Centro de Investigación en Ciencias de Información Geoespacial

Inscripciones cerradas

Acerca de este curso

En este Diplomado se abordan, tanto los aspectos físico-teóricos como las aplicaciones prácticas de la observación terrestre usando imágenes satelitales y datos LiDAR. De manera general, durante la primera parte del curso se describen los fundamentos físicos y matemáticos involucrados en la observación terrestre, así como los principios de Cartografía y Sistemas de Información Geográfica; posteriormente, en el curso se explicará el análisis y procesamiento de imágenes ópticas y de radar de apertura sintética, así como el manejo de nubes de puntos 3D.

Modalidad

El curso es totalmente a distancia y se utilizan dos modalidades:

  • Asíncrono (E-learning): donde el estudiante realiza sus actividades de manera independiente en el horario y lugar que mejor le convenga.
  • Síncrono (On-line): donde se realizan sesiones semanales previamente establecidas para el intercambio de conocimientos con el docente.

Duración

La duración del curso es de 145* horas lectivas distribuidas a lo largo de 14 semanas, con una sesión síncrona a la semana. *No se consideran las horas de las sesiones síncronas.

Costo

Costo promocional por lanzamiento $26,100.00 (IVA incluido) pesos mexicanos o su equivalente en dólares acorde al tipo de cambio del día en que se efectúe el pago.

Si estás interesado pregunta por las opciones de pago que tenemos para ti.

Proceso de inscripción

  1. Llenar del 07 de febrero al 30 de marzo del 2022 el siguiente formulario google.com/forms
  2. Una vez llenado el formulario la unidad de formación a distancia te contactará vía correo electrónico.

Fechas importantes

  InicioConcluye
Periodo de duración del curso 04 de abril de 2022 10 de julio de 2022

Para saber más

Temario
Temario
Resultados del aprendizaje
Resultados del aprendizaje
Requisitos de admisión
Requisitos de admisión
Requisitos técnicos
Requisitos técnicos
Acreditación
Acreditación
Temario*

Módulo 1. Introducción a la percepción remota

  • Tema 1. Sistemas espaciales de observación
  • Tema 2. Fundamentos físicos

Módulo 2. Principios matemáticos

  • Tema 1. Números complejos, espacios vectoriales y matrices
  • Tema 2. Cálculo diferencial sobre campos vectoriales reales
  • Tema 3. Transformada de Fourier, filtrado en frecuencia y representación de sistemas lineales mediante convolución.

Módulo 3. Conceptos de cartografía y Sistemas de Información Geográfica

  • Tema 1. Conceptos básicos de cartografía
  • Tema 2. Principios de los Sistemas de Información Geográfica 

Módulo 4. Análisis de imágenes ópticas

  • Tema 1. Adquisición e interpretación
  • Tema 2. Pre-procesamiento de la información de los sensores ópticos
  • Tema 3. Realces de imágenes
  • Tema 4. Extracción y análisis de la información obtenida con clasificación no supervisada y supervisada

Módulo 5. Análisis de imágenes Radar de Apertura Sintética

  • Tema 1. Interpretación digital de imágenes Radar de Apertura Sintética
  • Tema 2. Procesamientos básicos de imágenes Radar de Apertura Sintética

Módulo 6. Procesamiento de nubes de puntos 3D

  • Tema 1. Fundamentos de la fotogrametría
  • Tema 2. Fundamentos de sistemas LiDAR
  • Tema 3. Concentos básicos del procesamiento de nubes de puntos 3D LiDAR

*Temario sujeto a cambios.

Resultados del aprendizaje

Al terminar el curso, el estudiante será capaz de:

  • Comprender las características de los sistemas de Percepción Remota pasivos y activos, conocerá misiones espaciales específicas y sus aplicaciones; además, identificará las características principales de la radiación electromagnética y sus procesos físicos de interacción con la materia, los cuales son la base para el registro de imágenes por medio de sensores remotos.
  • Identificar distintos tópicos de matemáticas como la teoría de distribuciones, los campos vectoriales y las transformadas de Fourier, en la construcción y descripción de la formación de imágenes de radar e imágenes ópticas, así como las herramientas o procesos matemáticos básicos para la implementación de pre-procesamientos aplicados a estos tipos de datos.
  • Comprender el concepto de escala para su implementación en el análisis territorial e identificará las bases de los sistemas de información geográfica en el contexto de la Percepción Remota.
  • Analizar e interpretar imágenes de satélites de tipo óptico, así como comprender el uso de productos de las familias de satélites Landsat y Sentinel-2 para aplicaciones en el seguimiento y monitoreo de los recursos naturales. Desarrollará los conocimientos teóricos y habilidades prácticas necesarias para el procesamiento y post-procesamiento de datos multiespectrales, como son: corrección atmosférica, técnicas de filtrado, realce por Pansharpening, Índices espectrales, métodos de clasificación y validación; lo anterior, por medio del uso de software libre.
  • Describir el proceso de formación de una imagen radar, interpretada como señal compleja y como producto de convolución. Conocerá las causas de las distorsiones radiométricas y geométricas presentes en estas imágenes y será capaz de realizar las correcciones o pre-procesamientos necesarios, mediante un software libre de procesamiento de imágenes satelitales, para su posterior análisis e interpretación.
  • Desarrollar modelos 3D digitales a partir del procesamiento de nubes de puntos obtenidos mediante técnicas fotogramétricas o de sistemas LiDAR, para aplicaciones como: la segmentación y clasificación de vegetación y edificación presentes en los modelos digitales de entornos urbanos.
Requisitos de admisión
  • Contar con nivel mínimo de Licenciatura o equivalente.
  • Conocimientos básicos en Matemáticas y Programación.
  • Iniciativa para el estudio independiente.
  • Lectura y comprensión de textos en inglés.
  • Disponibilidad para asistir a las Sesiones Síncronas los viernes de 16:00 a 18:00 horas (hora del Centro de México)
Requisitos técnicos
  • Contar con conexión a Internet.
  • Tener una webcam (cámara) y diadema (audífonos).
  • Una computadora portátil o de escritorio con las siguientes características mínimas: Procesador Intel i5, Ryzen 5 o equivalente; 8 GB de memoria RAM, 500 GB de almacenamiento interno.
  • Acceso a YouTube.
Acreditación

Se entrega una constancia emitida por CentroGeo con un mínimo de 70.0 (setenta) en cada uno de los módulos con la realización total de las evidencias de aprendizaje.

Integrantes asociados al Núcleo Académico Básico

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Doctora
SNI Nivel Candidato
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Doctor
SNI Nivel I
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Maestra
Coordinadora Académica de la Unidad de Formación a Distancia
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Doctor
SNI Nivel I
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Doctor
SNI Nivel I

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