- Teacher: VIOREL CHENDES
Diversitatea imaginilor satelitare obținute de către senzorii optici, multe cu acces liber, oferă aplicațiilor SIG (Sisteme Informaționale Geografice) o sursă obiectivă și valoroasă de date geospațiale. Prin analiza și procesarea acestora, există posibilitatea de a produce informație geospațială actualizată, importantă atât pentru realizarea de hărți și modele digitale ale realității terenului cât mai ales pentru dezvoltarea unor aplicații de mare însemnătate economică și socială (urbanism, amenajarea teritoriului, planificare teritorială, proiectarea infrastructurilor, gestiunea resurselor naturale, managementul riscurilor etc.).
Cursul își propune inițierea dar și perfecționarea studenților specializării masterului de specialitate în cunoașterea modului de extragere al informațiilor geografice din structura unor imagini satelitare multispectrale (produse de teledetecție) de mare importanță în domeniul Observării Pământului cum ar fi Sentinel 2- MSI (obținute de către senzorul Multispectral Instrument) în cadrul programului Copernicus al ESA (Agenția Spațială Europeană) dar și Landsat OLI (Operational Land Imager) aparținând NASA și USGS (Comitetul Geologic al SUA).
Sunt prezentate etapele principale, instrumentele digitale precum și algoritmii și tehnicile de lucru care permit exploatarea signaturilor spectrale ale imaginilor satelitare în vizibil și infraroșu reflectat dar și termal. Scopul este, pe de o parte înțelegerea imaginilor ca modele digitale, apoi ca modele fizice calibrate și, pe de altă parte, pregătirea imaginilor în vederea extragerii de informații geografice. Sunt explicate și exemplificate atât corecțiile aplicate rasterelor imaginilor cât și clasificările tematice cu diferiți algoritmi, care stau la baza realizării de hărți ale acoperirii terenului ce pot fi privite atât static dar și dinamic, prin analiza detecției schimbărilor (engl. change detection). La acestea se adaugă și alte posibilități de a produce informații digitale cum ar fi determinarea unor indici de vegetație. Validarea rezultatelor analizelor este o altă direcție abordată în cadrul cursului. Aplicațiile sunt dublate de exemple cu diferite grade de complexitate, dezvoltate cu ajutorul unor soluții software libere cum ar fi instrumentele de analiză ESA-SNAP dar și cu ajutorul celor comerciale ca de pildă EXELIS- ENVI sau ESRI - ArcGIS Pro.
Cursul își propune inițierea dar și perfecționarea studenților specializării masterului de specialitate în cunoașterea modului de extragere al informațiilor geografice din structura unor imagini satelitare multispectrale (produse de teledetecție) de mare importanță în domeniul Observării Pământului cum ar fi Sentinel 2- MSI (obținute de către senzorul Multispectral Instrument) în cadrul programului Copernicus al ESA (Agenția Spațială Europeană) dar și Landsat OLI (Operational Land Imager) aparținând NASA și USGS (Comitetul Geologic al SUA).
Sunt prezentate etapele principale, instrumentele digitale precum și algoritmii și tehnicile de lucru care permit exploatarea signaturilor spectrale ale imaginilor satelitare în vizibil și infraroșu reflectat dar și termal. Scopul este, pe de o parte înțelegerea imaginilor ca modele digitale, apoi ca modele fizice calibrate și, pe de altă parte, pregătirea imaginilor în vederea extragerii de informații geografice. Sunt explicate și exemplificate atât corecțiile aplicate rasterelor imaginilor cât și clasificările tematice cu diferiți algoritmi, care stau la baza realizării de hărți ale acoperirii terenului ce pot fi privite atât static dar și dinamic, prin analiza detecției schimbărilor (engl. change detection). La acestea se adaugă și alte posibilități de a produce informații digitale cum ar fi determinarea unor indici de vegetație. Validarea rezultatelor analizelor este o altă direcție abordată în cadrul cursului. Aplicațiile sunt dublate de exemple cu diferite grade de complexitate, dezvoltate cu ajutorul unor soluții software libere cum ar fi instrumentele de analiză ESA-SNAP dar și cu ajutorul celor comerciale ca de pildă EXELIS- ENVI sau ESRI - ArcGIS Pro.
- Teacher: BOGDAN ANDREI MIHAI