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98 Bewertungen

99 %

John Richards

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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

22.293 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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Fundamental understanding of vector and matrix algebra and basic statistics

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Dozent

Dozentenbewertung

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John Richards

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%(2,478 Bewertungen)

Woche1

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 Introduction7mWelcome to Module 11mModule 1 Lecture 1 What is remote sensing8mModule 1 Lecture 2 The atmosphere8mModule 1 Lecture 3 What platforms are used for imaging the earth's surface?9mModule 1 Lecture 4 How do we record images of the earth's surface?9m

4 Lektüren

Course instructions10mInstructor biography10mText of slide audio files for Module 110mEnd-of-lecture quiz answers10m

1 praktische Übung

Week 1 Quiz30m

Woche2

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

Week 2 Lectures and Quiz

1 Stunde zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 42 min)

Woche3

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Week 3 Lectures and Quiz

1 Stunde zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 38 min)

Woche4

Woche 4

1 Stunde zum Abschließen

Week 4 Lectures and Quiz

1 Stunde zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 38 min)

Woche5

Woche 5

2 Stunden zum Abschließen

Week 5 Lectures and Quiz, Module 1 Test

2 Stunden zum Abschließen

3 Videos (Gesamt 32 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

Woche6

Woche 6

1 Stunde zum Abschließen

Module 2 Introduction, Week 6 lectures and Quiz

1 Stunde zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 37 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

5 Videos

Welcome to Module 21mModule 2 Lecture 1: Fundamentals of image analysis and machine learning10mModule 2 Lecture 2: The maximum likelihood classifier10mModule 2 Lecture 3: The maximum likelihood classifier—discriminant function and example10mModule 2 Lecture 4: The minimum distance classifier, background material3m

2 Lektüren

Text of slide audio file for Module 210mEnd of lecture quiz solutions10m

1 praktische Übung

Week 6 Quiz30m

Woche7

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 classifier7mModule 2 Lecture 6: The support vector machine—training12mModule 2 Lecture 7: The support vector machine—the classification step and overlapping data6mModule 2 Lecture 8: The support vector machine—non-linear data3mModule 2 Lecture 9: The support vector machine—multiple classes and the classification step4mModule 2 Lecture 10: The support vector machine—an example4m

1 praktische Übung

Week 7 Quiz30m

Woche8

Woche 8

1 Stunde zum Abschließen

Week 8 Lectures and Quiz

1 Stunde zum Abschließen

3 Videos (Gesamt 27 min)

Woche9

Woche 9

1 Stunde zum Abschließen

Week 9 Lectures and Quiz

1 Stunde zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 38 min)

Woche10

Woche 10

2 Stunden zum Abschließen

Week 10 Lectures and Quiz, Module 2 Test

2 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 39 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

Woche11

Woche 11

2 Stunden zum Abschließen

Module 3 Introduction, Week 11 Lectures and Quiz

2 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 59 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

6 Videos

Welcome to Module 32mModule 3 Lecture 1: Feature reduction10mModule 3 Lecture 2: Exploiting the structure of the covariance matrix10mModule 3 Lecture 3: Feature reduction by transformation8mModule 3 Lecture 4: Separability measures12mModule 3 Lecture 5: Distribution-free separability measures14m

2 Lektüren

Text of slide audio file for Module 310mEnd of lecture quiz solutions10m

1 praktische Übung

Week 11 Quiz30m

Woche12

Woche 12

1 Stunde zum Abschließen

Week 12 Lectures and Quiz

1 Stunde zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 58 min)

Woche13

Woche 13

1 Stunde zum Abschließen

Week 13 Lectures and Quiz

1 Stunde zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 40 min)

Woche14

Woche 14

1 Stunde zum Abschließen

Week 14 Lectures and Quiz

1 Stunde zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 38 min)

Woche15

Woche 15

3 Stunden zum Abschließen

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

3 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 54 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

7 Videos

Module 3 Lecture 19: Geometric distortions in radar imagery7mModule 3 Lecture 20: Geometric distortions in radar imagery, cont.9mModule 3 Lecture 21: Radar interferometry9mModule 3 Lecture 22: Radar interferometry for detecting change6mModule 3 Lecture 23: Some other considerations in radar remote sensing11mModule 3 Lecture 24: The course in review6mCourse Closing Comments1m

1 Lektüre

Instructions for test and data to be used when answering questions10m

2 praktische Übungen

Week 15 Quiz30mModule 3 Test questions and your answers1h

Bewertungen

4.6

32 Bewertungen

5 stars
71,42 %
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20,40 %
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5,10 %
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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 HV22. Nov. 2021

Really enjoyed the learning experience and was very concise!

von KV12. Juni 2021

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

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Häufig gestellte Fragen

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Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

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