4.6
estrellas
98 calificaciones

99 %

John Richards

10.470 ya inscrito

Ofrecido Por

UNSW Sydney (Universidad de Nueva Gales del Sur)

Sociedad de Teledetección y Geociencia de IEEE

Remote Sensing Image Acquisition, Analysis and Applications

UNSW Sydney (Universidad de Nueva Gales del Sur)

Acerca de este Curso

22.070 vistas recientes

Welcome to Remote Sensing Image Acquisition, Analysis and Applications, in which we explore the nature of imaging the earth's surface from space or from airborne vehicles.
This course covers the fundamental nature of remote sensing and the platforms and sensor types used.  It also provides an in-depth treatment of the computational algorithms employed in image understanding, ranging from the earliest historically important techniques to more recent approaches based on deep learning.  

It assumes no prior knowledge of remote sensing but develops the material to a depth comparable to a senior undergraduate course in remote sensing and image analysis.  That requires the use of the mathematics of vector and matrix algebra, and statistics.  It is recognised that not all participants will have that background so summaries and hand worked examples are included to illustrate all important material.

The course material is extensively illustrated by examples and commentary on the how the technology is applied in practice.  It will prepare participants to use the material in their own disciplines and to undertake more detailed study in remote sensing and related topics.

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Nivel intermedio

Fundamental understanding of vector and matrix algebra and basic statistics

Aprox. 22 horas para completar

Inglés (English)

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Habilidades que obtendrás

Radar Systems
Remote Sensing
Machine Learning
Image Analysis

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Instructor

Calificación del instructor

4,45/5 (49 calificaciones)

John Richards

Ofrecido por

UNSW Sydney (Universidad de Nueva Gales del Sur)

UNSW Sydney, based in Sydney Australia, was established in 1949 and is one of Australia’s leading research and teaching universities with more than 50,000 students from over 120 countries. UNSW Sydney aspires to provide students with an outstanding educational experience, which both reflects our strong traditions of excellence, innovation and social justice, and builds on our strengths in scientific, technological and professional disciplines.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido99%(2,480 calificaciones)

Semana1

Semana 1

2 horas para completar

Course Welcome, Instructor, Course Resources, Module 1 Introduction and Week 1 Lectures and Quiz

Remote sensing is the science and technology of acquiring images of the earth’s surface from spacecraft, aircraft and drones to aid in the monitoring and management of the natural and built environments. Extensive computer-based analysis techniques are used to extract information from the recorded images in support of applications ranging over many earth and information science disciplines. This course covers the fundamental nature of remote sensing and the platforms and sensor types used. It also provides an in-depth treatment of the computational algorithms employed in image understanding, ranging from the earliest historically important techniques to more recent approaches based on deep learning. The course material is extensively illustrated by examples and commentary on the how the technology is applied in practice. While broad in its coverage the 15 hours of instruction, supported by quizzes and tests, will prepare participants to use the material in their own disciplines and to undertake more detailed study in remote sensing and related topics.

2 horas para completar

6 videos (Total 45 minutos), 4 lecturas, 1 cuestionario

6 videos

Course Introduction7mWelcome to Module 11mModule 1 Lecture 1 What is remote sensing8mModule 1 Lecture 2 The atmosphere8mModule 1 Lecture 3 What platforms are used for imaging the earth's surface?9mModule 1 Lecture 4 How do we record images of the earth's surface?9m

4 lecturas

Course instructions10mInstructor biography10mText of slide audio files for Module 110mEnd-of-lecture quiz answers10m

1 ejercicio de práctica

Week 1 Quiz30m

Semana2

Semana 2

1 hora para completar

Week 2 Lectures and Quiz

1 hora para completar

4 videos (Total 42 minutos)

Semana3

Semana 3

1 hora para completar

Week 3 Lectures and Quiz

1 hora para completar

5 videos (Total 38 minutos)

Semana4

Semana 4

1 hora para completar

Week 4 Lectures and Quiz

1 hora para completar

4 videos (Total 38 minutos)

Semana5

Semana 5

2 horas para completar

Week 5 Lectures and Quiz, Module 1 Test

2 horas para completar

3 videos (Total 32 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

Semana6

Semana 6

1 hora para completar

Module 2 Introduction, Week 6 lectures and Quiz

1 hora para completar

5 videos (Total 37 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

5 videos

Welcome to Module 21mModule 2 Lecture 1: Fundamentals of image analysis and machine learning10mModule 2 Lecture 2: The maximum likelihood classifier10mModule 2 Lecture 3: The maximum likelihood classifier—discriminant function and example10mModule 2 Lecture 4: The minimum distance classifier, background material3m

2 lecturas

Text of slide audio file for Module 210mEnd of lecture quiz solutions10m

1 ejercicio de práctica

Week 6 Quiz30m

Semana7

Semana 7

1 hora para completar

Week 7 Lectures and Quiz

1 hora para completar

6 videos (Total 39 minutos)

6 videos

Module 2 Lecture 5: Training a linear classifier7mModule 2 Lecture 6: The support vector machine—training12mModule 2 Lecture 7: The support vector machine—the classification step and overlapping data6mModule 2 Lecture 8: The support vector machine—non-linear data3mModule 2 Lecture 9: The support vector machine—multiple classes and the classification step4mModule 2 Lecture 10: The support vector machine—an example4m

1 ejercicio de práctica

Week 7 Quiz30m

Semana8

Semana 8

1 hora para completar

Week 8 Lectures and Quiz

1 hora para completar

3 videos (Total 27 minutos)

Semana9

Semana 9

1 hora para completar

Week 9 Lectures and Quiz

1 hora para completar

5 videos (Total 38 minutos)

Semana10

Semana 10

2 horas para completar

Week 10 Lectures and Quiz, Module 2 Test

2 horas para completar

4 videos (Total 39 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

Semana11

Semana 11

2 horas para completar

Module 3 Introduction, Week 11 Lectures and Quiz

2 horas para completar

6 videos (Total 59 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

6 videos

Welcome to Module 32mModule 3 Lecture 1: Feature reduction10mModule 3 Lecture 2: Exploiting the structure of the covariance matrix10mModule 3 Lecture 3: Feature reduction by transformation8mModule 3 Lecture 4: Separability measures12mModule 3 Lecture 5: Distribution-free separability measures14m

2 lecturas

Text of slide audio file for Module 310mEnd of lecture quiz solutions10m

1 ejercicio de práctica

Week 11 Quiz30m

Semana12

Semana 12

1 hora para completar

Week 12 Lectures and Quiz

1 hora para completar

5 videos (Total 58 minutos)

Semana13

Semana 13

1 hora para completar

Week 13 Lectures and Quiz

1 hora para completar

4 videos (Total 40 minutos)

Semana14

Semana 14

1 hora para completar

Week 14 Lectures and Quiz

1 hora para completar

4 videos (Total 38 minutos)

Semana15

Semana 15

3 horas para completar

Week 15 Lectures and Quiz, Module 3 Test, Course Conclusion

3 horas para completar

7 videos (Total 54 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

7 videos

Module 3 Lecture 19: Geometric distortions in radar imagery7mModule 3 Lecture 20: Geometric distortions in radar imagery, cont.9mModule 3 Lecture 21: Radar interferometry9mModule 3 Lecture 22: Radar interferometry for detecting change6mModule 3 Lecture 23: Some other considerations in radar remote sensing11mModule 3 Lecture 24: The course in review6mCourse Closing Comments1m

1 lectura

Instructions for test and data to be used when answering questions10m

2 ejercicios de práctica

Week 15 Quiz30mModule 3 Test questions and your answers1h

Reseñas

4.6

32 reseña

5 stars
71,42 %
4 stars
20,40 %
3 stars
5,10 %
2 stars
3,06 %

Principales reseñas sobre REMOTE SENSING IMAGE ACQUISITION, ANALYSIS AND APPLICATIONS

por AO26 de jun. de 2022

This is a great course for inisiation in the remote sensing field of study.

por HV22 de nov. de 2021

Really enjoyed the learning experience and was very concise!

por G10 de jul. de 2022

Great introduction on the topic of remote sensing! However I think certain topcis are over emphasized.

por KV12 de jun. de 2021

The course should add practice exercise for gaining more understanding to the course

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Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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