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Fernerkundung für Anwendungen in der Umweltbeobachtung

ED110163Electives5 ECTSEnglischWintersemesterProfessur für Fernerkundungsanwendungen (Prof. Anders)
KI-überarbeitetes Infoblatt. Auf Basis der TUMonline-Modulbeschreibung, sprachlich aufbereitet.Original in TUMonline

Worum geht's

Du lernst Methoden und Daten der Fernerkundung kennen, die in der Umweltbeobachtung und beim Monitoring von Klimawandelfolgen und Naturgefahren eingesetzt werden. Am Ende kannst du wichtige Erdbeobachtungsmissionen, Eigenschaften verschiedener Fernerkundungszeitserien und Grundlagen topographischer 3D/4D-Punktwolken erläutern sowie Analysen, Klassifikation und Änderungsdetektion auf Fernerkundungsdaten durchführen und auf Umweltfragestellungen adaptieren.

Was du danach kannst

  • wichtige Fernerkundungssysteme und -datensätze benennen
  • Grundlagen topographischer Daten, insbesondere Zeitserien und 4D, erläutern
  • Eigenschaften sowie Vor- und Nachteile verschiedener Fernerkundungszeitserien charakterisieren
  • Methoden der Klassifikation und Zeitserienanalyse von Fernerkundungsdaten identifizieren
  • Anwendbarkeit von Methoden für verschiedene Fragestellungen unterscheiden
  • Analysen an Fernerkundungszeitserien für Anwendungsbeispiele durchführen
  • Analysemethoden und Workflows für Umweltbeobachtung adaptieren

Aus was das Modul besteht

  • VorlesungVermittlung der fachlichen Inhalte zu Systemen, Methoden und Anwendungen
  • Integrierte Übungen (Praktikum)Selbstständige und geleitete Bearbeitung praktischer Aufgaben mit Open-Source-Software und Jupyter Notebooks
  • Präsentation / DiskussionAnwendungsbeispiele aus der Praxis und Diskussion zur Vertiefung und Reflexion

Lehrmethode

  • Vortragdarstellung der theoretischen Grundlagen
  • PräsentationVisualisierung und Ergänzung der Vorlesungsinhalte
  • TafelbildErklärung und Herleitung von Konzepten
  • Praktische Übungen mit Open-Source-Software und Python (Jupyter Notebooks)Anwenden von Methoden und Erarbeiten von Workflows in realen Datenszenarien
  • Diskussionen und PraxisbeispieleAnregung zur inhaltlichen Auseinandersetzung und Transfer auf reale Fragestellungen

Termine

Vorlesung mit ÜbungRemote Sensing Time Series Analysis for Environmental Monitoring Applications2 Gruppen zur Wahl

  • AMo.13:15–14:450714, Seminar (0507.EG.714)
    15× · 12.10.–01.02.
    • 12.10.
    • 19.10.
    • 26.10.
    • 02.11.
    • 09.11.
    • 16.11.
    • 23.11.
    • 30.11.
    • 07.12.
    • 14.12.
    • 21.12.
    • 11.01.
    • 18.01.
    • 25.01.
    • 01.02.
  • BMo.15:00–16:300712, CIP-Pool (0507.EG.712)
    15× · 12.10.–01.02.
    • 12.10.
    • 19.10.
    • 26.10.
    • 02.11.
    • 09.11.
    • 16.11.
    • 23.11.
    • 30.11.
    • 07.12.
    • 14.12.
    • 21.12.
    • 11.01.
    • 18.01.
    • 25.01.
    • 01.02.

Aus dem laufenden Semester, unverbindlich. Von mehreren Gruppen besucht man eine; der Stundenplan schlägt automatisch die mit den wenigsten Überschneidungen vor.

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