Modul 2-34 im Masterstudiengang Elektrotechnik und Informationstechnik

Veranstaltungsdaten

Informationen bezüglich Covid-2019

Nach dem aktuellem Stand (15.04.2020) findet die Veranstaltung ab dem 24.04.2020 zunächst in digitaler Form statt. Die Vorlesung sowe die Übung werden als Livestream zur gewohnten Uhrzeit angeboten. Die Links zu den Online-Veranstaltungen werden kurz vor Beginn der jeweiligen Veranstaltung über Moodle/Email bekannt gegeben. Für eine Teilnahme melden Sie sich bitte wie gewohnt im LSF an. Im zugehörigen Moodleraum finden sich in Kürze detaillierte Informationen zum Zugang zu den Online-Veranstaltungen sowie weitere Details zur digitalen Lehre.

Prüfungsleistungen für den Erwerb von Kreditpunkten im ECTS

5 Credits bei erfolgreicher Prüfungsteilnahme.

Allgemeiner Überblick

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls beherrschen die Studierenden die wesentlichen Grundlagen des Remote Sensing sowie die hierfür benötigten Signal- und Bildverarbeitungsverfahren. Die Studierenden können Aufgabenstellungen für Systeme zum Remote Sensing aus unterschiedlichen Anwendungsbereichen einordnen und selbständig mit eigenständig ausgewählter Methodik lösen.

Lehrinhalte

1. Sensorsysteme zur Aufnahme von Luft- und Satellitenbildern
2. Eigenschaften von Luft- und Satellitenbilddaten in unterschiedlichen Spektralbereichen
3. Korrekturverfahren für atmosphärische und topographische Effekte
4. Verfahren zur Analyse von Bilddaten in Remote-Sensing-Anwendungen
5. Verfahren zur Analyse von Spektraldaten in Remote-Sensing-Anwendungen
6. Orthorektifizierung, Georeferenzierung und Koregistrierung von Luft- und Satellitenbildern
7. Klassifikationsverfahren für Multi- und Hyperspektralbilddaten
8. Praktische Anwendungsbeispiele aus der aktuellen Forschung

Literatur

Schowengerdt, R. A., Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing, 3rd edition, Academic Press, 2007

Übungen

Im Rahmen der Vorlesung werden Übungen abgehalten, in denen ausgewählte, zuvor in der Vorlesung behandelte Verfahren anhand praktischer Anwendungsbeispiele von den Teilnehmern in MATLAB zu implementieren sind.