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Methods and Technologies for Remote Sensing
MICHAEL ALIBANI
Academic year2022/23
CourseTELECOMMUNICATIONS ENGINEERING
Code1046I
Credits6
PeriodSemester 1
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
METHODS AND TECHNOLOGIES FOR REMOTE SENSINGING-INF/03LEZIONI60
MICHAEL ALIBANI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Il corso ha lo scopo di presentare allo studente le principali metodologie per la misura a distanza e mappaggio di grandezze fisiche che hanno interesse in problemi diagnostici e di previsione. Vengono illustrati da un punto di vista sistemistico i sensori di tipo optoelettronico e radar approfondendo in particolare gli aspetti progettuali della definizione delle specifiche prestazionali. Le metodologie di osservazione vengono presentate ricorrendo a modelli concettuali che rappresentano in maniera sintetica sia gli aspetti fisici che quelli tipici dell'elaborazione dei segnali multidimensionali.

Il corso prevedee esercitazioni al calcolatore per lo sviluppo di programmi per l'analisi di immagini telerilevate in ambiente MATLAB e attività di laboratorio per la misura della riflettanza di materiali mediante l'uso diuni spettroradiamotre ad elevata risoluzione spettrale.

 

Knowledge

The student who successfully completes the course will be able to demonstrate a solid knowledge of the main issues related to the methodologies of remote sensing. with emphasis on those aspects strictly related to optical and radar technologies. He or she will acquire ability in dealing with mapping of physical quantities (temperature, optical active components of water, radar backscattering coefficient). The student will also be aware of the basic principles of the remote sensing systems design. He or she will acquire fundamental knowledge of methods for high resolution radar images (SAR)reconstruction and of the algorithm for multidimensional image analysis.

Modalità di verifica delle conoscenze

Prova orale che include la realizzazione e la discussione di un esempio di un metodo di elaborazione in ambiente MATLAB.

Assessment criteria of knowledge

During the oral exam, the student will be assessed on his/her ability in discussing the main course contents with competence, critical awareness and propriety of expression.

Methods:

  • Final oral exam
  • Final laboratory practical demonstration

Further information:
The final test is by a laboratory computer exercise followed by an oral exam.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Conoscenze di analisi, sintesi, rivelazione e stima parametrica di segnali.

Teaching methods

Delivery: face to face

Learning activities:

  • attending lectures
  • individual study
  • Laboratory work

Attendance: Advised

Teaching methods:

  • Lectures
  • laboratory
Programma (contenuti dell'insegnamento)

INTRODUZIONE
Lo spettro elettromagnetico. La misura a distanza di grandezze fisiche. Accuratezza della misura e problemi di rappresentazione. Ricostruzione di Immagini o Sezioni da Proiezioni: La trasformata di Radon. Il teorema della proiezione-sezione. Il metodo di retroproiezione. Ricampionamento nel dominio della frequenza. Cenno ai principali metodi di tomografia. 

IL TELERILEVAMENTO PASSIVO
Richiami di teoria della radiazione. Leggi di Planck, Wien e Stephan-Boltzman. Emissione e riflessione diffusa. Il trasferimento radiativo in atmosfera. Richiami di ottica geometrica e ottica fisica. La risposta impulsiva di un sistema ottico. Funzione di trasferimento e funzione di trasferimento della modulazione. Aberrazioni. Sistemi optoelettronici: Conversione analogico-numerica. Indici di prestazione: risoluzione, campo di vista, sensitività, potenza equivalente di rumore. Telecamere e termocamere. Sistemi a scansione.(L: 14; E: 6)

SENSORI E SISTEMI PASSIVI PER L'OSSERVAZIONE DELLA SUPERFICIE TERRESTRE
Classificazione delle piattaforme satellitari. Legge delle orbite, frequenza di passaggio, copertura. Radiometri, spettroradiometri, scanner multispettrali. 

ANALISI DI DATI MULTISPETTRALI:
Modello del metodo di misura. Correzione radiometrica. Correzioni degli effetti atmosferici e di riflessione. Stima dei parametri otticamente attivi. Stima della temperatura superficiale. Sistemi di coordinate geografiche e metodi di rimappaggio dei dati. Cenno al problema della validazione. Le misure di laboratorio. Metodi di analisi di sequenze temporali di immagini multidimensionali. 

IL TELERILEVAMENTO ATTIVO:
La diffusione dell'energia elettromagnetica da una superficie. Coefficiente di retrodiffusione e superficie equivalente radar. Il Radar ad apertura sintetica. Risoluzione in azimut. Il SAR non focalizzato e focalizzato. Risoluzione in distanza. Algoritmi per la ricostruzione di immagini radar ad elevata risoluzione. Compressione in distanza e compressione in azimut. Parametri di progetto dei sistemi SAR da piattaforma satellitare. Esempi di applicazione per studi oceanografici. 

Syllabus

This course is intended to provide the student with a introduction to remote sensing imaging systems.The course covers the study of radiometry, with emphasis on the model of the radiative transfer in atmosphere. Physical optics is introduced to illustrate the main design issues of optical systems. Fundamental methods for mapping of physical quantities from remotely sensed data are presented and discussed. Earth observation methodologies based on Synthetic Aperture radar (SAR) are presented and discussed with emphasis on design issues of image reconstruction processing chain. Further activities: MATLAB computer exercises are included to process remotely sensed multi-spectral data and to simulate image reconstruction processing of European Mission SAR data.

Bibliografia e materiale didattico
  • A. Schowengerdt, Remote Sensing: Models and methods for Image Processing, Academic Press, 1997.
  • Appunti dalle Lezioni.
Bibliography

R.A. Schowengerdt - Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing - Academic Press, Aug 28, 2006. J. C. Curlander, R. N. McDonough - Synthetic Aperture Radar: Systems and Signal Processing - Wiley, Nov 26, 1991

Modalità d'esame

Prova orale che include la realizzazione e la discussione di un esempio di un metodo di elaborazione in ambiente MATLAB.
Iscrizione all'esame on-line sul sito web https://esami.unipi.it/esami/

Updated: 01/09/2022 11:06