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Harness Earth Engine

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Technical Communication
  • Kategorie: Data Presentation
  • Kategorie: Geospatial Mapping
  • Kategorie: Environment
  • Kategorie: Environmental Monitoring
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Spatial Data Analysis
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Process Development
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Environmental Science
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Geospatial Information and Technology
  • Kategorie: Scientific Visualization

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Geographic Information Systems

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

April 2026

Bewertungen

5 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Satellite Imagery, Remote Sensing & Machine Learning“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module

In this module, you will explore how satellite data can be used to understand vegetation change and why NDVI is a widely trusted indicator in environmental analysis. You will begin by reflecting on how NDVI trends support real-world environmental reporting, then get oriented to Google Earth Engine as a platform for working with large datasets. Through guided examples, you will write your first Earth Engine script to load and visualize the MODIS NDVI collection. By the end of the module, you will be comfortable navigating Earth Engine and working with NDVI data as a foundation for deeper analysis.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

In this module, you will learn how to transform raw NDVI time-series data into summaries that are easier to interpret and communicate. You will reflect on why raw satellite imagery can be difficult to use in reports and explore how temporal reduction helps reveal meaningful patterns. By the end of the module, you will be able to create annual median NDVI datasets that are ready for trend analysis and visualization.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren2 Aufgaben

This module focuses on turning summarized NDVI data into insights that others can understand and act on. You will reflect on why charts play a critical role in environmental communication and learn how to create NDVI time-series charts in Google Earth Engine. By the end of the module, you will interpret NDVI trends and evaluate whether your chart supports a clear, defensible conclusion for an environmental report.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

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Dozent

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

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Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.