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Mutuazioni

REMOTE SENSING DATA ANALYSIS

CIVIL AND ENVIRONMENTAL ENGINEERING - INGEGNERIA CIVILE E AMBIENTALE

comune
REMOTE SENSING DATA ANALYSIS

COMMUNICATION TECHNOLOGIES AND MULTIMEDIA - TECNOLOGIE DELLE COMUNICAZIONI E MULTIMEDIA

PERCORSO COMUNE

Altri insegnamenti del Corso di studio

Anno di corso: 1

ACUSTICA APPLICATA - 6 crediti - A scelta dello studente
ADAPTIVE CONTROL SYSTEMS - 6 crediti - A scelta dello studente
ADVANCED GEOMATICS - 9 crediti - A scelta dello studente
ALGEBRA PER CODICI E CRITTOGRAFIA - 6 crediti - A scelta dello studente
ALGORITMI E STRUTTURE DATI - 6 crediti - A scelta dello studente
AMMINISTRAZIONE DI SISTEMA - 6 crediti - Affine/Integrativa
ANTENNAS AND WIRELESS SYSTEMS LABORATORY - 9 crediti - Raggruppamento di frequenza
APPLICAZIONI BIOMEDICHE PER LA SALUTE E IL BENESSERE - 6 crediti - A scelta dello studente
ARCHITETTURE E SISTEMI DIGITALI - 6 crediti - A scelta dello studente
CALCOLO SCIENTIFICO - 6 crediti - A scelta dello studente
CONTROL SYSTEMS TECHNOLOGIES - 9 crediti - A scelta dello studente
DATA-DRIVEN SYSTEM MODELLING - 6 crediti - Affine/Integrativa
DIGITAL COMMUNICATIONS - 12 crediti - Raggruppamento di frequenza
ECONOMIA APPLICATA ALL'INGEGNERIA - 6 crediti - A scelta dello studente
ELECTRONICS FOR TELECOMMUNICATIONS - 9 crediti - Raggruppamento di frequenza
ELEMENTI DI PROGETTAZIONE SOFTWARE - 6 crediti - A scelta dello studente
FONDAMENTI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE - 6 crediti - A scelta dello studente
GESTIONE AZIENDALE (STRATEGIA E MARKETING) - 6 crediti - A scelta dello studente
HEALTH INFORMATION SYSTEMS - 6 crediti - Affine/Integrativa
IMAGE PROCESSING AND VISUALIZATION - 9 crediti - Raggruppamento di frequenza
INTERAZIONE UOMO-MACCHINA - 6 crediti - A scelta dello studente
MACHINE LEARNING E DATA MINING - 6 crediti - A scelta dello studente
MECCANICA RAZIONALE - 9 crediti - A scelta dello studente
METODI DI MISURA DI DATI BIOMEDICI PER APPLICAZIONI HEALTH&WEALTH - 6 crediti - A scelta dello studente
MICROWAVE ENGINEERING - 6 crediti - Caratterizzante
MOBILE PROGRAMMING - 6 crediti - A scelta dello studente
NANOPHOTONICS - 3 crediti - A scelta dello studente
NANOTECHNOLOGIES - 6 crediti - Affine/Integrativa
NETWORK SECURITY - 6 crediti - Caratterizzante
OPTICAL COMMUNICATION SYSTEMS - 9 crediti - Raggruppamento di frequenza
OPTIMIZATION ALGORITHMS - 6 crediti - A scelta dello studente
PRACTICAL CHEMISTRY FOR NANOTECHNOLOGY - 3 crediti - A scelta dello studente
PROGRAMMAZIONE WEB E SERVIZI DIGITALI - 6 crediti - A scelta dello studente
RICERCA OPERATIVA - 6 crediti - A scelta dello studente
ROBOTICA - 9 crediti - A scelta dello studente
SICUREZZA INFORMATICA - 6 crediti - A scelta dello studente
SISTEMI INFORMATIVI - 6 crediti - A scelta dello studente
SISTEMI INFORMATIVI EVOLUTI - 6 crediti - Affine/Integrativa

Anno di corso: 2

ACUSTICA APPLICATA - 6 crediti - A scelta dello studente
ADAPTIVE CONTROL SYSTEMS - 6 crediti - A scelta dello studente
ADVANCED GEOMATICS - 9 crediti - A scelta dello studente
ADVANCED METHODS FOR INFORMATION REPRESENTATION - 6 crediti - Caratterizzante
ALGEBRA PER CODICI E CRITTOGRAFIA - 6 crediti - A scelta dello studente
ALGORITMI E STRUTTURE DATI - 6 crediti - A scelta dello studente
AMMINISTRAZIONE DI SISTEMA - 6 crediti - Affine/Integrativa
APPLICAZIONI BIOMEDICHE PER LA SALUTE E IL BENESSERE - 6 crediti - A scelta dello studente
ARCHITETTURE E SISTEMI DIGITALI - 6 crediti - A scelta dello studente
CALCOLO SCIENTIFICO - 6 crediti - A scelta dello studente
CONTROL SYSTEMS TECHNOLOGIES - 9 crediti - A scelta dello studente
DATA-DRIVEN SYSTEM MODELLING - 6 crediti - Affine/Integrativa
DEEP LEARNING - 3 crediti - A scelta dello studente
DIGITAL AUDIO PROCESSING - 6 crediti - Caratterizzante
ECONOMIA APPLICATA ALL'INGEGNERIA - 6 crediti - A scelta dello studente
ELEMENTI DI PROGETTAZIONE SOFTWARE - 6 crediti - A scelta dello studente
FONDAMENTI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE - 6 crediti - A scelta dello studente
GESTIONE AZIENDALE (STRATEGIA E MARKETING) - 6 crediti - A scelta dello studente
HEALTH INFORMATION SYSTEMS - 6 crediti - Affine/Integrativa
INTERAZIONE UOMO-MACCHINA - 6 crediti - A scelta dello studente
MACHINE LEARNING E DATA MINING - 6 crediti - A scelta dello studente
MECCANICA RAZIONALE - 9 crediti - A scelta dello studente
METODI DI MISURA DI DATI BIOMEDICI PER APPLICAZIONI HEALTH&WEALTH - 6 crediti - A scelta dello studente
MICROWAVE ENGINEERING - 6 crediti - Caratterizzante
MOBILE PROGRAMMING - 6 crediti - A scelta dello studente
MULTIMEDIA COMMUNICATION SERVICES - 9 crediti - Raggruppamento di frequenza
NANOPHOTONICS - 3 crediti - A scelta dello studente
NANOTECHNOLOGIES - 6 crediti - Affine/Integrativa
NETWORK SECURITY - 6 crediti - Caratterizzante
OPTICAL COMMUNICATION COMPONENTS - 6 crediti - Caratterizzante
OPTICAL COMMUNICATION NETWORKS - 3 crediti - A scelta dello studente
OPTICAL COMMUNICATION SYSTEMS - 9 crediti - Raggruppamento di frequenza
OPTIMIZATION ALGORITHMS - 6 crediti - A scelta dello studente
PHOTONICS - 6 crediti - A scelta dello studente
PRACTICAL CHEMISTRY FOR NANOTECHNOLOGY - 3 crediti - A scelta dello studente
PROGRAMMAZIONE WEB E SERVIZI DIGITALI - 6 crediti - A scelta dello studente
PROVA FINALE - 15 crediti - Lingua/Prova Finale
REMOTE SENSING - 9 crediti - Raggruppamento di frequenza
REMOTE SENSING DATA ACQUISITION - 3 crediti - A scelta dello studente
REMOTE SENSING DATA ANALYSIS - 6 crediti - Caratterizzante
RICERCA OPERATIVA - 6 crediti - A scelta dello studente
ROBOTICA - 9 crediti - A scelta dello studente
SICUREZZA INFORMATICA - 6 crediti - A scelta dello studente
SISTEMI INFORMATIVI - 6 crediti - A scelta dello studente
SISTEMI INFORMATIVI EVOLUTI - 6 crediti - Affine/Integrativa
VEHICULAR NETWORKS AND COOPERATIVE DRIVING - 6 crediti - A scelta dello studente

REMOTE SENSING DATA ANALYSIS

Attività formativa monodisciplinare

Scheda dell'insegnamento

Codice attività didattica:

U13030

Anno accademico di immatricolazione:

2019/2020

Anno accademico di erogazione:

2020/2021

Tipologia di insegnamento:

Caratterizzante

Afferenza:

Corso di Laurea Magistrale in COMMUNICATION TECHNOLOGIES AND MULTIMEDIA - TECNOLOGIE DELLE COMUNICAZIONI E MULTIMEDIA

Settore disciplinare:

TELECOMUNICAZIONI (ING-INF/03)

Lingua:

Inglese

Attivita' formativa capogruppo:

REMOTE SENSING

Crediti:

Anno di corso:

Docente e Collaboratori:

SIGNORONI Alberto Responsabile

Ciclo:

Primo Semestre

Ore di attivita' frontale:

Ore di studio individuale:

Prerequisiti:

nessuno, è comunque consigliato aver superato l'esame di Digital Image Processing

Obiettivi formativi

Gli studenti con un background di elaborazione delle immagini avranno occasione di confrontarsi con nuove tipologie di dati visuali (dati multi- e iper-spettrali, dati provenienti da scansioni 3D) e di apprendere oltre che le tecnologie dedicate al telerilevamento anche argomenti di importanza generale quali le tecniche di classificazione supervisionata e non supervisionata di immagini o la manipolazione ed elaborazione di dati 3D quali nuvole di punti, mentre gli studenti con background ed interessi legati all'ambito applicativo del corso (monitoraggio dell'ambiente, analisi del territorio,...) troveranno contenuti accessibili e possibilità di arricchire competenza tecnica e consapevolezza rispetto all'utilizzo delle moderne tecnologie di analisi di dati e immagini acquisite tramite strumenti di telerilevamento.

Contenuti

Il corso affronta in chiave moderna le problematiche relative all'elaborazione ed all'interpretazione dei dati nell'ambito del telerilevamento.
Gli argomenti trattati includono la correzione radiometrica, correzione geometrica, effetti atmosferici e del terreno, trasformate multispettrali, con un focus particolare su tecniche di machine learning e deep learning per la classificazione e interpretazione delle immagini multicomponente e iper-spettrali.
Applicazioni interdisciplinari nel campo dell'imaging quantitativo per l'analisi del territorio e applicazione dei concetti acquisiti in altri domini di imaging (ad esempio biomedico); esercitazioni pratiche sulle diverse forme di dati telerilevati.

Programma esteso

Introduzione al corso
Introduzione ai dati ed alle piattaforme di remote sensing Sorgenti e correzione di errori sulle immagini
Sorgenti di distorsione radiometrica e loro correzione. Sorgenti di distorsione geometrica e loro correzione.

Coregistrazione di immagini di telerilevamento. Trasformate miultispettrali per immagini.
Trasformata a componenti principali. Altre trasformate multispettrali.

Machine Learning
Interpretazione di immagini da telerilevamento.
Metodi assistiti e automatici di apprendimento.
Metodi statistici (parametrici) supervisionati di classificazione d'immagini. Metodi geometrici (non parametrici) supervisionati di classificazione d immagini.
Introduzione agli approcci Deep Learning e Reti Neurali Convoluzionali per l'analisi di immagini multicomponente.
Clustering e classificazione non supervisionata.

Analisi e interpretazione di immagini iperspettrali. Laboratorio di acquisizione e analisi di immagini 3D da scansione e telerilevamento.

Bibliografia consigliata

Testo
Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction John A. Richards
Springer, 4th or 5th edition (2013)
Letture consigliate
Image Analysis, Classification, and Change Detection in Remote Sensing: With Algorithms for ENVI/IDL
Morton J. Canty
CRC Press, 2nd edition (2009)
Essential Image Processing and GIS for Remote Sensing Jian Guo Liu, Philippa Mason
Wiley, 1st edition (2009)

Testi disponibili nel catalogo delle biblioteche

Ultimo aggiornamento 22/01/2021

Si invitano gli studenti a verificare sempre la corrispondenza tra la bibliografia consigliata e i testi disponibili

Remote sensing digital image analysis : an introduction / John A. Richards. - 5. ed. - Berlin ; Heidelberg : Springer, 2013 Vedi nel catalogo Versione elettronica
Image analysis, classification, and change detection in remote sensing : with algorithms for ENVI/IDL / Morton J. Canty. - 2. ed. - Boca Raton : Taylor & Francis, 2010 Vedi nel catalogo
Essential image processing and GIS for remote sensing / Jian Guo Liu, Philippa J. Mason. - Chichester ; Wiley-Blackwell, c2009 Vedi nel catalogo

Modalità di erogazione

Convenzionale

Metodi didattici

Lezioni frontali, esercitazioni di laboratorio, visite a realtà produttive, assegnazione di elaborati da svolgere autonomamente.

Metodi di valutazione

Modalita' di verifica dell'apprendimento:

Esame scritto, eventuale orale e valutazione dell'elaborato.

Valutazione:

Voto Finale

Calendario attività didattiche

Data di inizio del periodo didattico:

Lunedì, 14 Settembre, 2020