Al igual que en versiones anteriores, este diplomado tiene una duración de 92 horas distribuidas en 3 módulos. Del total de horas, 74 serán exclusivas de clases teórico-prácticas y 18 destinadas a reforzar y ejercitar contenidos prácticos.

Los 3 módulos están ordenados en una progresión lógica de dificultad, comenzando con los principios de la programación en R en el primer módulo, para finalizar con programación avanzada para el análisis masivo de datos satelitales en el último módulo.

Módulo 1. Manipulación de datos y geoprocesos en R: en este primer módulo trabajaremos los principios y conceptos básicos de la programación en R como la creación de objetos, la revisión de librerías y creación de ciclos. Aprenderemos a trabajar utilizando el paquete tidyverse para la creación, manipulación, y visualización de datos para finalizar con la integración de Sistemas de Información Geográfica (SIG) al entorno de R.

Módulo 2. Análisis espacial y Percepción Remota satelital óptica: en este segundo módulo comenzaremos a trabajar con datos ráster desde su manipulación en R para luego introducirnos a los fundamentos de la Percepción Remota Satelital óptica. Aprenderemos técnicas cualitativas para interpretar imágenes satelitales para finalizar el módulo con técnicas cuantitativas que nos permitirán sacar provecho de la riqueza espectral de nuestra información.

Módulo 3. Análisis masivo de datos satelitales y Google Earth Engine: este último módulo lo comenzaremos revisando que son las series de tiempo y series de tiempo satelitales, para adentrarnos a como estudiar y calcular cambios en la superficie terrestre desde la perspectiva de la observación y monitoreo satelital. Luego de ello, nos centraremos en el análisis masivo de datos satelitales y grillados desde la plataforma de Google Earth Engine (GEE) en el cual aprenderemos a programar en entorno JavaScript, accederemos a las colecciones de datos en la nube y realizaremos diferentes aplicaciones que nos permitan estudiar el territorio.

Adicionalmente, habrá sesiones extras destinadas a la integración de GEE a R utilizando en paquete rgee.

José A. Lastra.
Geógrafo de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.
Máster en Oceanografía de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.
Actualmente Doctorante del programa en el grupo Geoinformation Science and Remote Sensing de la Universidad de Wageningen en Países Bajos.

Matías Olea Valdivia.
Geógrafo de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.
Profesor Agregado del Instituto de Geografía de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. 
Investigador en Centro de Acción Climática y Laboratorio de Geoinformación y Percepción Remota de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.

Roberto O. Chávez.
Ingeniero Forestal de la Universidad de Chile.
Doctor en Geoinformación y Percepción Remota de la Universidad de Wageningen en Países Bajos.
Profesor Adjunto del Instituto de Geografía de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.
Investigador Adjunto en Instituto de Ecología y Biodiversidad (IEB).
Director del Laboratorio de Geoinformación y Percepción Remota de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.

Matías Perez Evens.
Geógrafo de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.
Investigador en Laboratorio de Geoinformación y Percepción Remota de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.

Fernando Prudencio. 
Ingeniero Geógrafo por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos.
Máster en Estadística Aplicada a la investigación por la Universidad Nacional Agraria La Molina.
Docente en sensoramiento remoto y análisis de datos espaciales en MasterGIS.
Analista en sensoramiento remoto en el Ministerio de Medio Ambiente de Perú.

• Asistencia mínima a un 75% de las clases sincrónicas.
• Nota promedio final de todos los módulos igual o superior a 5,0 (cinco coma cero).

Tanto su nota como su asistencia se verán reflejados en certificado de aprobación del programa.

La dictación del Diplomado en Geoinformación y Percepción Remota, de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, está sujeta a que se cuente con el número mínimo de estudiantes hasta una semana antes del inicio de este.

 En caso de la no realización, todos los pagos serán íntegramente restituidos.

Costos:

Matrícula: $200.000.- CLP
Arancel: $1.300.000.- CLP

Beca:

2 Becas Arancel completo (no incluye matrícula).

Formulario de Postulación a la Beca.
Bases y anexos al final de la página

Descuentos (no acumulables):

• Pago al contado (hasta junio 2026 incluido)
  20% dcto. por pago al contado del arancel.
  
  
• Alumni PUCV (sin tiempo límite)
  5% dcto. al pago de la matrícula.
  20% dcto. al pago al contado del arancel.
  
  
• Instituciones con convenio PUCV (sin tiempo límite)
  20% dcto. por pago al contado del arancel.

Si ud. cuenta con algún descuento escribir a diplomado.geoinfo@pucv.cl para solicitar cupón. Las inscripciones comenzarán en marzo 2025.