Om dette emnet

Forelesninger: Digital bildedannelse, pikselrepresentasjon og bildeformater. Prinsipper for rombasert avbildning (plattformer, sensorer og baner). Radiometriske og geometriske egenskaper ved satellittbilder. Bruk av GPS for bestemmelse av kontrollpunkter. Bruk av matching for kontroll av geometrisk nøyaktighet av satellittbilder. Ortorektifisering av satellittbilder og generering av terrengmodeller fra optisk stereo satellittbilder. Spektrale signaturer og indekser. Prinsipper og metoder for bildeklassifisering, endringsdeteksjon og terrengbevegelsesanalyse ved bruk av satellittbilder. Bruk av lidar-data i tematisk kartlegging. Prinsipper for avbildning med syntetisk aperturradar (SAR) og interferometrisk bruk av SAR.

Øvelser: 1: Bestemmelse av strukturen i bildefiler med ukjent format. Import, bearbeiding og konvertering av bildefiler. 2: Automatisert terrengmodell-fremstilling fra satellitt optisk stereo bilder og videre analyse. 3: Mini-prosjekt med fokus på bildeklassifisering, endringsdeteksjon og visualisering.

Utferd: Utferd til relevante forskning, utdanning og nærings virksomheter i området.

Dette lærer du

Kunnskap: Etter å ha fullført kurset vil studentene ha oppnådd betydelig forståelse av prinsippene for bildedannelse og bildeegenskaper i fjernmåling. De vil også få innsikt i analysemetodene for forskjellige typer fjernmåling (hovedsakelig optisk, men også radar og lidar) for utvalgte reelle problemer som terrengmodellering, bildeklassifisering for kartleggingsformål, endringsdeteksjon og terrengbevegelsesanalyse.

Ferdigheter: Studentene vil kunne hente inn fjernmålingsbilder, evaluere kvaliteten og spesifikasjonene. De vil også kunne ortorektifisere et rått satellittbilde og framstille en digital terrengmodell fra optiske stereobilder fra satellitt. De vil oppnå varierte ferdigheter i bildeklassifisering, endringsdeteksjon og bildematchingsmetoder gjennom øvelsesøkter og individuelle miniprosjekter.

Generell kompetanse: Forelesningene danner grunnlaget for metoder og teknikker, og sikrer at relevante eksempler knytter teori og praksis sammen. Øvelsene hjelper studentene med å tilegne seg praktiske ferdigheter i forbindelse med metodene og teknikkene som dekkes i forelesningene. Ekskursjonen supplerer den øvrige undervisningen og gir kunnskap om relevant praksis og relevante problemer. I tillegg vil studentene forbedre sine ferdigheter i rapportskriving og kommunikasjon, samt få erfaring med å formulere, planlegge og gjennomføre et miniprosjekt som forbereder dem til deres masteroppgave og arbeidsmarkedet.

  • Læringsaktiviteter

    Forelesninger, lab-øving og feltøving.
  • Læringsstøtte

    Læringsstøtte vil fortrinnsvis bli gitt i tilknytning til den delen av den strukturerte tiden som er avsatt til øvingsveiledning. Det vil også være mulig å ha samtale direkte med faglærer etter nærmere avtale innenfor dennes kontortid.
  • Pensum

    Utvalgte artikler og annen dokumentasjon som gjøres tilgjengelig under gjennomføringen av emnet.
  • Forutsatte forkunnskaper

    GMFM100
  • Anbefalte forkunnskaper

    GMFM200
  • Vurderingsordning, hjelpemiddel og eksamen

    Mappe vurdering med rapport og muntlig presentasjon basert på øvelsene (teller 30% av karakter) og Skriftlig eksamen (teller 70% av karakter). Karakterskala A-F.
  • Om bruk av KI

    Bruk av KI i K2 kategori (Spesifisert bruk av KI) er tillatt i obligatoriske oppgaver. Bruk av KI må være i tråd med retningslinjene for bruk av kunstig intelligens (KI) ved NMBU.

    På skriftlig eksamen er det K1 (Ikke tillatt med bruk av KI) som gjelder.

    Her finner du KI-kategoriene beskrevet.

  • Sensorordning

    Ekstern sensor deltar sammen med intern sensor ved utformingen av eksamensoppgavene og sensorveiledningen. Ekstern sensor kontrollerer intern sensors vurdering av et tilfeldig utvalg kandidater som en kalibrering med visse mellomrom i henhold til fakultetets retningslinjer for sensur.
  • Obligatorisk aktivitet

    Obligatoriske oppgaver og utferd.

    Studenter som av ulike årsaker tar emnet på nytt, må gjennomføre og få godkjent de obligatoriske øvingsoppgavene på nytt (dvs.at tidligere godkjenning ikke lenger er gyldig).

  • Merknader

    Minimum 5 studenter
  • Undervisningstider

    Forelesning: 30 timer. Øvinger: 60 timer. Utferd: 8 timer. Vurdering: 2 timer.
  • Overlapp

    GMBB300: 5 stp
  • Opptakskrav

    Realfag