SEN-300: Sensores Remotos I

El programa analítico de la materia SEN-300: Sensores Remotos I en la UAGRM está estructurado para llevar al estudiante desde los principios físicos de la luz hasta la automatización y el análisis digital de imágenes satelitales.
A continuación, se detalla el contenido temático oficial de la asignatura organizada en unidades de aprendizaje:

Unidad 1: Introducción y Fundamentos de la Teledetección

  • Conceptos básicos, evolución histórica y componentes de un sistema de teledetección.
  • Principios físicos de la radiación electromagnética (REM).
  • El espectro electromagnético y las regiones de interés (óptico, infrarrojo, microondas).
  • Interacción de la radiación con la atmósfera (dispersión, absorción) y ventanas atmosféricas.

Unidad 2: Firmas Espectrales y Comportamiento de la Superficie

  • Interacción de la radiación con los elementos de la superficie terrestre.
  • Comportamiento espectral y curvas de firma espectral de la vegetación (sana, estresada).
  • Comportamiento espectral del agua (turbidez, profundidad) y los diferentes tipos de suelos.

Unidad 3: Sistemas de Adquisición de Datos (Plataformas y Sensores)

  • Clasificación de plataformas: satélites orbitales, aviones y vehículos aéreos no tripulados (drones).
  • Clasificación de sensores: pasivos (multiespectrales, hiperespectrales) y activos (Radar/SAR, LiDAR).
  • Tipos de resolución en sensores remotos: espacial, espectral, radiométrica y temporal.
  • Principales misiones satelitales de acceso público y comercial (Landsat, Sentinel, SPOT, Planet).

Unidad 4: Corrección y Preprocesamiento de Imágenes Satelitales

  • Correcciones geométricas: georreferenciación, puntos de control terrestre (GCP) y remuestreo.
  • Correcciones radiométricas y atmosféricas: conversión a reflectancia en el tope de la atmósfera (TOA) y reflectancia de superficie (BOA).
  • Técnicas de mejora de imágenes: realce de contraste, filtrado espacial y fusiones de imágenes (pansharpening).

Unidad 5: Transformaciones e Índices de Vegetación y Superficie

  • Álgebra de mapas y operaciones aritméticas entre bandas espectrales.
  • Índices de vegetación comunes como el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada) y GNDVI.
  • Índices aplicados a otras coberturas: NDWI (agua), NBR (áreas quemadas) y NDBI (zonas urbanas).

Unidad 6: Interpretación Visual y Clasificación Digital de Imágenes

  • Criterios de fotointerpretación visual: tono, color, textura, patrón, tamaño y forma.
  • Clasificación digital supervisada: algoritmos de Máxima Verosimilitud, Mapeador del Ángulo Espectral (SAM) o Random Forest.
  • Clasificación digital no supervisada: algoritmos K-Means e ISODATA.
  • Evaluación de la precisión de la clasificación: matriz de confusión y coeficiente Kappa. [1]


Contenido Práctico en Laboratorio (HP)

Debido a su alta carga práctica (6 horas por semana), el programa se complementa con laboratorios informáticos donde aprenderás a usar herramientas líderes de la industria como ENVI, QGIS, ArcGIS o Google Earth Engine:
  • Descarga de imágenes desde servidores oficiales (USGS EarthExplorer, Copernicus Browser).
  • Elaboración de composiciones en falso color y color natural.
  • Generación de cartografía temática y mapas de cobertura del suelo (Uso de suelo).

¿Te gustaría que te comparta enlaces para descargar guías de software específicos (como QGIS o ENVI) para ir practicando, o necesitas detalles sobre los criterios de evaluación (exámenes y proyectos)?
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