Guida degli insegnamenti

Syllabus

Partially translatedTradotto parzialmente
[W001753] - TELERILEVAMENTO PROSSIMALE E REMOTOTELERILEVAMENTO PROSSIMALE E REMOTO
Roberto PIERDICCA
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea - [AT04] SISTEMI AGRICOLI INNOVATIVI First Cycle Degree (3 years) - [AT04] INNOVATIVE AGRICULTURAL SYSTEMS
Dipartimento: [040027] Dip.Scienze Agrarie,Alimentari e AmbientaliDepartment: [040027] Dip.Scienze Agrarie,Alimentari e Ambientali
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Primo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2023-2024
Anno regolamentoAnno regolamento: 2022-2023
Obbligatorio
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 54
TipologiaType: B - Caratterizzante
Settore disciplinareAcademic discipline: AGR/10 - COSTRUZIONI RURALI E TERRITORIO AGROFORESTALE
Sede City ASCOLI PICENO


LINGUA INSEGNAMENTO LANGUAGE

ITALIANO

Italian


PREREQUISITI PREREQUISITES

Conoscenze di Base di trigonometria, basi di misure, triangolazione e livellazione, basi di topografia, conoscenze di base sulle strutture dati, conoscenze informatiche di base.

Basic knowledge of trigonometry, basics of measurements, triangulation and leveling, basics of topography, basic knowledge of data structures, basic computer knowledge.


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DEL CORSO DEVELOPMENT OF THE COURSE

Il metodo didattico si avvale di lezioni frontali supportate da presentazioni digitali (slide) (4 CFU), fornite in copia agli studenti nella sezione Moodle dedicata la corso, e di esercitazioni di laboratorio sia pratiche, utilizzando strumenti del rilievo, che via software per l’elaborazione dati (che coinvolgono singolarmente tutti gli studenti) (2 CFU). Le lezioni a contenuto teorico saranno erogate anche in streaming attraverso il collegamento via Teams alla lezione erogata in aula (modalità telematica sincrona)

The teaching method includes lectures (4CFU) adopting Power Point presentations, provided to the students in digital form during the lessons (and available in the e-Learn), and practical exercises by means of the surveying devices and by means of tata processing software (2 CFU). Lectures with theoretical content will also be delivered via streaming via Teams connection to the lecture delivered in the classroom (synchronous telematics mode).


RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI LEARNING OUTCOMES
Conoscenze e comprensione.

L’insegnamento permette agli studenti di acquisire adeguate conoscenze per poter conoscere i principali tipi di dato geomatico che si possono oggigiorno collezionare con diversi strumenti e sensori, a diverse scale di rappresentazione e di analizzare, gestire, valorizzare e monitorare il territorio e le sue risorse. In particolar modo si possono approfondire le principali metodologie di rilevamento e rappresentazione mediante la conoscenza approfondita della cartografia, fotogrammetria, sistemi laser e prossimali fino al telerilevamento per la successiva analisi e il conseguente monitoraggio territoriale, anche mediante strumenti GIS (Sistemi Informativi Geografici), a diversi livelli di scala.


Capacità di applicare conoscenze e comprensione.

L’insegnamento si pone come obiettivo didattico lo sviluppo, nello studente, della capacità di saper organizzare in modo autonomo il proprio lavoro tecnico, in modo che sia autonomo nella scelta dello strumento e delle misure da collezionare in funzione del fenomeno da conoscere e del tipo di analisi da attuare. In particolar modo ci si focalizza sul fornire competenze per poter scegliere gli strumenti più avanzati e adeguati per il rilievo, la raccolta, l’analisi e la gestione dei dati sia a scala di dettaglio sia a scala territoriale, e di conseguenza saper utilizzare strumenti tecnici e informatici atti a tali operazioni per la rappresentazione, elaborazione e gestione dei dati stessi. A livello pratico lo studente sarà in grado di progettare e programmare campagne di raccolta dati e rilievoquali/quantitativi alle diverse scale di rappresentazione.


Competenze trasversali.

a) autonomia di giudizio: consolidate conoscenze nel saper scegliere le tecniche e gli strumenti per ottenere una corretta conoscenza del territorio e dei fenomeni agro/ambientali, a diverse scale. Lo studente sarà così messo in grado di operare correttamente sul territorio sapendo gestire tutte le fonti di dati utili per una corretta pianificazione territoriale ed ambientale e per saper utilizzare razionalmente le risorse naturali; b) operatività consapevole: applicazione in modo chiaro ed esauriente delle informazioni di base della Geomatica per risolvere problemi sia di dettaglio sia territoriali trovando relative soluzioni tecniche. Capacità di colloquiare con interlocutori, specialisti e non, rappresentativi delle diverse e specifiche competenze coinvolte nella gestione dei principali problemi territoriali (ingegnere, architetto, amministratore, ecc.).


Knowledge and Understanding.

The course enables the students to acquire adequate knowledge to know the main types of geomatic data that can be collected nowadays with different instruments and sensors, at different scales of representation and to analyze, manage, enhance and monitor the territory and its resources. In particular, it is possible to deepen the main survey and mapping methods in relation to the knowledge of cartography, photogrammetry and remote sensing, this is useful for landscape analysis and monitoring performed by means of GIS ( Geographic Information Systems ) tools, at different levels of scale.


Capacity to apply Knowledge and Understanding.

The teaching objective of the course is to develop in the student the ability to be able to organize his/her her technical work independently, so that he or she is autonomous in choosing the instrument and measurements to be collected according to the phenomenon to be known and the type of analysis to be implemented. In particular, we focus on providing skills to be able to choose the most advanced and appropriate tools for the survey, collection, analysis and management of data both at the detailed and spatial scales, and consequently to know how to use technical and computer tools suitable for such operations for the representation, processing and management of these data. At the practical level, the student will be able to design and plan data collection and surveying/quantitative campaigns at different scales of representation.


Transversal Skills.

a) Capability for autonomous decisions: well-known knowledge to choose techniques and tools to obtain an accurate knowledge of the landscape at different scales. The student will be enabled to operate properly on the territory to plan correctly the environment resources, to manage the land and to use rationally the natural resources; b ) Capability for mindful tasks: clear and comprehensive application of the Geomatic basic concepts to solve territorial problems, finding relevant technical solutions. Ability to communicate with stakeholders, not always specialists, with different and specific skills involved in the management of the main territorial issues (engineer, architect, administrator, etc.) .



PROGRAMMA PROGRAM

Introduzione al corso: definizione e finalità dello Smart Farming, tecniche Geomatiche a supporto dello Smart Farming (0,1 CFU).
Richiami di Geodesia e Cartografia, concetti di base di rappresentazione cartografica, georeferenziazione, posizionamento (0,2 CFU)
Sistemi di posizionamento satellitare (GNSS) (0,2 CFU).
Comportamenti spettrali dei bersagli a terra: richiami di teoria radiometrica: cenni alle principali leggi della radiometria, riflessione ed emissione, finestre atmosferiche, particolare riferimento alle componenti delle coltivazioni agrarie ed al loro stato: suolo, acqua, vegetazione erbacea, vegetazione arborea (0,5 CFU).
Sistemi di Telerilevamento da remoto (Remote Sensing): risoluzioni, sensori multispettrali, sensori iperspettrali, proprietà e qualità delle immagini telerilevate, accesso ai dati telerilevati su piattaforme Web, quali ad esempio Copernicus, sistemi attivi quali il SAR (1 CFU).
Principi di elaborazione di immagini telerilevate per interpretazione analogica (Interpretazione visiva) e interpretazione numerica (Image Processing): produzione e lettura di ortoimmagini, produzione di DSM e di DTM, generazione di bande sintetiche e di Indici di Vegetazione, tecniche di classificazione mediante approcci unsupervised, supervised, OBIA (1 CFU).
Utilizzo di software di Image Processing: esercitazioni di laboratorio, individuali e di gruppo, anche elaborando immagini UAV acquisite nel corso di esercitazioni svolte in campo (1 CFU).
Fotogrammetria: Fotografia di base, fotogrammetria terrestre, sistemi di Telerilevamento di prossimità: tipologie di UAV (Unmanned Aerial Vehicle), normative che regolano l’utilizzo degli UAV, esercitazioni in campo, normativa di riferimento. Software per il processamento del modello fotogrammetrico terrestre e aereo (1 CFU).
Sistemi a Scansione Laser: teoria dell' impulso laser, principi di funzionamento, principali strumenti per il precision farming (es. Mobile Mapping), software per il processamento di nuvole di punti e per la loro classificazione (1 CFU).

Introduction to the course: definitions and objectives of Smart Farming, basic principles of Geomatics to support the Smart Farming (0,1 CFU).
Basics of Geodesy and Cartography, concepts of cartographic representation, geo-positioning (0,2 CFU).
Satellite Positioning Systems, Constellation with GNSS (0,2 CFU).
Spectral Ground behavior, basics of radiometry and main laws of radiometry, reflection emission and refraction with a particular focus on crops and Smart Farming application like soil, water and vegetation (0,5 CFU).
Remote Sensing: spectral, spatial, temporal resolution, multi-hyper spectral sensors, evaluation of VHR images, description and exercise on open source platforms (e.g. Copernicus) to download and process Satellite Images., Active Systems like SAR (1 CFU).
Main principles of image computation and visual/automatic interpretation. Generation of Orthoimages, Digital Terrain Representation (DSM, DTEM, DEM), techniques of classification (e.g. Land Cover/Land Use) both supervised and unsupervised (1 CFU).
Usage of image processing software and laboratory exercise (1 CFU).
Photogrammetry: Principles of photography, terrestrial and close range photogrammetry, proximal sensing: typologies of drones (UAV), legal regulations, field exercises. Software of photogrammetric processing. (1 CFU).
Laser Scanner Systems (LiDAR).: basic principles of Laser Pulse, main tools of data acquisition in the field of Precision Farming, open source software of processing, point cloud processing and classification (1 CFU).


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DELL'ESAME DEVELOPMENT OF THE EXAMINATION
Modalità di valutazione dell'apprendimento.

La verifica finale verterà su un colloquio orale a partire da un argomento approfondito dallo studente. Lo studente potrà avvalersi anche di slide di presentazione di un argomento che ha avrà approfondito o di elaborazioni svolte con le tecniche acquisite nel corso di studi. Per gli di studenti con disabilità/invalidità o disturbo specifico di apprendimento (DSA), che abbiano fatto debita richiesta di supporto per affrontare lo specifico esame di profitto all’Info Point Disabilità/DSA dell’Ateneo. le modalità di esame saranno adattate alla luce di quanto previsto dalle linee guida di Ateneo (https://www.univpm.it/Entra/Accoglienza_diversamente_abili)


Criteri di valutazione dell'apprendimento.

Lo studente, nel corso della prova orale, dovrà dimostrare: a) di aver ben compreso i concetti esposti nel corso b) di saper discriminare l’utilizzo delle diverse tecniche della Geomatica per la raccolta dell’informazione cartografica; c) di saper processare dei dati immagine di tipo digitale; d) di gestire l’elaborazione dei dati raster e vettoriali in ambiente GIS. Per superare la prova orale, lo studente dovrà dimostrare di possedere una complessiva conoscenza dei contenuti, esposti in maniera sufficientemente corretta con utilizzo di adeguata terminologia tecnica, e di essere in grado di affrontare ragionamenti deduttivi che gli consentano di realizzare opportuni collegamenti all’interno della materia e di averne acquisito una completa padronanza.


Criteri di misurazione dell'apprendimento.

Attribuzione del voto finale in trentesimi. Il completamento dell'esame porterà a valutazioni che variano da 18 a 30 " cum laude" .


Criteri di attribuzione del voto finale.

La prova orale sarà articolata su tre quesiti principali, ognuno dei quali sarà valutabile con un punteggio variabile fra 0 e 10 punti. La lode verrà attribuita agli studenti che, avendo conseguito la valutazione massima, abbiano dimostrato una particolare brillantezza nell’esposizione orale e di avere capacità non solo mnemoniche ma anche trasversali tra le diverse discipline.


Learning Evaluation Methods.

Final assessment will consist of oral test on the subjects listed in the teaching program starting from a topic developed by the student.The student can also make use of presentation slides of a subject he/she has studied in depth or of elaborations carried out with the techniques acquired during the course of study. For those students with a disability or specific learning disorder (SDA), who have made an appropriate request for support to take the specific profit exam at the University’s Disability Info Point/DSA, the examination procedures will be adapted in the light of the provisions of the University guidelines (https://www.univpm.it/Entra/Accoglienza_diversamente_abili)


Learning Evaluation Criteria.

The student during the oral test will must demonstrate: a ) the knowledge of the concepts discussed in the classroom; b ) the ability to choose the Geomatic techniques to collect cartographic data; c ) the knowledge of the digital image processing; d) the ability to solve the raster and vector data processing in a GIS environment. To pass the oral exam, the student must demonstrate an overall understanding of the contents, to be able to present them with appropriate technical terminology, to deal with deductive thinking to provide appropriate links within the Geomatic topics to solve in better way the problems.


Learning Measurement Criteria.

The final mark is attributed in thirtieths. Successful completion of the examination will lead to grades ranging from 18 to 30 “cum laude”.


Final Mark Allocation Criteria.

The oral test will consist of three questions each of which will be evaluated using a score ranging from 0 to 10 points. The degree of 30 “cum laude” is attributed to students which demonstrate a particular smart and clever exposure and to have abilities not only mnemonic but also transversal between the different disciplines.



TESTI CONSIGLIATI RECOMMENDED READING

M. Gomarasca : “Elementi di Geomatica”, Associazione Italiana di Telerilevamento, 2004. G. Fangi : “Note di Fotogrammetria”, CLUA, Ancona. L. Biagi : “I fondamentali del GPS“, Ed. Geomatics Workbooks, 2009, http://geomatica.como.polimi.it/workbooks/, Libro on-line A. Dermanis, L. Biagi: “Telerilevamento. Informazione territoriale mediante immagini da satellite”, con CD-ROM, Casa Editrice Ambrosiana, 2002. A. Sole., V. Scuccimarri: “La terra vista dal GIS. Breve corso sui sistemi informativi geografici”, Dipartimento di Ingegneria e Fisica dell‟Ambiente, Università degli studi della Basilicata. http://www.difa.unibas.it/utenti/sole/doc/Libro GIS.pdf Materiale in forma di slide e testi ausiliari raccolti dal docente e messi a disposizione degli studenti in formato elettronico

M. Gomarasca : “Elementi di Geomatica”, Associazione Italiana di Telerilevamento, 2004. G. Fangi : “Note di Fotogrammetria”, CLUA, Ancona. L. Biagi : “I fondamentali del GPS“, Ed. Geomatics Workbooks, 2009, http://geomatica.como.polimi.it/workbooks/, Libro on-line A. Dermanis, L. Biagi: “Telerilevamento. Informazione territoriale mediante immagini da satellite”, con CD-ROM, Casa Editrice Ambrosiana, 2002. A. Sole., V. Scuccimarri: “La terra vista dal GIS. Breve corso sui sistemi informativi geografici”, Dipartimento di Ingegneria e Fisica dell‟Ambiente, Università degli studi della Basilicata. http://www.difa.unibas.it/utenti/sole/doc/Libro GIS.pdf Slides and digital books related to the lessons of the course.


Scheda insegnamento erogato nell’A.A. 2023-2024
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento.
Academic year 2023-2024

 


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