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Oggetto:
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Telerilevamento

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Remote sensing

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Anno accademico 2020/2021

Codice dell'attività didattica
INT0388
Docente
Prof. Piero Boccardo (Titolare del corso)
Corso di studi
Corso di Laurea Magistrale in Geografia e Scienze Territoriali (LM-80)
Anno
1° anno
Periodo didattico
Da definire
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
9
SSD dell'attività didattica
ICAR/06 - topografia e cartografia
Modalità di erogazione
Mista
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Orale
Prerequisiti

Benchè nessuna propedeuticità sia prevista in modo formale, è auspicabile che lo studente affronti il modulo avendo conoscenza dei fondamenti di Analisi Matematica (studio di funzione, derivate totali e parziali, integrali), di Fisica (elettromagnetismo e ottica), di Statistica (trattamento delle osservazioni), di Topografia/Cartografia e GIS.


No requirement is strictly due for this module, but basics of Mathematics, Physics, Statistics, GIS and Survey (GNSS, ordinary and digital photogrammetry) are appreciated.
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Sommario insegnamento

Oggetto:

Obiettivi formativi

Formazione di base nell'ambito del telerilevamento ottico multispettrale finalizzato alla generazione di tematismi di natura ambientale. Particolare  attenzione verrà posta sui dati satellitari gratuiti a media risoluzione spaziale utili per indagini alla scala territoriale e di paesaggio.

 

Fundamentals of multispectral optical remote sensing aimed at the generation thematic maps in the environmental domain. The focus  is on the free available image datasets having a middle geometric resolution, useful for investigations at the territorial and landscape scale.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Conoscenza e capacità di comprensione
Alla fine di questo insegnamento lo studente dovrà:
- conoscere i principali presupposti teorici legati al telerilevamento;
- conoscere i principali algoritmi legati all'elaborazione di dati telerilevati;
- conoscere le principali procedure legate all'utilizzo del telerilevamento nei diversi domini di applicazione.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Alla fine di questo insegnamento lo studente saprà:
- descrivere e interpretare correttamente dati telerilevati in forma numerica e cartografica.
- raccogliere ed elaborare autonomamente dati telerilevati.
- aver acquisito gli strumenti e le adeguate competenze per l'interpretazione dei dati e l'estrazione di informazione da dati telerilevati.

Autonomia di giudizio
Alla fine di questo insegnamento lo studente saprà formulare un giudizio:
- sulla qualità dei dati telerilevati;
- sulle informazioni relative ai principali aspetti del telerilevamento.

Abilità comunicative
Alla fine dell'insegnamento lo studente dovrà sapere:
- usare un linguaggio corretto e adeguato per la comunicazione di informazioni estratte da dati telerilevati.

Capacità di apprendimento
Alla fine di questo insegnamento lo studente avrà:
- le capacità di studio minimo autonomo del telerilevamento;
- la capacità di approfondire in modo autonomo gli aspetti principali del telerilevamento.

 

Knowledge and understanding
At the end of this course the student will have to:
- know the main theoretical assumptions related to remote sensing;
- know the main algorithms related to the processing of remote sensing data;
- know the main procedures related to the use of remote sensing in the various application domains.

Applying knowledge and understanding
At the end of this course the student will know:
- describe and correctly interpretate remotely sensed data in numerical and cartographic form.
- autonomously collect and process remotely sensed data.
- have acquired the tools and adequate skills for the interpretation of data and the extraction of information from remotely sensed data.

Making judgements

At the end of this teaching the student will be able to formulate a judgment:
- on the quality of remotely sensed data;
- on information relating to the main aspects of remote sensing.

Communication
At the end of the course the student must know:
- use a correct and adequate language for the communication of information extracted from remote sensing data.

Learning skills
At the end of this course the student will have:
- the minimum autonomous study skills of remote sensing;
- the ability to autonomously investigate the main aspects of remote sensing.

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Modalità di insegnamento

In seguito all’emergenza sanitaria dovuta al COVID 19 l'insegnamento verrà erogato in modalità telematica tramite la piattaforma Webex. Qualora possibile le lezioni potranno svolgersi anche in aula, con turnazione delle presenze degli studenti in modo da garantire il distanziamento. Questa modalità sarà seguita finché non cesserà l'emergenza sanitaria e verrà ripristinata la modalità ordinaria in presenza. 

Il modulo è composto da lezioni teoriche (40 ore) e da esercitazioni (14 ore) inerenti l'elaborazione di immagini satellitari. Gli studenti saranno addestrati all'utilizzo di software specifico (ENVI) utile per estrarre informazione spaziale dai dati satellitari. Verrà fornito tutto il materiale didattico mediante il sistema CAMPUSNET.

 

 

Following the health emergency due to COVID 19, teaching will be warrently electronically via the Webex platform. Where possible, the exercises will be concentrated in few days of a single week, in order to encourage the participation of off-site students in face-to-face mode. This procedure will be followed until the health emergency ends and the previous mode will be restored. 

The module is made of lectures (40 hours) where theoretical aspects are coupled with practical examples (laboratories, 14 hours) concerning operational processing of satellite data. Students are trained on the basic use of specific processing software (ENVI) useful for the extraction of territorial information from satellite data. Students will be provided with slides and data that the teacher uses during lessons  through the CAMPUSNET system.

 

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L'efficacia delle lezioni viene verificata procedendo, all'inizio di ciascuna lezione (10 minuti) , ad un limitato dibattito riguardante i contenuti della lezione precedente, nel corso del quale gli studenti sono invitati a rispondere a domande e sollecitati a proporne. Tale azione non contribuisce alla valutazione finale, ma costituisce un utile strumento per lo studente di autovalutare il proprio grado di apprendimento.

In seguito all’emergenza sanitaria dovuta a COVID 19 l’esame potrà essere svolto in modalità telematica tramite la piattaforma Webex. Questa modalità sarà seguita finché non cesserà l'emergenza sanitaria e verrà ripristinata la modalità precedente. 
Per la coorte 2019/2020 e precedenti l’esame si svolgerà in modalità telematica con forma da concordare con i singoli docenti. Gli studenti sono pregati di mettersi in contatto tramite mail con il docente.

 

 

Effectiveness of lessons is verified by discussing with the students at the beginning of a new lesson (10 minutes), the content of the last preceding one.  In this context students are invited to answer some technical questions and proposing their own ones.

Following the health emergency due to COVID 19, the examination can be carried out electronically via the Webex platform. This procedure will be followed until the health emergency ends and the previous mode will be restored.For the 2019/2020 cohort and earlier, the exam will take place electronically with a form to be agreed with the individual teachers. Students are asked to contact the teacher via email.

 

 

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Programma

  • Introduzione al Telerilevamento: definizioni e leggi fisiche fondamentali
  • Interazioni tra energia elettromagnetica e atmosfera: finestre atmosferiche e fenomeno della diffusione
  • Interazione tra energia elettromagnetica e superfici: caratteristiche geoemtriche e fisico-chimiche  
  • Cenni di percezione visiva e colorimetria
  • Tipologie di satelliti per l'Osservazione della Terra: geostazionari ed elio-sincroni; Principali missioni. Schema di sensore; L'immagine digitale: definizione numerica e caratteristiche operative (concetto di risoluzione)         
  • Processamento dell'immagine: istogramma di frequenza, contrasto, scatterogrammi, filtri digitali e operatori matriciali: indici spettrali                        
  • Cenni di fotointerpretazione                                                                               
  • Preprocessamento radiometrico delle immagini: calibrazione in radianza e riflettanza, dark subtraction
  • Preprocessamento geometrico: la georeferenziazione delle immagini
  • La classificazione delle immagini: assistita e automatica; principali algoritmi
  • Verifica dell'accuratezza della classificazione: matrice d'errore e parametri di prestazione    

 

  • Introduction to Remote Sensing: definitions and main physical laws
  • interaction between atmosphere and electromagnetic radiation: atmospheric windows and scattering
  • Interaction between surfaces and electromagnetic radiation: geometric and  physical- chemical charachteristics  
  • Visual perception and colorimetry basics                                                                                  
  • Satellites for Earth Observation: geostationary and sun-synchronous. Main missions, Sensor scheme, digital image: numerical definition and operational features (resolutions)                                                        
  • Image processing: histogram, contrast enhancement, scatter plots, digital filters, matrix operators: spectral indices from satellite imagery                                                                                                                     
  • Image interpretation         
  • Radiometric pre-processing: radiance/reflectance calibration, dark subtraction      
  • geometric preprocessing: image warping                                                                                                             
  • Image classification: supervised and unsupervised classifiers
  • Classification Accuracy: confusion matrix and statistical parameters

Testi consigliati e bibliografia

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Piero Boccardo, Dispense del corso

 

 

Piero Boccardo, Remote sensing basics

 



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Orario lezioni

GiorniOreAula
Martedì14:00 - 18:00
Mercoledì14:00 - 18:00

Lezioni: dal 22/10/2019

Nota: Le lezioni di svolgeranno presso il laboratorio informatico LAIB2M del Castello del Valentino (Politecnico di Torino), viale Mattioli 39.

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Note

 

 

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Altre informazioni

http://www.unito.it/servizi/lo-studio/appelli-desame/bacheca-appelli
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Ultimo aggiornamento: 26/10/2020 08:45
Location: https://www.geografia.unito.it/robots.html
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