Detecção Remota - 2. semestre
Código
711041008
Unidade Orgânica
Faculdade de Ciências Sociais e Humanas
Departamento
Geografia e Planeamento Regional
Créditos
6
Professor responsável
José António Tenedório, Rossana Estanqueiro
Horas semanais
4
Língua de ensino
Português com apoio tutorial em LE
Objectivos
a) Conhecer os conceitos e os princípios físicos de observação da Terra
b) Conhecer os sistemas de observação da Terra
c) Compreender os algoritmos fundamentais de processamento digital de imagens de detecção remota
d) Aplicar os algoritmos de processamento digital de imagens de detecção remota
e) Interpretar a informação geográfica obtida por processamento digital de imagens de detecção remota
Pré-requisitos
Não aplicável
Conteúdo
1. Conceitos e princípios físicos de observação da Terra: i) radiação electromagnética; ii) onda electromagnética; iii) espectro electromagnético; iv) fontes de radiação electromagnética; v) interacção da radiação electromagnética com a matéria; vi) interacção da radiação electromagnética com a atmosfera; vii) comportamento espectral da vegetação, da água e do solo.
2. Sistemas de observação da Terra: i) resoluções de um sistema sensor; ii) satélites e sensores; iii) principais aplicações dos sistemas de observação da Terra.
3. Processamento digital de imagens de detecção remota: i) a imagem como matriz de dados; ii) correcções geométricas e radiométricas; iii) realce e combinação de bandas espectrais; iv) operações aritméticas e funções algébricas sobre bandas; v) transformações de bandas; vi) classificações de imagens (classificações não dirigidas e classificações dirigidas)
4. Aplicações
Bibliografia
- Lillesand, T. M., Kiefer, R., W. & Chipman, J. (2015). Remote Sensing and Image Interpretation (7th ed.). New York: John Wiley & Sons. Pp. 1-84; pp. 485- 699
- U.S. Geological Survey (2015). LANDSAT 8 [em linha]. USGS Web site. Acedido Julho 24, 2017, em http://landsat.usgs.gov/landsat8.php
Método de ensino
Utilizam-se dois métodos:
- Aulas teóricas
- Hands-on: uso intensivo de software para processamento digital de imagens dirigido por exercícios.
Ensino presencial.
Método de avaliação
A avaliação inclui:
a) Exame teórico, 60%
b) Exame prático, 40%