Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti:

Ni posebnih pogojev.

Vsebina:

• Definicija daljinskega zaznavanja
• Kratka zgodovina daljinskega zaznavanja
• Elektromagnetno valovanje
• Spekter elektromagnetnega valovanja
• Interakcija z atmosfero
  • Sipanje
  • Absorpcija
• Interakcija s površjem
  • Spektralni podpis
• Ločljivost snemalnih sistemov
  • Prostorska ločljivost
  • Spektralna ločljivost
  • Radiometrična ločljivost
  • Časovna ločljivost
• Optični senzorji
• Radar
• Lidar
• Satelitski sistemi za opazovanje Zemlje
  • Vremenski sateliti
  • Sateliti za opazovanje kopnih površin
  • Sateliti za opazovanje morja
• Interpretacija podob
• Vizualna interpretacija
• Predobdelava podob
• Izboljšanje podob
• Transformacije podob
• Klasifikacija podob
• Veččasovne analize podob
• Združevanje in integracija podatkov
• Primeri uporabe (v geologiji, biologiji, arheologiji, gozdarstvu, kmetijstvu, študijah kopenskega in morskega okolja, naravnih in drugih nesrečah)

Temeljni literatura in viri:

• Campbell, James B. and Randolph H. Wynne. 2011. Introduction to Remote Sensing. The Guilford Press. Mather, Paul and Magaly Koch. 2011. Computer Processing of Remotely-Sensed Images: An Introduction. Wiley.
• Oštir, Krištof. 2006. Daljinsko zaznavanje. Ljubljana: Založba ZRC.
• Remote Sensing
• Remote Sensing of Environment
• ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing

Cilji in kompetence:

Študenti pridobijo znanje o daljinskem zaznavanju kot pomembnem viru podatkov o prostoru. Spoznajo tehnike zajemanja podatkov iz različnih senzorjev na letalih in satelitih, načine interakcije valovanja z atmosfero in površjem, način prenosa podatkov. Podrobno spoznajo postopke iskanja (repozitoriji in katalogi), prenosa, obdelave in interpretacije podob. Seznanijo se s primeri uporabe daljinskega zaznavanja.

Predvideni študijski rezultati:

Znanje in razumevanje daljinskega zaznavanja in strokovne terminologije. Razumevanje procesa daljinskega zaznavanja po fazah. Poznavanje vrst virov daljinskega zaznavanja in njihovih značilnosti. Študenti se naučijo uporabljati tehnike digitalne obdelave podob. Vsa teoretična poglavja se tesno povezujejo s praktičnimi primeri. Študenti se naučijo uporabljati teorijo v praksi, sposobni so se odločati in izbirati primerne metode in podatkovne vire za določeno uporabo.

Načini ocenjevanja:

Izpit (teoretičen del) in/ali projekt (seminarska naloga) (60 %), naloge in sprotno delo (ocena vaj) (40 %).