Deteção Remota Aplicada

Conhecimentos de Base Recomendados

Conhecimentos básicos de informática e estatística.

Métodos de Ensino

Os conceitos fundamentais são leccionados nas aulas teórico-práticas, juntamente com a resolução de exercícios para clarificação das matérias. Nas aulas práticas laboratoriais serão resolvidos exercícios utilizando software de Detecção Remota (comercial e open-source). A avaliação inclui uma componente prática e a realização de um exame. A componente prática consiste na realização de pequenos trabalhos laboratoriais, iniciados nas aulas práticas laboratoriais e concluídos pelos alunos fora das aulas. Estes trabalhos serão acompanhados da realização de relatórios.

Resultados de Aprendizagem

Pretende-se que os alunos saibam aplicar as técnicas da Detecção Remota na extracção de informação geográfica (IG) a partir de imagens captadas por sensores ópticos multiespectrais embarcados em plataformas especiais. Adicionalmente serão ainda estudados os conceitos elementares envolvendo a extração de IG a partir de dados georeferenciados captados por sensores activos (LiDAR e RADAR). Do ponto de vista da aplicação dos conhecimentos, pretende-se que os alunos participem na realização de trabalhos laboratoriais englobando as áreas seguintes:
i) no pré-processamento de imagens de satélite
ii) na produção e actualização de cartografia temática e topográfica de zonas rurais e urbanas e
iii) na gestão de recursos naturais e na monitorização ambiental.

Estágio(s)

Não

Programa

1. Fundamentos de detecção remota
a.  A radiação electromagnética
b.  Fontes e características dos dados de Detecção Remota
c.  Os principais sensores ópticos de média e alta resolução

2. Pré-processamento de imagens de satélite
a.  Avaliação estatística da qualidade da imagem
b.  Correcções radiométricas
c.  Correcções geométricas
d.  Melhoramento
e.  Transformações de imagem

3.  Metodologias de classificação de imagens
a.  Classificação supervisada
b.  Classificação não-supervisada e clustering
c.  Classificação contextual
d.  Classificação não-rígida
e.  Avaliação da precisão da classificação

4. Princípios básicos de processamento e análise de dados de sensores activos
a.  LiDAR
b.  RADAR

5. Casos de estudo
a.  Fusão e ortorectificação de imagens de Satélite de alta e média resolução
b.  Cartografia da impermeabilidade urbana por integração de dados LIDAR e imagens multiespectrais
c.  Detecção de alterações do coberto e uso do solo.

Docente(s) responsável(eis)

Gil Rito Gonçalves

Métodos de Avaliação

Avaliação
Trabalho laboratorial ou de campo: 40.0%
Exame: 60.0%

Bibliografia

John R. Jensen. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective. 3^rd Edition. Prentice Hall, 2005. 526 pags.

 

Richards, J., Jia, X. Remote Sensing Digital Image Analysis: an introduction. 2006. 4th Edition. Berlin: Springer. 439 pags.

Fonseca, A. e Fernandes, J. Detecção Remota. 2004. Lisboa, Lidel, 224 pags.

Gonçalves, G, (2013). Cadernos de Detecção Remota. FCTUC