Objetivos de la materia
El objetivo de esta materia es familiarizar a los estudiantes con las características de las imágenes obtenidas por sensores remotos y con las principales técnicas disponibles para su procesado. Después de cursar la materia, las estudiantes deberán ser capaces de:
Conocer las principales plataformas y tipos de sensores existentes.
Conocer las características de la imagen remota.
Utilizar técnicas de tratamiento digital de imágenes: clasificación automática y semi-automática, rectificación y ortorrectificación, generación de índices espectrales.
Contenidos
La memoria de título contempla para esta materia los siguientes contenidos:
Fundamentos y principios físicos de la teledetección.
Correcciones de la imagen.
Extracción de información: clasificaciones e índices espectrales.
Análisis de calidad de los resultados.
Estos contenidos se desarrollarán a lo largo del curso a través del siguiente programa de clases expositivas:
Estes contidos desenvolveranse a través do seguinte programa teórico:
Tema 1: Plataformas, sensores, e imágenes asociadas. El programa Copernicus (3 h).
Tema 2: Niveles de corrección de la imagen (1,5 h).
Tema 3: Tratamiento de imágenes (I): índices espectrales (1,5 h).
Tema 4: Tratamiento de imágenes (II): métodos de clasificación (3 h).
Y el siguiente conjunto de prácticas sobre Google Earth Engine (GEE):
Práctica 1. Introducción (3 h).
Práctica 2. Colecciones de imágenes (3 h).
Práctica 3. Índices espectrales (3 h).
Práctica 4. Clasificación de imágenes (3 h).
Bibliografía básica y complementaria
Bibliografía básica
Schowengerdt, R. A. (2007). Remote Sensing. Models and Methods for Image Processing (3rd ed.). Academic Press, Elsevier.
Wegmann, M., Benjamin Leutner, Stefan Dech (eds.), 2016. Remote sensing and GIS for ecologists : using open source software. Pelagic Publishing.
Liu, J.G., Philippa J. Mason, 2016. Image Processing and GIS for Remote Sensing: Techniques and Applications, Second Edition. Wiley/Blackwell.
Chuvieco Salinero, Emilio, 2008. Teledetección ambiental : la observación de la Tierra desde el espacio. Ariel.
Bibliografía complementaria
Camara, G., Simoes, R., Souza, F., Sanchez, A., Santos, L., Andrade, P.R., Peletier, Ch., Carvalho, A., Ferreira, K., Queiroz, G., Maus, V., 2022. sits: Data Analysis and Machine Learning on Earth Observation Data Cubes with Satellite Image Time Series.
Simoes, R., Camara, G., Queiroz, G., Souza, F., Andrade, P.R., Santos, L., Carvalho, A., Ferreira, K. 2021. Satellite Image Time Series Analysis for Big Earth Observation Data. Remote Sensing 13, p. 2428.
Thenkabail, P.S, John G. Lyon, Alfredo Huete (Eds.), 2019. Hyperspectral indices and image classifications for agriculture and vegetation. CRC Press.
Jensen, John R., 2014. Remote sensing of the environment : an earth resource perspective. Pearson Education.
Richards, John A., 2013. Remote sensing digital image analysis : an introduction. Springer.
Chuvieco, E., Alfredo Huete, 2010. Fundamentals of satellite remote sensing. Taylor & Francis.
Competencias
Competencias generales y básicas
CG01 - Capacidad de buscar y seleccionar la información útil para resolver problemas complejos, manejando con soltura las fuentes bibliográficas y estadísticas existentes.
CG02 - Capacidad de mantener y extender planteamientos teóricos fundados para abordar problemas de investigación en el campo del análisis geográfico y territorial.
CG03 - Capacidad de recopilar información espacial procedente de diferentes fuentes e integrarla en bases de datos geoespaciales.
CG04 - Capacidad de planificar y realizar tareas de investigación en el ámbito de los estudios y análisis territoriales.
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Competencias transversales
CT01 - Capacidad de búsqueda y selección de información.
CT04 - Conocimiento de las principales fuentes cartográficas y de información territorial.
CT05 - Manejo de los principales programas de software de Sistemas de Información Geográfica.
Competencias específicas
CE05 - Formación para extraer, analizar y presentar la información necesaria para la toma de decisiones en la planificación y gestión territorial y ambiental.
CE09 - Capacidad para el diseño de políticas de planificación y gestión del uso del suelo, así como de propiedad de la tierra
Metodología de la enseñanza
Durante el desarrollo de la materia se hará uso de las siguientes metodologías docentes:
Clases magistrales (competencias CG02, CG04, CB7, CB8, CB9, CB10, CT04, CE09)
Prácticas en aula de informática (competencias CG01, CG03, CB7, CB8, CB9, CB10, CT01, CT04, CT05, CE05, CE09)
Las metodologías citadas serán complementadas por las siguientes:
Uso del aula virtual (Moodle)
Trabajos de materia
Actividades de autoevaluación
Tutorías individualizadas y colectivas
Uso de plataformas para docencia presencial a distancia (videoconferencia)
Sistema de evaluación
El sistema de evaluación se organiza en dos elementos de calificación:
- Ejercicios de evaluación continua. A lo largo del curso se propondrán ejercicios relacionados con los contenidos prácticos de la materia, que los alumnos deberán entregar a través del campus virtual. Supondrá el 70% de la calificación final.
- Prueba de evaluación escrita. Supondrá el 30% de la calificación final.
Para superar la materia será necesario alcanzar una puntuación igual o superior a 5 puntos sobre 10. No será necesario alcanzar una puntuación mínima en cada uno de los elementos de evaluación descritos. En caso de no superar la evaluación en primera oportunidad, cada estudiante podrá decidir qué elementos someterá a evaluación en segunda oportunidad. Los estudiantes que repitan la materia podrán solicitar que se les conserve la puntuación de uno de los elementos de calificación en el siguiente curso académico.
La prueba escrita evaluará las competencias CG02, CG04, CB7, CB8, CB9, CB10, CT04, CE09. La evaluación continua evaluarán las competencias CG01, CG03, CB7, CB8, CB9, CB10, CT01, CT04, CT05, CE05, CE09.
En caso de dispensa oficial, se examinará a los alumnos con los mismos criterios aplicados a la docencia presencial.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo recogido en el artículo 16 de la Normativa de avaliación do rendemento académico dos estudantes e de revisión de cualificacións.
Tiempo de estudio y trabajo personal
Esta materia tiene asignados 3 créditos (ECTS), que se distribuyen en 9 horas de clase expositiva, 12 horas de clase interactiva y 54 horas de trabajo personal.
Recomendaciones para el estudio de la materia
Se recomienda que los alumnos dispongan de acceso a un ordenador personal en el que instalar las aplicaciones de análisis utilizadas en clase para facilitar la realización de las tareas asignadas a lo largo del curso.
Observaciones
