| 28 de junio de 2021 | |
| 15:30 h "Central European Time (CET)" |
CIVIS Copernicus satellites |
| Presentación | |
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Madrid, from satellite view
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José A. RODRÍGUEZ-ESTEBAN |
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Madrid Heat Island
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Elena ARAGONESES |
| 29 de junio | |
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Physical fundamentals of remote sensing
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Vicente TORRES-COSTA |
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Pixel-based and object-based paradigm
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Taïs GRIPPA |
| 30 de junio | |
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Synthetic aperture radar
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Ian BROWN |
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Introduction to machine learning for remote sensing
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Taïs GRIPPA |
| 1 de julio | |
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Introduction to UAS and photogrammetric
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Emmanuel VASSILAKIS |
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Techniques for high accuracy field
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Emmanuel VASSILAKIS |
| 2 de julio | |
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Fluorescence (INTA, Spain-
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Marcos Jiménez-Michavila |
| 5 de julio | |
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Workshop: cities and remote sensors, 13:30-18:00 |
Miguel CASTRO GÓMEZ |
| 6 de julio | |
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Remote Sensing in Agriculture 4.0
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Felipe YUNTA |
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Soils and remote sensing
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Zulimar HERNÁNDEZ |
| 7 de julio | |
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Acquisition and interpretation
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Emmanuel VASSILAKIS |
| 8 de julio | |
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Applied calibration and atmospheric correction
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Ian BROWN |
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Land cover monitoring with
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Taïs GRIPPA |
| 9 de julio | |
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Supporting evidence-based policy
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Eleonore WOLFF |
* En este ejercicio utilizaremos máquinas virtuales RUS Copernicus para procesar un conjunto de datos multitemporal de productos Sentinel-1 SLC y derivar coherencia (en SNAP), que se utilizará más adelante para mapear áreas urbanas sobre una región de interés en Alemania. Para eso, usaremos diferentes métodos usando los scripts de Python proporcionados en JupyterLab y compararemos sus resultados.
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