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Núcleo de Dados Ambientais, Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto

Dados Ambientais: SIG, Sensoriamento Remoto, Classificação Multiespectral e Geoestatística Start

Dados Ambientais: SIG, Sensoriamento Remoto, Classificação Multiespectral e Geoestatística Start

12 células 6h Iniciação Profissional / Start
🚀 Escada de Valor • Pacotes & Credit Upgrade (R$ 29,99 a R$ 199,99)

Jornada Executiva: Dados Ambientais, Geoprocessamento (SIG) e Sensoriamento Remoto

Do curso base em Dados Ambientais, SIG e Sensoriamento Remoto (R$ 29,99) ao Master Internacional em Inteligência Geoespacial e Sensoriamento OGC/ISPRS (R$ 199,99).

🎯 1. Porta de Entrada (R$ 29,99) Inicie pela Trilha Start (R$ 29,99) com baixo atrito financeiro e domine os fundamentos globais na prática.
💳 2. Abatimento no Upgrade (Credit Upgrade) 100% dos R$ 29,99 investidos na Trilha Start viram crédito imediato (cupom EDG29) para abater nas Trilhas 2, 3, 4 ou 5!
🌍 3. Certificação Dupla (PT-BR & EN) + ODS Certificados emitidos em Português e Inglês com competências alinhadas aos ODS da ONU para seu perfil global no LinkedIn.
Alinhamento ONU / Agenda Pós-2030: ODS 9 (Indústria, Inovação e Infraestrutura) ODS 11 (Cidades Sustentáveis) ODS 13 (Ação Climática) ODS 15 (Vida Terrestre)
Sugestões CdE

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Jornada da trilha

Células de aprendizagem

1

Célula 01: Fundamentos de SIG: Arquitetura, Modelos Raster e Vetorial e Sistemas de Coordenadas (CRS)

Dominar a arquitetura conceitual e funcional dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG), compreendendo a dualidade matricial (raster) e vetorial (pontos, linhas e polígonos), estruturas de tabelas de atributos e o papel crítico dos Sistemas de Referência de Coordenadas (Datum geodésico, projeções UTM e códigos EPSG).

1h
2

Célula 01: Fundamentos de SIG: Arquitetura, Modelos Raster e Vetorial e Sistemas de Coordenadas (CRS)

Dominar a arquitetura conceitual e funcional dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG), compreendendo a dualidade matricial (raster) e vetorial (pontos, linhas e polígonos), estruturas de tabelas de atributos e o papel crítico dos Sistemas de Referência de Coordenadas (Datum geodésico, projeções UTM e códigos EPSG).

1h 🎙️ Áudio
3

Célula 02: Coleta de Dados de Campo com GPS/GNSS, Conversão, Georreferenciamento e Qualidade dos Dados

Coletar dados de campo utilizando receptores GNSS de navegação e precisão, aplicar técnicas de correção diferencial, converter formatos vetoriais (Shapefile, GeoJSON, KML, Geopackage) e georreferenciar mapas analógicos e plantas topográficas através de pontos de controle (GCP) com análise de resíduos RMS.

1h
4

Célula 02: Coleta de Dados de Campo com GPS/GNSS, Conversão, Georreferenciamento e Qualidade dos Dados

Coletar dados de campo utilizando receptores GNSS de navegação e precisão, aplicar técnicas de correção diferencial, converter formatos vetoriais (Shapefile, GeoJSON, KML, Geopackage) e georreferenciar mapas analógicos e plantas topográficas através de pontos de controle (GCP) com análise de resíduos RMS.

1h 🎙️ Áudio
5

Célula 03: Sensoriamento Remoto: Espectro Eletromagnético, Resoluções de Satélite e Realce de Imagens

Compreender a física da radiação eletromagnética, janelas atmosféricas e interação da energia com vegetação, água e solo. Caracterizar as resoluções espacial, espectral, radiométrica e temporal dos satélites Landsat, Sentinel-2 e PlanetScope. Aplicar técnicas de pré-processamento, conversão para reflectância de topo da atmosfera (TOA) e superfície (BOA), e contrastes espectrais.

1h
6

Célula 03: Sensoriamento Remoto: Espectro Eletromagnético, Resoluções de Satélite e Realce de Imagens

Compreender a física da radiação eletromagnética, janelas atmosféricas e interação da energia com vegetação, água e solo. Caracterizar as resoluções espacial, espectral, radiométrica e temporal dos satélites Landsat, Sentinel-2 e PlanetScope. Aplicar técnicas de pré-processamento, conversão para reflectância de topo da atmosfera (TOA) e superfície (BOA), e contrastes espectrais.

1h 🎙️ Áudio
7

Célula 04: Classificação Multiespectral Supervisionada e Índices Espectrais de Vegetação e Água

Extrair informações temáticas a partir de imagens de satélite através de algoritmos de classificação supervisionada (Máxima Verossimilhança, Random Forest) e não supervisionada (k-Means, ISODATA). Calcular índices espectrais ambientais: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI) e Normalized Burn Ratio (NBR), avaliando exatidão por matriz de confusão e coeficiente Kappa.

1h
8

Célula 04: Classificação Multiespectral Supervisionada e Índices Espectrais de Vegetação e Água

Extrair informações temáticas a partir de imagens de satélite através de algoritmos de classificação supervisionada (Máxima Verossimilhança, Random Forest) e não supervisionada (k-Means, ISODATA). Calcular índices espectrais ambientais: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI) e Normalized Burn Ratio (NBR), avaliando exatidão por matriz de confusão e coeficiente Kappa.

1h 🎙️ Áudio
9

Célula 05: Geoestatística e Interpolação Espacial de Dados Ambientais: Krigagem, IDW e Análise de Erro

Modelar variáveis ambientais espacialmente contínuas (precipitação, concentração de poluentes no solo, profundidade do lençol freático) a partir de pontos amostrais discretos. Aplicar métodos determinísticos (IDW, Spline) e geoestatísticos (Semivariograma experimental, modelos esférico/exponencial e Krigagem Ordinária), com validação cruzada e cálculo de incerteza da predição.

1h
10

Célula 05: Geoestatística e Interpolação Espacial de Dados Ambientais: Krigagem, IDW e Análise de Erro

Modelar variáveis ambientais espacialmente contínuas (precipitação, concentração de poluentes no solo, profundidade do lençol freático) a partir de pontos amostrais discretos. Aplicar métodos determinísticos (IDW, Spline) e geoestatísticos (Semivariograma experimental, modelos esférico/exponencial e Krigagem Ordinária), com validação cruzada e cálculo de incerteza da predição.

1h 🎙️ Áudio
11

Célula 06: Modelagem Espacial Sequencial, Análise Multicritério (AHP) e Estudo de Caso Ambiental Integrado

Construir modelos automatizados de geoprocessamento em cadeia (ModelBuilder), executar análise de decisão multicritério espacial pelo processo hierárquico analítico (AHP) de Saaty para zoneamento de vulnerabilidade ambiental e sintetizar o estudo em um layout cartográfico executivo auditável.

1h
12

Célula 06: Modelagem Espacial Sequencial, Análise Multicritério (AHP) e Estudo de Caso Ambiental Integrado

Construir modelos automatizados de geoprocessamento em cadeia (ModelBuilder), executar análise de decisão multicritério espacial pelo processo hierárquico analítico (AHP) de Saaty para zoneamento de vulnerabilidade ambiental e sintetizar o estudo em um layout cartográfico executivo auditável.

1h 🎙️ Áudio