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Hyperspektrale Fernerkundung: Theorie und Anwendung

ED110172Electives5 ECTSEnglischWintersemester/SommersemesterLehrstuhl für Data Science in Earth Observation (Prof. Zhu)
KI-überarbeitetes Infoblatt. Auf Basis der TUMonline-Modulbeschreibung, sprachlich aufbereitet.Original in TUMonline

Worum geht's

Du lernst die Grundlagen und Anwendungen der hyperspektralen Fernerkundung sowie praktische Verfahren zur Verbesserung und Auswertung solcher Bilddaten. Am Ende kannst du hyperspektrale Datensätze herunterladen, ihre Qualität verbessern, gängige geospatiale ML-Bibliotheken nutzen und reproduzierbare Experimente inklusive Checkpoints und Visualisierungen durchführen.

Was du danach kannst

  • hyperspektrale Daten herunterladen
  • einen Forschungsplan entwerfen
  • Bildqualität hyperspektraler Daten verbessern
  • geospatiale ML-Bibliotheken zur Organisation von Experimenten nutzen
  • Modelltrainingsläufe checkpointen, protokollieren und visualisieren

Aus was das Modul besteht

  • VorlesungEinführung neuer Konzepte mittels Folien und Live-Coding
  • ÜbungErweiterung der Demonstrationen zu praktischen Aufgaben mit verschiedenen Plattformen und Bibliotheken

Lehrmethode

  • FolienpräsentationenEinführung und Strukturierung neuer Konzepte
  • Live-Coding-ÜbungenPraktische Demonstration der Konzepte
  • ComputerübungenEigenständige Umsetzung und Vertiefung der gezeigten Methoden

Termine

Vorlesung mit ÜbungHyperspektrale Fernerkundung: Theorie und Anwendung

  • Do.10:30–12:0000.020, come together (9377.EG.020)
    14× · 15.10.–04.02.
    • 15.10.
    • 22.10.
    • 29.10.
    • 05.11.
    • 12.11.
    • 19.11.
    • 26.11.
    • 10.12.
    • 17.12.
    • 07.01.
    • 14.01.
    • 21.01.
    • 28.01.
    • 04.02.

Aus dem laufenden Semester, unverbindlich.

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