnico y profesional de áreas naturales protegidas, dependencias responsables de la gestión ambiental y los recursos hídricos, consultorías ambientales, organizaciones de conservación y centros de investigación.
Temario
Sesion
+
Contenido
Qué aprenderás
Módulos del curso
1. Introducción a Google Earth Engine para el análisis de humedales
2. Procesamiento inicial de imágenes Sentinel-2
3. NDVI aplicado a humedales
4. NDWI aplicado a humedales
5. Integración y presentación de resultados
Ponente(s)
M. en C. Candelario Peralta Carreta
Ingeniero agronomo con orientación en manejo de agroecosistemas por la División Académica de Ciencias Biológicas, Universidad Juárez Autónoma de Tabasco. Maestría en ciencias ambientales por la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco, donde desarrolló un estudio sobre cambio de uso del suelo en áreas naturales protegidas. Actualmente es candidato a doctor en ciencias en ecología y manejo de sistemas tropicales, con una tesis dedicada a la modelación de atributos comunitarios del bosque tropical perennifolio mediante tecnología LIDAR aerotransportada.
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