FenixEdu™

Adquirir conhecimentos fundamentais para: - manipular dados de detecção remota de variadas características e de distintos corpos planetários. - seleccionar as técnicas mais adequadas em cada etapa de processamento. - identificar e analisar os conteúdos das imagens em aplicações diversas.

Programa

1. Fundamentos. Plataformas e sensores e sua adequação por área de aplicação. 2. Processamento e análise de imagem. Filtragem. Índices espectrais como indicadores de abundância relativa de características da paisagem. Segmentação e identificação de regiões homogéneas da imagem. 3. Veículos aéreos não tripulados. Planeamento de missões e aquisição de imagens. Análise e processamento dos pontos da nuvem 3D. Algoritmos de construção de mosaicos de imagem e modelos de elevação. 4. Aprendizagem automática. Selecção e avaliação de características e amostras de treino. Classificação por objectos. Métricas de avaliação de desempenho. 5. Análise multitemporal de imagens e quantificação de mudanças. Aplicação na avaliação de recursos naturais, gestão da perigosidade e de riscos, dinâmica de ecossistemas e da biodiversidade.

Metodologia de avaliação

100% de avaliação contínua

Pré-requisitos

istemas de informação geográfica, programação e computação, análise de dados geo-espaciais.

Componente Laboratorial

Realização de exercícios em LTI. Utlização prática de veículos aéreos não tripulados em saída de campo.

Princípios Éticos

Todos os membros de um grupo são responsáveis pelo trabalho de grupo. Em qualquer avaliação, todo aluno deve divulgar honestamente qualquer ajuda recebida e fontes usadas. Numa avaliação oral, todo aluno deverá ser capaz de apresentar e responder a perguntas sobre toda a avaliação.

Componente de Programação e Computação

Utilização de software comercial de detecção remota para processar e analisar os conjuntos de dados na resolução dos exercícios e do projecto. Desenvolvimento de pequenas rotinas para resolver tarefas específicas, recorrendo a outras valências de computação e programação (Matlab ou R). Toda esta componente de programação e computação terá um peso de 50%.

Componente de Competências Transversais

Pensamento crítico e inovador: estratégias de resolução problemas em TR (15%) e MP (15%) Competências intrapessoais: tomada de decisão em TR (10%) e MP (10%) Competências interpessoais: comunicação oral em MP (10%), comunicação escrita em TR (15%) e MP (15%), trabalho em equipa em TR (20%) e MP (20%) Literacia da informação e dos media: procura e gestão de informação em TR (5%) e MP (5%)