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Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften

Nicht angemeldet (Samstag, 23. November 2024 16:46:28)  

n.BA.AD.IPRS.24HS (Image Processing for Remote Sensing) 
Modul: Image Processing for Remote Sensing
Diese Information wurde generiert am: 23.11.2024
Nr.
n.BA.AD.IPRS.24HS
Bezeichnung
Image Processing for Remote Sensing
Credits
2

Beschreibung

Version: 1.0 gültig ab 01.08.2024

 

Studiengang  Applied Digital Life Sciences
Geltende Rechtsordnung  RPO vom 29. Januar 2008, Studienordnung des Dept. N vom 15. Dez. 2009, Anhang für den Bachelorstudiengang Applied Digital Life Sciences
Modultyp   
  Pflichtmodul X Wahlpflichtmodul   Wahlmodul
Plansemester  5. Semester
Modulverantwortliche/r  Johann Junghardt
Telefon / E-Mail  +41 (0)58 934 50 13 / johann.junghardt@zhaw.ch
Beteiligte Mitarbeitende und Lehrbeauftragte  Johann Junghardt und weitere interne ReferentInnen
Vorausgesetzte Module  Environmental Systems 1, Remote Sensing and Geodata Acquisition
Zu erreichende Kompetenzen  Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden:
  • entwickeln eine angewandte Expertise in Fernerkundungssensorsystemen sowie in den Daten und Produkten.
  • führen individuelle Erfassungs- und Verarbeitungsprozesse von offenen und kostenlosen Fernerkundungsdaten, Datenbanken und Datenmanagement durch.
  • nutzen verschiedene IT-Infrastrukturen zur Verwaltung großer Volumina an Fernerkundungsdaten, Online-Datenbanken und Cloud-Computing (Google Earth Engine).
  • wenden Bildklassifikation und Automatisierungsprozesse in der Bildverarbeitung in GIS/Python und R an.
  • erhalten Einblicke in Algorithmen und Ansätze zur Klassifizierung von Landbedeckung und Landnutzung auf der Grundlage von Fernerkundungsprodukten und anderen Bildprodukten aus verschiedenen Anwendungsbereichen.
  • werden in die Arbeit mit RADAR-, LiDAR- und multispektralen/hyperspektralen Daten eingeführt.
Überfachliche Kompetenzen:
Die Studierenden
  • arbeiten an eigenen ganzheitlichen Projekten, die durch den Inhalt des Moduls geleitet werden.
  • müssen verschiedene Datensätze und ihre Eigenschaften navigieren, adressieren und bewerten.
  • sind vertraut mit der Programmierung in verschiedenen Sprachen.
  • werden mit verschiedenen Arten von Datenqualität und -herkunft vertraut gemacht und müssen ihre eigenen Beispieldaten bewerten und auswählen.
Inhalt des Moduls
  • Fernerkundungsmethoden und Datensätze
  • Arten und Anwendungen von Fernerkundungsprodukten
  • Digitale Bildverarbeitung und Interpretation von Fernerkundungsdaten
  • Bildklassifikation, Ansätze zur Klassifizierung von Landnutzung und Landbedeckung
  • Bildverarbeitung und -analyse mit GIS/QGIS/R/Python
  • Verarbeitung und Analyse von RADAR-, LiDAR-, Multispektral- und Hyperspektraldaten
  • Datenqualität und Unsicherheit
  • Fernerkundung und künstliche Intelligenz...
Anschlussmodule -
Unterrichtsmethoden 
  • Paper Club
  • Individuelle und Gruppenaufgaben (die meisten Übungen werden in kooperativen und gemischten Formen oder digitaler Kommunikation und Zusammenarbeit durchgeführt).
  • Angewandte Feldarbeit (Fernerkundung mit Drohnen)
  • Input von externen Experten aus dem Schweizer Fernerkundungsökosystem
Digitale Lernressourcen  Beispiel:
  • Videotutorials
  • Screencasts für Übungen und Lösungen
  • Wissenschaftliche Artikel zu spezifischen Inhalten
  • Praktische Übungen in Google Earth Engine, QGIS und R
Unterrichtsgliederung / Gesamtaufwand   
 Kontaktstudium 28
 Begleitetes Selbststudium 14
 Autonomes Selbststudium 18
 Total Workload 60
Präsenzverpflichtung im Unterricht  Präsenz wird stark empfohlen, aber nicht mit Präsenzliste durchgesetzt.
Leistungsnachweise 
Erfahrungsnote 100%:
  • 50%: Zwei kleine individuelle Aufgaben im Rahmen eines eigenen Projekts
  • 50%: Projektbericht, Semesterprojekt in Gruppen von 2, individuelle Beiträge müssen angegeben werden
Unterrichtssprache  Englisch
Bemerkungen  -

 

Kurs: Image Processing for Remote Sensing
Nr.
n.BA.AD.IPRS.24HS.V
Bezeichnung
Image Processing for Remote Sensing

Hinweis

  • Für das Stichdatum 23.11.2024 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.