Moses - Modulbeschreibung ohne Titel

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Modul / Version
#40937 / #1

Gültigkeit
SS 2019 - WiSe 2021/22

Verfügbare Sprache(n)
English

Titel des Moduls
Image Processing for Remote Sensing

Leistungspunkte
6

Modulverantwortliche*r
Demir, Begüm

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Portfolioprüfung

Lehrsprache(n)
English

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Technische Informatik und Mikroelektronik

Fachgebiet
34342200 FG Remote Sensing Image Analysis

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
EN 5

Ansprechpartner*in
Witte, Bethany Jane

E-Mail-Adresse
b.witte@tu-berlin.de

Webseite

https://rsim.berlin/

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Lernergebnisse

Participants of this course will gain theoretical and practical knowledge on fundamental concepts and techniques for processing and analysis of remote sensing images acquired by Earth observation satellite and airborne systems.

Lehrinhalte

This course will introduce fundamental concepts and techniques in the content of remote sensing and image processing for Earth observation from space. The course starts by introducing core concepts in remote sensing (describing the processes by which images are captured by sensors mounted on satellite and airborne platforms and key characteristics of the acquired images). Then, fundamental methodologies for processing, analyzing, and visualizing remotely sensed imagery are introduced. Topics include representation of high-dimensional remote sensing images, time and frequency domain representations, filtering and enhancement. The final part of the course will introduce Google Earth Engine, a cloud-based remote sensing and image analysis platform. Students will explore basic image processing techniques with Google Earth Engine. Practical applications will be provided throughout the course.

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Image Processing for Remote Sensing (IP4RS)	IV	3434 L 191	SoSe	en	4

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Image Processing for Remote Sensing (IP4RS) (IV):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Attendance	15.0	4.0h	60.0h
Pre/post processing	15.0	8.0h	120.0h
			180.0h(~6 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

The module consists of conventional frontal teaching in class and computer laboratory exercises designed to practically rehearse the theory taught in the lectures. The lab exercises introduce various remote sensing image processing topics, which will be examined in more detail in the homework assignments.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Good knowledge in Mathematics, especially linear algebra and statistics. Basic programming knowledge.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolio examination

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

English

Prüfungselemente

Name	Punkte	Kategorie	Dauer/Umfang
(Deliverable assessment) Assessment of homework	50	schriftlich	4 x 2h
(Examination) Written test	50	schriftlich	75 min

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 2: Fak IV (2)«

Gesamtpunktzahl	1.0	1.3	1.7	2.0	2.3	2.7	3.0	3.3	3.7	4.0
100.0pt	95.0pt	90.0pt	85.0pt	80.0pt	75.0pt	70.0pt	65.0pt	60.0pt	55.0pt	50.0pt

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

The grade for this module consists of two parts (each weighted with 50%): 1. Assessment of home exercises 2. Written test

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 50.

Anmeldeformalitäten

Registration at QISPOS (universitiy examination protocol tool) within the first 6 weeks of the semester and registration on ISIS for teaching materials and communication.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
1) G. Camps-Valls, D. Tuia, L. Gómez-Chova, S. Jiménez and J. Malo, Remote Sensing Image Processing, Editors Morgan & Claypool Publishers 2011
2) T. M. Lillesand, R.W. Kiefer, J.W. Chipman, Remote Sensing and Image Interpretation, John Wiley & Sons Verlag, 2008
3) R. C. Gonzalez., and R. E. Woods, Digital Image Processing, 2nd edition, Prentice Hall, 2001.

Zugeordnete Studiengänge

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

	Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

This lecture is of interest in the following study areas: - Information systems - Digital media and human copmuter interaction - Cognitive Systems

Sonstiges

Computer Engineering (Master of Science) Computer Science (Informatik) (Master of Science) Double-Degree-Masterstudiengang ICT Innovation (Master of Science) Elektrotechnik (Master of Science) Wirtschaftsinformatik/Information Systems Management (Matser of Science) Wirtschaftsingeniuerwesen (Matser of Science)