Detecção Remota

Objectivos

A Unidade curricular foca os fundamentos de deteção remota, as caraterísticas dos principais satélites e sensores de observação da Terra e os principais métodos de processamento de imagens de satélite (e.g. classificação). O objetivo final é que o aluno seja capaz, de forma autónoma, de conceber e implementar um projeto de produção de informação (e.g. cartografia temática) a partir de imagens de satélite e algoritmos de classificação.

Caracterização geral

Código

200036

Créditos

7.5

Professor responsável

Mário Sílvio Rochinha de Andrade Caetano

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Pré-requisitos

Esta unidade não tem requisitos de frequência

Bibliografia

Caetano, M., 2018. Teoria de Detec¿a¿o Remota, [e-book]. NOVA Information and Management School, Universidade Nova de Lisboa.

Caetano, M., and H. Costa, 2019. Remote Sensing Practicals, [e-book].

Jensen, J.R., 2016. Introductory Digital Image Processing: a Remote Sensing Perspective, 4a Edic¿a¿o. Glenview : Pearson

https://ebookcentral.proquest.com/lib/novaims/detail.action?docID=5831484

CCRS, Canadian Centre for Remote Sensing, 2007. Fundamentals of Remote Sensing , [Online].

Remote sensing of land use and land cover: principles and applications / ed. by Chandra P. Giri . - Boca Raton : CRC, 2012 . - 425 p . - (Series in Remote Sensing Applications)
9781420070743. ACESSO NOVA: https://doi.org/10.1201/b11964

Jensen, J.R., 2014. Remote sensing of the environment: an earth resource perspective, 2a Edic¿a¿o. NewJersey: Prentice Hall.

Método de ensino

As aulas têm uma componente teórica e uma prática. Nas aulas teóricas o docente faz uso de slides para ilustração dos fundamentos teóricos. A componente prática consiste na utilização pelo aluno de um software de processamento de imagens de satélite para construção de um mapa temático a partir da exploração de padrões espectrais e/ou temporais de imagens de satélite.  A unidade curricular inclui ainda seminários para discussão dos benefícios socioeconómicos da deteção remota por satélite e tendências de investigação e desenvolvimento em processamento digital de imagens de satélite.

 

O professor promove a aprendizagem ativa e colaborativa através da resolução de problemas do mundo real.

Método de avaliação

Componentes da avaliação:

  • Teste (individual) - 30%.
  • Projeto Prático - 45%. Trabalho de grupo para resolução de um problema real com base em imagens de satélite e software de processamento de imagem selecionados pelo grupo. O problema deve ser também definido pelo grupo. (Apresentação e relatório).
  • Ensaio teórico - 25%. O grupo pode escolher entre dois tipos de ensaio: (1) análise dos benefícios socioeconómicos da utilização de imagens de satélite em determinada área temática. O tema do trabalho deve ser selecionado de uma lista facultada pelo docente, ou (2) tendências de investigação e desenvolvimento em deteção remota. (Apresentação e relatório).

 

O projeto prático e o ensaio são obrigatoriamente trabalhos de grupo. O grupo deve ser o mesmo nos dois trabalhos. Não se aceitam trabalhos individuais. 

Datas:

  • Entrega de propostas (projeto prático, Ensaio teórico A e Ensaio teórico B): 21 de abril
  • Teste: 29 de abril
  • Relatório do Projeto prático e Ensaio: 22 de maio
  • Apresentação e discussão dos trabalhos (projeto prático e ensaios A e B): 24 de junho

 

Regras:

  • Nota mínima em cada componente: 8
  • Projetos não entregues na data definida serão penalizados (1 ponto por dia, até 7 pontos)
  • Relatórios não entregues via plataforma não são considerados

Conteúdo

A Unidade Curricular tem as seguintes Unidades de Aprendizagem (UA):

  • UA 1 Introdução à deteção remota e à unidade curricular
  • UA 2 Fundamentos da deteção remota
  • UA 3 Satélites e sensores de observação da Terra
  • UA 4 Análise exploratória de imagens de satélite
  • UA 5 Pré-processamento de imagens
  • UA 6 Transformação de bandas
  • UA 7 Extração de informação de imagens de satélite
  • UA 8 Análise do erro em mapas temáticos
  • UA 9 Análise multitemporal de imagens de satélite
  • UA 10 Aplicações da deteção remota com benefícios socioeconómicos
  • UA 11 Exercícios práticos de processamento digital de imagens de satélite
  • UA 12 Resolução de problemas do mundo real com base em imagens de satélite