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89 Bewertungen

99 %

John Richards

9.157 bereits angemeldet

von

UNSW Sydney (The University of New South Wales)

IEEE Geoscience and Remote Sensing Society

Remote Sensing Image Acquisition, Analysis and Applications

UNSW Sydney (The University of New South Wales)

Über diesen Kurs

23.244 kürzliche Aufrufe

Welcome to Remote Sensing Image Acquisition, Analysis and Applications, in which we explore the nature of imaging the earth's surface from space or from airborne vehicles.
This course covers the fundamental nature of remote sensing and the platforms and sensor types used.  It also provides an in-depth treatment of the computational algorithms employed in image understanding, ranging from the earliest historically important techniques to more recent approaches based on deep learning.  

It assumes no prior knowledge of remote sensing but develops the material to a depth comparable to a senior undergraduate course in remote sensing and image analysis.  That requires the use of the mathematics of vector and matrix algebra, and statistics.  It is recognised that not all participants will have that background so summaries and hand worked examples are included to illustrate all important material.

The course material is extensively illustrated by examples and commentary on the how the technology is applied in practice.  It will prepare participants to use the material in their own disciplines and to undertake more detailed study in remote sensing and related topics.

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Stufe „Mittel“

Fundamental understanding of vector and matrix algebra and basic statistics

Ca. 23 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Radar Systems
Remote Sensing
Machine Learning
Image Analysis

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Dozent

Dozentenbewertung

4,44/5 (48 Bewertungen)

John Richards

Emeritus Professor

UNSW Canberra

9.157 Lernende

1 Kurse

von

UNSW Sydney (The University of New South Wales)

UNSW Sydney, based in Sydney Australia, was established in 1949 and is one of Australia’s leading research and teaching universities with more than 50,000 students from over 120 countries. UNSW Sydney aspires to provide students with an outstanding educational experience, which both reflects our strong traditions of excellence, innovation and social justice, and builds on our strengths in scientific, technological and professional disciplines.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung99%(2,212 Bewertungen)

Woche

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Course Welcome, Instructor, Course Resources, Module 1 Introduction and Week 1 Lectures and Quiz

Remote sensing is the science and technology of acquiring images of the earth’s surface from spacecraft, aircraft and drones to aid in the monitoring and management of the natural and built environments. Extensive computer-based analysis techniques are used to extract information from the recorded images in support of applications ranging over many earth and information science disciplines. This course covers the fundamental nature of remote sensing and the platforms and sensor types used. It also provides an in-depth treatment of the computational algorithms employed in image understanding, ranging from the earliest historically important techniques to more recent approaches based on deep learning. The course material is extensively illustrated by examples and commentary on the how the technology is applied in practice. While broad in its coverage the 15 hours of instruction, supported by quizzes and tests, will prepare participants to use the material in their own disciplines and to undertake more detailed study in remote sensing and related topics.

2 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 45 min), 4 Lektüren, 1 Quiz

6 Videos

Course Introduction7m

Welcome to Module 11m

Module 1 Lecture 1 What is remote sensing8m

Module 1 Lecture 2 The atmosphere8m

Module 1 Lecture 3 What platforms are used for imaging the earth's surface?9m

Module 1 Lecture 4 How do we record images of the earth's surface?9m

4 Lektüren

Course instructions10m

Instructor biography10m

Text of slide audio files for Module 110m

End-of-lecture quiz answers10m

Module 2 Lecture 3: The maximum likelihood classifier—discriminant function and example10m

Module 2 Lecture 4: The minimum distance classifier, background material3m

2 Lektüren

Text of slide audio file for Module 210m

End of lecture quiz solutions10m

1 praktische Übung

Week 6 Quiz30m

Woche

Woche 7

1 Stunde zum Abschließen

Week 7 Lectures and Quiz

1 Stunde zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 39 min)

6 Videos

Module 2 Lecture 5: Training a linear classifier7m

Module 2 Lecture 6: The support vector machine—training12m

Module 2 Lecture 7: The support vector machine—the classification step and overlapping data6m

Module 2 Lecture 8: The support vector machine—non-linear data3m

Module 2 Lecture 9: The support vector machine—multiple classes and the classification step4m

Module 2 Lecture 10: The support vector machine—an example4m

1 praktische Übung

Week 7 Quiz30m

Woche

Woche 8

1 Stunde zum Abschließen

Week 8 Lectures and Quiz

Module 3 Lecture 22: Radar interferometry for detecting change6m

Module 3 Lecture 23: Some other considerations in radar remote sensing11m

Module 3 Lecture 24: The course in review6m

Course Closing Comments1m

1 Lektüre

Instructions for test and data to be used when answering questions10m

2 praktische Übungen

Week 15 Quiz30m

Module 3 Test questions and your answers1h

Bewertungen

4.6

30 Bewertungen

5 stars
71,91 %
4 stars
20,22 %
3 stars
5,61 %
2 stars
2,24 %

Top-Bewertungen von REMOTE SENSING IMAGE ACQUISITION, ANALYSIS AND APPLICATIONS

von AO26. Juni 2022

This is a great course for inisiation in the remote sensing field of study.

von G10. Juli 2022

Great introduction on the topic of remote sensing! However I think certain topcis are over emphasized.

von KV12. Juni 2021

The course should add practice exercise for gaining more understanding to the course

von AS12. Sep. 2022

Very Good Course for having insightful knowledge on VArious Algorithm

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Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

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Remote Sensing Image Acquisition, Analysis and Applications

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Über diesen Kurs

Kompetenzen, die Sie erwerben

Dozent

John Richards

von

UNSW Sydney (The University of New South Wales)

IEEE Geoscience and Remote Sensing Society

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Course Welcome, Instructor, Course Resources, Module 1 Introduction and Week 1 Lectures and Quiz

Week 2 Lectures and Quiz

Week 3 Lectures and Quiz

Week 4 Lectures and Quiz

Week 5 Lectures and Quiz, Module 1 Test

Module 2 Introduction, Week 6 lectures and Quiz

Week 7 Lectures and Quiz

Week 8 Lectures and Quiz

Week 9 Lectures and Quiz

Week 10 Lectures and Quiz, Module 2 Test

Module 3 Introduction, Week 11 Lectures and Quiz

Week 12 Lectures and Quiz

Week 13 Lectures and Quiz

Week 14 Lectures and Quiz

Week 15 Lectures and Quiz, Module 3 Test, Course Conclusion

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