Scheda programma d'esame
ENVIROMENTALS METHODS
PIETRO ARMIENTI
Academic year2018/19
CourseENVIRONMENTAL SCIENCE
Code161DD
Credits6
PeriodSemester 2
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
METODOLOGIE DI ANALISI AMBIENTALEGEO/07LEZIONI51
PIETRO ARMIENTI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

 

Obiettivo Formativo

Fornire la capacità rappresentare ed elaborare quantitativamente grandi moli di dati georeferenziati ai fini di modellizzazione ambientale utilizzando  software Open Source.

Il corso consta di 3 moduli:

Modulo 1: Rappresentazioni e bilanci  -  2 CFU  lezioni + esercitazioni,

 Caricamento e rappresentazione automatica di dati Chimici con diagrammi binari, ternari e quaternari.   Metodi analitici e di minimi quadrati per la soluzione di problemi di bilancio di  massa

Modulo 2: Analisi tessiturale - 2  CFU lezioni + esercitazioni,   L'analisi tessiturale di immagini  multispettrali per la raccolta di dati ambientali quantitativi    Uso del software Image-J  per il caricamento e l'elaborazione di immagini satellitari

 Modulo 3  Uso del GIS opern source per la rappresentazione cartografica dei dati ambientale  Metodi di proiezione cartografica, Formule per il calcolo delle distanze sulla supericie terestre Interrogazione del GIS ai fini delle inperpretazioni ambientali.

Case Study

Modalità di verifica delle conoscenze

Verifiche in itinere,

Relazione scritta e discussione di un caso di studio affidato all’analisi dello studente

Assessment criteria of knowledge

- The student will be assessed on his/her demonstrated ability to discuss the main course contents using the appropriate terminology.

Methods:

  • Final oral exam
  • Written report

 

The studend will be tested for the problem solving attitude gained in the course, by preparing and discussing a report on a problem of ambiental releavance that can be identified and described by image analysis in a precise geographic frame.

Methods:

  • Final oral exam
  • Written report

 

Further information:
50% oral exame 50% written report

Teaching methods

Delivery: face to face

Attendance: Advised

Learning activities:

  • attending lectures
  • participation in seminar
  • Other

 

Teaching methods:

  • Lectures
  • Task-based learning/problem-based learning/inquiry-based learning

 

Delivery: face to face

Attendance: Mandatory

Learning activities:

  • individual study
  • Laboratory work
  • Bibliography search

 

Teaching methods:

  • Lectures
  • Task-based learning/problem-based learning/inquiry-based learning

 

Syllabus

Principles of image analysis. Elements of java programming in the open source platform Image-j. Modeling of mass balance processes by least squares thechniques. Open source GIS (Q-GIS) and georeferentiation of satellite images

Bibliografia e materiale didattico

 

DIsspense a cura del docente, CASE STUDIES DEGLI ANNI PRECEDENTI,

maNUALI DEL SOFTWARE OPEN SOURCE : NIH-imagej, quantum GIS, E MANUALI DELLE fUSION TABLES DI GOOGLE MAP PER L'AUTOAPPRENDIMENTO

Bibliography

 

Image analysis and mathematical morphology. vol 1 edited By Jean Serra Academic Press Manuals of Image-J and Q-gis, Available in the internet

Indicazioni per non frequentanti

Evitare di iscriversi, sono previste intense sessioni di attività pratica.

Work placement

Yes

Updated: 28/11/2018 10:59