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Academic Year/course: 2023/24

352 - Master's in Geographic Information Science and Technology for Land Management: Geographic Information Systems and Remote Sensing

60403 - Geographic Information Analysis: Remote Sensing


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
60403 - Geographic Information Analysis: Remote Sensing
Faculty / School:
103 - Facultad de Filosofía y Letras
Degree:
352 - Master's in Geographic Information Science and Technology for Land Management: Geographic Information Systems and Remote Sensing
ECTS:
12.5
Year:
1
Semester:
Annual
Subject type:
Compulsory
Module:
---

1. General information

This compulsory subject focuses on the following objectives:

  • Training in the techniques of computer-assisted visual interpretation of satellite images.
    Provide theoretical knowledge and instrumental skills for the pre-processing of satellite images.

  • Prepare students in the digital processes of classification and in the application of multitemporal techniques, using the functions and tools implemented in computer programs.

  • Provide the necessary theoretical and methodological knowledge and operational skills for the interpretation of hyperspectral images and active sensor data.

  • Train in the processes of integration of images acquired with remote sensors in all types of works and applications for the tasks of territorial analysis.

Sustainable Development Goals 15, 13, 7, 2, 6, 9, 11, 14.

 

 

2. Learning results

The student, in order to pass this subject, must demonstrate the following results...

  • Describe the elements and techniques of visual analysis of digital images and know the cartographic projects in which visual interpretation has been used as a procedure for the extraction of information.

  • Apply visual interpretation techniques to spatial images in connection with CAD and GIS systems.
    Explain the theoretical aspects and the different phases of the radiometric correction process of images from passive sensors.

  • Provide a reasoned argument for the theoretical foundations of spectral neo-channel generation techniques, principal component analysis, Tasseled-cap transformation and vegetation ratios and indices.
    Know and apply image enhancement techniques through the application of spatial filters.

  • Explain the fundamental concepts of fusion techniques that allow the integration of images of different spatial resolution.

  • Be capable of radiometrically correcting images from passive sensors, properly employ techniques for the generation of artificial channels of spectral information and apply image fusion techniques of different spatial resolution.

  • Understand the theoretical basis of image segmentation methods and multitemporal analysis of satellite images.

  • Properly use the digital classification and multitemporal analysis tools and modules of the ENVI digital image processing program.

  • Explain the characteristics of hyperspectral and radar imagery and LiDAR data, as well as the theoretical basis for their interpretation and application.

  • Be able to apply treatments to data from active sensors - radar and LiDAR - for visualization and analysis, as well as hyperspectral techniques for information extraction; in both cases successfully using specific software.

 

3. Syllabus

4.1.- Visual analysis of remote sensing images: Introduction and conceptual aspects.
4.2.- Advanced digital processing of remote sensing images. Spatial enhancements and filters. Fusion techniques. Radiometric correction and topographic normalization. Neo-channel generation and LST acquisition.
4.3.- The process of digital image classification. Change detection techniques.
4.4.- Principles of radar remote sensing. Backscatter and response of cover types. Platforms, sensors and images. Applications and pre-treatments. Radar polarimetry.
4.5.- Basic concepts about hyperspectral imaging. Sensors and processing techniques.
4.6.- Introduction to LiDAR technology. Visualization and interpretation of point clouds. Applications and treatment.

 

 

4. Academic activities

The program offers the students help to achieve the expected results and comprises the following activities that are distributed into the different thematic blocks:

Master classes (Type 1).
Practical sessions (Type 3).
Special practices (Type 4).
Personal study (Type 7).
Evaluation (Type 8).

 

 

5. Assessment system

First Call:

The student can opt for CONTINUOUS or GLOBAL EVALUATION, based on the same type of tests and evaluation criteria.  The continuous exam will be held during the class period and the overall exam will be held on the date of the examination period set by the Faculty. The final grade is obtained from the weighted average of the thematic blocks, being necessary a minimum grade of 4 points in each block.

4.1.- 4%: Practical work (100%); photo interpretation of a given sector.
4.2.- 31%: Written test (100%); short open-ended questions.
4.3.- 25%: Practical work (100%); supervised digital grading.
4.4.- 12%: Written test (60%); multiple-choice test and/or open-ended questions. Practical work (40%); treatment of a radar image.
4.5.- 12%: Written test (60%); short open-ended questions. Practical work (40%); hyperspectral classification.
4.6.- 16%: Written test (60%); multiple choice test and practical work (40%); application of a LiDAR data treatment process.

Criteria: mastery of contents, correct use of terminology, rigor and precision in the work, quality of the reports, congruence of the arguments and correctness in the formal aspects.

Second Call:

Global evaluation: identical to the first call.

 

 


Curso Académico: 2023/24

352 - Máster Universitario en TIGs para la OT: SIGs y teledetección

60403 - Análisis de la información geográfica: teledetección


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
60403 - Análisis de la información geográfica: teledetección
Centro académico:
103 - Facultad de Filosofía y Letras
Titulación:
352 - Máster Universitario en TIGs para la OT: SIGs y teledetección
Créditos:
12.5
Curso:
1
Periodo de impartición:
Anual
Clase de asignatura:
Obligatoria
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

Esta asignatura obligatoria se centra en los siguientes objetivos:

  • Capacitar en las técnicas de interpretación visual asistida por ordenador de imágenes de satélite.
    Dotar de los conocimientos teóricos y las destrezas instrumentales para para el pre-procesamiento de imágenes de satélite.
  • Preparar al alumnado en los procesos digitales de clasificación y en la aplicación de técnicas multitemporales, empleando las funciones y herramientas implementadas en programas informáticos.
  • Dotar de los necesarios conocimientos teórico-metodológicos y de las destrezas operativas para la interpretación de imágenes hiperespectrales y de datos de sensores activos.
  • Capacitar en los procesos de integración de imágenes adquiridas con sensores remotos en todo tipo de trabajos y aplicaciones para las tareas de análisis territorial.

Objetivos de Desarrollo Sostenible: 15, 13, 7, 2, 6, 9, 11, 14.

2. Resultados de aprendizaje

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados...

  • Describe los elementos y técnicas de análisis visual de imágenes digitales y conoce los proyectos cartográficos en los que se ha empleado la interpretación visual como procedimiento para la extracción de información.
  • Es capaz de aplicar las técnicas de interpretación visual a imágenes espaciales en conexión con sistemas CAD y SIG.
    Explica los aspectos teóricos y las distintas fases del proceso de corrección radiométrica de imágenes procedentes de sensores pasivos.
  • Argumenta razonadamente los fundamentos teóricos de las técnicas de generación de neocanales espectrales, el análisis de componentes principales, la transformación Tasseled-cap y los cocientes e índices de vegetación.
    Conoce y aplica las técnicas de realce de imágenes mediante la aplicación de filtros espaciales.
  • Conoce y aplica las técnicas de realce de imágenes mediante la aplicación de filtros espaciales.
  • Explica los conceptos fundamentales de las técnicas de fusión que permiten integrar imágenes de distinta resolución espacial.
  • Es capaz de corregir radiométricamente imágenes procedentes de sensores pasivos, emplear adecuadamente técnicas para la generación de canales artificiales de información espectral y aplicar técnicas de fusión de imágenes de diferente resolución espacial.
  • Comprende la base teórica de los métodos de segmentación de imágenes y del análisis multitemporal de imágenes de satélite.
  • Emplea adecuadamente las herramientas y módulos de clasificación digital y análisis multitemporal del programa de tratamiento digital de imágenes ENVI.
  • Explica las características de las imágenes hiperespectrales y radar y de los datos LiDAR, así como los fundamentos teóricos para su interpretación y aplicación.
  • Es capaz de aplicar tratamientos a datos procedentes de sensores activos -radar y LiDAR- para su visualización y análisis, así como técnicas hiperespectrales para la extracción de información; en ambos casos empleando con éxito programas informáticos específicos.

3. Programa de la asignatura

4.1.- Análisis visual de imágenes de teledetección: Introducción y aspectos conceptuales.
4.2.- Tratamiento digital avanzado de imágenes de teledetección. Realces y filtros espaciales. Técnicas de fusión. Corrección radiométrica y normalización topográfica. Generación de neocanales y obtención de LST.
4.3.- El proceso de clasificación digital de imágenes. Técnicas de detección de cambios.
4.4.- Principios de la Teledetección radar. Retrodispersión y respuesta de tipos de cubiertas. Plataformas, sensores e imágenes. Aplicaciones y pretratamientos. Polarimetría radar.
4.5.- Conceptos básicos sobre imágenes hiperespectrales. Sensores y técnicas de tratamiento.
4.6.- Introducción a la tecnología LiDAR. Visualización e interpretación de nubes de puntos. Aplicaciones y tratamiento.

4. Actividades académicas

El programa que se ofrece al estudiante para ayudarle a lograr los resultados previstos comprende las siguientes actividades, con un diferente reparto entre los bloques temáticos:

Clases magistrales (Tipo 1).
Sesiones prácticas (Tipo 3).
Prácticas especiales (Tipo 4).
Estudio personal (Tipo 7).
Evaluación (Tipo 8).

5. Sistema de evaluación

1ª Convocatoria:

El estudiante puede optar por la EVALUACIÓN CONTINUA o GLOBAL, basadas en el mismo tipo de pruebas y criterios de evaluación.  La continua se realizará dentro del periodo de clases y la global en la fecha del período de exámenes fijado por la Facultad. La calificación final se obtiene de la media ponderada de los bloques temáticos, siendo necesaria una calificación mínima de 4 puntos en cada bloque.

4.1.- (4%). Trabajo práctico (100%); fotointerpretación de un sector determinado.
4.2.- (31%). Prueba escrita (100%); preguntas de respuesta abierta de corta extensión.
4.3.- (25%). Trabajo práctico (100%); clasificación digital supervisada.
4.4.- (12%). Prueba escrita (60%); test de opción múltiple y/o preguntas de respuesta abierta. Trabajo práctico (40%); tratamiento de una imagen radar.
4.5.- (12%). Prueba escrita (60%); preguntas de respuesta abierta de corta extensión. Trabajo práctico (40%); clasificación hiperespectral.
4.6.- (16%). Prueba escrita (60%); test de opción múltiple y Trabajo práctico (40%); aplicación de un proceso de tratamiento de datos LiDAR.

Criterios: dominio de contenidos, empleo correcto de la terminología, rigor y precisión en los trabajos, calidad de las memorias, congruencia de las argumentaciones y corrección en los aspectos formales.

2ª Convocatoria:

Evaluación global: idéntica a la primera convocatoria.