La Inteligencia Artificial en la teledetección lleva años presente en el sector. Sin embargo, hoy resulta más visible en herramientas y procesos de análisis cada vez más integrados en la práctica diaria. Con esa evolución de fondo, hemos actualizado nuestro curso de Introducción a la Teledetección con QGIS, Google Earth Engine, SNAP y LEOWorks. Este curso lleva años ayudando a profesionales y estudiantes a dar sus primeros pasos en el análisis de imágenes satélite con software libre y datos abiertos.
Desde el inicio, el objetivo del curso ha sido entender cómo funcionan las imágenes satélite y aprender a utilizarlas para analizar el territorio. Después, se aplican estos conocimientos a diferentes campos, trabajando con misiones como Landsat y Sentinel y con herramientas ampliamente utilizadas en el ámbito profesional.
Como ocurre con la propia teledetección, el curso ha ido evolucionando con el tiempo. Y en esta nueva edición, hemos querido dar un paso más incorporando de forma natural una realidad que ya está presente en el sector: la Inteligencia Artificial.
Un curso con base práctica desde el inicio
Hasta ahora, el curso se ha caracterizado por un enfoque muy práctico. Por ello, combina conceptos fundamentales con talleres aplicados y ejemplos reales. A lo largo de los distintos temas se trabajan aspectos como la descarga de imágenes Landsat y Sentinel, la interpretación de composiciones RGB, el cálculo de índices multiespectrales o el análisis de vegetación, masas de agua, incendios y usos del suelo.
En esta nueva edición, ese enfoque se refuerza con ejercicios guiados, prácticas puntuables y un proyecto final de temática libre. Así, este proyecto está planteado desde el inicio para que cada alumno pueda avanzar de forma progresiva y aplicar lo aprendido a un caso de su interés o a alguna de las prácticas del curso.
Nuevo docente, misma filosofía de curso
Esta nueva versión del cursopasa a estar impartido por Antonio Javier Soto Molina, profesional con amplia experiencia en teledetección, LiDAR y análisis de datos geoespaciales.
Javier toma el relevo de nuestro queridísimo Roberto Matellanes, que ha acompañado y dado forma a este curso desde que se incluyó en el catálogo en 2020. Esta nueva etapa mantiene la filosofía práctica y rigurosa que siempre ha definido el curso. Al mismo tiempo, incorpora una mirada actualizada y alineada con los flujos de trabajo que hoy se utilizan en el sector.
¿Cómo se integra la Inteligencia Artificial en el curso?
La Inteligencia Artificial en la teledetección se incorpora al curso como una herramienta de apoyo dentro de los flujos de trabajo que hoy se utilizan en teledetección. Especialmente en entornos como Google Earth Engine, su integración resulta fundamental.
Su presencia en el curso está orientada a facilitar la comprensión del código, ayudar a interpretar errores frecuentes y acompañar el desarrollo de scripts de análisis. De esta forma, el alumnado puede entender mejor los procesos que intervienen en el análisis en la nube. Además, así pueden desenvolverse con mayor soltura en este tipo de entornos.
Como complemento, el curso incluye también un taller práctico de introducción a Google Colab. Este taller está pensado para reforzar ese trabajo aplicado y favorecer una comprensión más guiada de los procesos.
Machine Learning aplicado a la teledetección
Junto con ese apoyo al trabajo técnico, el curso incorpora también una introducción práctica a técnicas de Machine Learning habituales en teledetección. Por ejemplo, se abordan la clasificación supervisada de imágenes satélite y la validación de resultados.
Estos contenidos se trabajan de forma contextualizada, aplicados a ejemplos reales relacionados con usos del suelo, vegetación o áreas afectadas por incendios. En consecuencia, la idea es que quien realice el curso entienda cómo encajan estas metodologías en los procesos habituales de análisis, sin perder de vista el enfoque introductorio del curso.
Más contenidos, más recursos y el mismo enfoque práctico
La formación cuenta actualmente con 59 vídeos, con una duración total de 8 horas y 38 minutos, que combinan explicación conceptual y demostraciones prácticas. A esto se suman los materiales de apoyo, las actividades evaluables y el desarrollo progresivo del proyecto final. Así, el aprendizaje puede seguirse con flexibilidad y a la vez con una estructura clara.
Todo ello mantiene los elementos que han definido el curso desde el principio. Es decir, el uso de software libre, el trabajo con datos abiertos procedentes de misiones como Landsat y Sentinel y una orientación claramente práctica desde el inicio del curso.
Una actualización alineada con la práctica actual
Esta nueva edición mantiene la esencia con la que nació el curso: ofrecer una introducción clara, práctica y útil a la teledetección con software libre y datos abiertos.
Ahora da un paso más para acercarse todavía mejor a la realidad del sector.
La actualización incorpora nuevos materiales, prácticas guiadas, actividades evaluables y un proyecto final que permite al alumnado aplicar lo aprendido a un caso propio. Asimismo, también actualiza herramientas, ejemplos y formas de trabajo que hoy forman parte del día a día de muchos perfiles técnicos. Además, incorpora el uso de la Inteligencia Artificial como apoyo en determinados procesos.
En conjunto, el curso sigue siendo una muy buena puerta de entrada para quienes quieren iniciarse en teledetección. Sin embargo, ahora ofrece un recorrido más completo, más actual y más conectado con la práctica profesional.
Si te interesa empezar a trabajar con imágenes satélite y familiarizarte con herramientas como QGIS, Google Earth Engine, SNAP o LEOWorks, ya puedes inscribirte en el curso.
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