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Los datos de teledetección se están volviendo cruciales para resolver algunos de los problemas ambientales más importantes, especialmente los relacionados con las aplicaciones agrícolas y la seguridad alimentaria. Trabajar eficazmente con esta gran fuente de datos requiere diferentes herramientas y procesamiento, como infraestructura y computación en la nube. La charla girará en torno a la familiaridad con el formato de los datos y las consideraciones, herramientas y técnicas de calidad para procesar imágenes de detección remota a gran escala a partir de fuentes satelitales disponibles públicamente, utilizando herramientas en la nube como AWS S3, Databricks y Parquet. Además, discutiré cómo analizar y entrenar modelos de Machine Learning para la clasificación utilizando esta gran fuente de datos para resolver problemas ambientales con un enfoque en la agricultura. Los participantes tendrán un conocimiento básico de herramientas como Pyspark y TensorFlow. Espero que los participantes se familiaricen con la comprensión de habilidades y herramientas para entrenar algoritmos utilizando imágenes satelitales para resolver problemas ambientales en cualquier parte del planeta.