Welche Werkzeuge, Plattformen oder Methoden werden in diesem Kurs verwendet?

Im Mittelpunkt des Kurses steht Google Earth Engine für die Arbeit mit Satellitenbildsammlungen. Dabei wird der NDVI-Wert als Vegetationssignal verwendet und eine jährliche Zusammenfassung erstellt, um die Daten für Trenddiagramme aufzubereiten.

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Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Satellitenbilder, Fernerkundung und maschinelles Lernen“

Dozent: ansrsource instructors

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Stufe Anfänger

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Präsentation der Daten
Kategorie: Prozessentwicklung
Kategorie: Analyse räumlicher Daten
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Umwelt
Kategorie: Umweltwissenschaft
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: Wissenschaftliche Visualisierung
Kategorie: Geospatial Mapping
Kategorie: Umweltüberwachung
Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Kategorie: Technische Kommunikation
Kategorie: Geografische Informationen und Technologie
Kategorie: Datenvisualisierung

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Geografische Informationssysteme

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April 2026

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

„Harness Earth Engine“ ist ein Einsteigerkurs für Lernende, die Umweltveränderungen anhand von Satellitendaten untersuchen möchten, ohne komplexe Datenpipelines verwalten zu müssen. In einer Reihe gezielter, praxisorientierter Lektionen stellt dieser Kurs Google Earth Engine als praktisches Werkzeug zur großflächigen Analyse von Vegetationsmustern vor. Zunächst lernen die Teilnehmer den NDVI-Index und seine Rolle bei der Umweltüberwachung kennen, um anschließend direkt mit dem MODIS-NDVI-Datensatz in Earth Engine zu arbeiten.

Mithilfe von Anleitungsvideos, Lesetexten, Coach-Dialogen und praktischen Übungen erwerben die Teilnehmer die Fähigkeiten, Satellitenbildsammlungen zu laden, Zeitreihendaten auf Jahresübersichten zu reduzieren und langfristige Vegetationstrends mithilfe von Diagrammen zu visualisieren. Der Kurs legt den Schwerpunkt auf die praktische Anwendung und bereitet die Teilnehmer darauf vor, NDVI-Trenddiagramme zu erstellen, die sich für Umwelt- oder Nachhaltigkeitsberichte eignen. Am Ende des Kurses verfügen die Teilnehmer über einen klaren, wiederholbaren Arbeitsablauf zur Umwandlung von Rohsatellitenbildern in aussagekräftige, berichtsfertige Erkenntnisse.

In diesem Modul erfahren Sie, wie Satellitendaten genutzt werden können, um Veränderungen der Vegetation zu verstehen, und warum der NDVI ein weithin anerkannter Indikator in der Umweltanalyse ist. Zunächst werden Sie sich damit befassen, wie NDVI-Trends die Umweltberichterstattung in der Praxis unterstützen, und anschließend erhalten Sie eine Einführung in Google Earth Engine als Plattform für die Arbeit mit großen Datensätzen. Anhand von angeleiteten Beispielen schreiben Sie Ihr erstes Earth Engine-Skript, um die MODIS-NDVI-Datensammlung zu laden und zu visualisieren. Am Ende des Moduls werden Sie sicher im Umgang mit Earth Engine sein und mit NDVI-Daten als Grundlage für tiefergehende Analysen arbeiten können.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

2 VideosInsgesamt 8 Minuten

Begrüßung und Kurseinführung4 Minuten
MODIS-NDVI in Earth Engine laden4 Minuten

2 LektürenInsgesamt 10 Minuten

NDVI und MODIS: Was Anfänger wissen müssen8 Minuten
Schritt-für-Schritt-Anleitung: So validieren und interpretieren Sie den MODIS-NDVI-Wert2 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 15 Minuten

Praktisches Lernen: Überprüfung und Interpretation des MODIS-NDVI-Werts15 Minuten

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie rohe NDVI-Zeitreihendaten in übersichtliche Zusammenfassungen umwandeln, die sich leichter interpretieren und vermitteln lassen. Sie werden darüber nachdenken, warum sich Rohdaten aus Satellitenbildern in Berichten oft nur schwer verwenden lassen, und untersuchen, wie eine zeitliche Reduktion dabei hilft, aussagekräftige Muster aufzudecken. Am Ende des Moduls werden Sie in der Lage sein, jährliche Median-NDVI-Datensätze zu erstellen, die für Trendanalysen und Visualisierungen geeignet sind.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren2 Aufgaben

1 VideoInsgesamt 5 Minuten

Erstellung des jährlichen NDVI-Medianwerts in Earth Engine5 Minuten

2 LektürenInsgesamt 10 Minuten

Jährliche Aggregation: Genauigkeit vs. Einfachheit8 Minuten
Schritt-für-Schritt-Anleitung: NDVI auf den jährlichen Median reduzieren2 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 30 Minuten

Praktisches Lernen: NDVI auf den jährlichen Median reduzieren20 Minuten
Übungsquiz: Überprüfung der Bereitschaft zur zeitlichen Reduktion10 Minuten

Im Mittelpunkt dieses Moduls steht die Umwandlung zusammengefasster NDVI-Daten in Erkenntnisse, die andere verstehen und als Handlungsgrundlage nutzen können. Sie werden sich damit auseinandersetzen, warum Diagramme in der Umweltkommunikation eine entscheidende Rolle spielen, und lernen, wie Sie NDVI-Zeitreihendiagramme in Google Earth Engine erstellen. Am Ende des Moduls werden Sie in der Lage sein, NDVI-Trends zu interpretieren und zu beurteilen, ob Ihr Diagramm eine klare, fundierte Schlussfolgerung für einen Umweltbericht stützt.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

2 VideosInsgesamt 9 Minuten

Erstellen eines NDVI-Zeitreihendiagramms6 Minuten
Glückwünsche und nächste Schritte3 Minuten

2 LektürenInsgesamt 10 Minuten

Auswertung von NDVI-Trends für Berichte8 Minuten
Schritt-für-Schritt-Anleitung: So erstellen Sie ein NDVI-Trenddiagramm2 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 35 Minuten

Benotete Aufgabe: NDVI-Trendanalyse20 Minuten
Praktisches Lernen: NDVI-Trenddiagramm erstellen15 Minuten

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Felipe M.

Lernender seit 2018

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

Jennifer J.

Lernender seit 2020

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

Larry W.

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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

In diesem Kurs wird die NDVI-Trendanalyse als wiederholbares Verfahren vorgestellt, mit dem sich Satellitenmessungen der Vegetation in Google Earth Engine in Jahresübersichten und Langzeitdiagramme umwandeln lassen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Umwandlung von Rohbildmaterial in ein aussagekräftiges Muster, das als Grundlage für die Umweltberichterstattung dienen kann.

Man würde diese Methode einsetzen, wenn man verstehen möchte, wie sich die Vegetationsverhältnisse an einem Ort im Laufe der Zeit verändern, anstatt sich auf einen bestimmten Zeitpunkt zu konzentrieren. Der Kurs stellt sie als praktische Möglichkeit dar, allgemeine Muster zu beobachten und Fragen zu Umwelt und Nachhaltigkeit mit einheitlichen Belegen zu untermauern.

Es liegt zwischen dem Verstehen Ihrer Satellitendaten und der Erklärung der Bedeutung einer Karte. Im Kurs werden das Einlesen von Daten, die jährliche Zusammenfassung und die Interpretation zu einem zusammenhängenden Prozess verknüpft, anstatt sie als separate Aufgaben zu behandeln.

Die Einzelanalyse von Bildern liefert isolierte Momentaufnahmen, während die NDVI-Trendanalyse wiederholte Beobachtungen zusammenfasst, um ein umfassenderes Muster im Zeitverlauf aufzuzeigen. Der Kurs legt den Schwerpunkt auf stabile Jahresübersichten und eine sorgfältige Interpretation und beschränkt sich nicht darauf, jeweils nur eine einzelne Szene zu betrachten.

Es sind keine fundierten technischen Vorkenntnisse erforderlich, da der Kurs für Anfänger konzipiert ist und den Ablauf Schritt für Schritt vermittelt. Es ist von Vorteil, wenn Sie sich mit praktischen Arbeitsabläufen auskennen, einfache Diagramme lesen können und sich bewusst machen, welche Aussagen sich aus Vegetationsdaten ableiten lassen und welche nicht.

Sie üben, Satellitenbildsammlungen zu laden, die von Ihnen verwendete Vegetationsmessgröße zu überprüfen, Beobachtungen zu Jahresübersichten zusammenzufassen und diese Übersichten in Trenddiagramme umzuwandeln. Außerdem interpretieren Sie die Muster sorgfältig, damit die Arbeit zu einer klaren Berichterstattung beiträgt und nicht nur bei einer visuellen Darstellung endet.

Weitere Fragen

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