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Basics of Remote Sensing for Agriculture

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Basics of Remote Sensing for Agriculture

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Anno accademico 2021/2022

Codice attività didattica
SAF0331
Docente
Prof. Enrico Corrado Borgogno Mondino (Affidamento interno)
Corso di studio
[290511-FOND] SCIENZE VITICOLE ED ENOLOGICHE - curr. Fondamentale
[290511-INTER] SCIENZE VITICOLE ED ENOLOGICHE - curr. International
Anno
2° anno
Periodo
Annualità singola
Tipologia
D - A scelta dello studente
Crediti/Valenza
5
SSD attività didattica
ICAR/06 - topografia e cartografia
Erogazione
Convenzionale
Lingua
Inglese
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Scritto
Prerequisiti
No requirement is strictly due for this module, but basics of Mathematics, Physics, Statistics, GIS and Survey (GNSS, ordinary and digital photogrammetry) are appreciated.
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Il corso fornisce le nozioni fondamentali del telerilevamento ottico multispettrale e della fotogrammetria digitale da satellite, aereo e drone. Inoltre, verranno impartite nozioni di processamento e interpretazione delle immagini multispettrali per l'estrazione di informazioni sia qualitative che quantitative relative alle colture investigate. Gli studenti verranno introdotti alle tecniche del telerilevamento applicato all'agricoltura di precisione con riferimento sia alla variabilità spaziale che temporale (fenologia) delle colture ai fini di una più cosciente gestione delle stesse.

The course will supply fundamentals of multispectral optical remote and digital photogrammetry sensing from satellite/airplane/UAV. In addition, student will be trained in image interpretation and quantitative information extraction from spectral properties of imaged crops. The course introduces students to the most common imaging technics, both ordinary and multispectral, applied in the Precision Farming context. Remote sensing is intended to map crops properties in time and space to derive information useful to support ordinary crop management practices.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Competenze Teoriche

Agli studenti saranno fornite le fondamentali nozioni teoriche nell’ambito di:

  • telerilevamento mutispettrale ottico passivo
  • fotogrammetria digitale aerea
  • posizionamento satellitare GNSS e sistemi di coordinate
  • processamento digitale di immagini
  • modellazione statistica dei dati necessaria a calibrare I modelli regressive che legano le misure spettrali a quelle agronomiche.

Competenze pratiche

In riferimento a quanto appreso in linea teorica gli studenti acquisiranno competenze:

  • nel selezionare adeguatamente sia il tipo di dato che di processo più idoneo ad un determinato tipo di applicazione agronomica
  • nel pre-processare radiometricamente e geometricamente le immagini grezze multispettrali
  • nel calcolare i principali indici spettrali (NDVI, EVI,SAVI,NDWI etc.) correlabili a proprietà agronomiche delle colture o dei terreni;
  • nel generare e interpretare mappe di vigore e tradurle in mappe di stima di un determinate parametro agronomico
  • nel generare mappe di prescrizione
  • nel processare immagini da sistemi SAPR (droni): pianificazione del volo, rilievo dei punti di appoggio, orientamento del blocco fotogrammetrico, generazione dell’ortomosaico, calcolo della mappa di indice spettrale.

Competenze critiche

Gli studenti saranno in grado di proporre, progettare e validare la soluzione più idonea per una specifica esigenza agronomica (selezione del giusto tipo di imagine, progetto del rilievo, campionamento dei dati di campo, etc.)

Competenze di comunicazione

Gli studenti saranno messi in grado di interagire adeguatamente con gli agricoltori e i fornitori di servizi ausiliari (operatori SAPR, topografi, meccanici agrari, etc. ) al fine di gestire l’intero processo che dai dati di campo, passando per le immagini telerilevate arriva alla gestione differenziale degli appezzamenti in ottica di agricoltura di precisione.

Theoretical skills

Students will be given the following theoretical bases:

  • Fundamentals of optical multispectral remote sensing
  • Fundamentals of aerial digital photogrammetry
  • Fundamentals of satellite positioning (GNSS) and digital cartography
  • Basics of digital image processing
  • Basics of statistical modeling to relate spectral measures from multispectral imagery to agronomic information.

Practical skills

According to the acquired theoretical skills students will be able to:

  • select the proper imaging technique and/or dataset to respond to a specific agronomic requirement
  • radiometrically and geometrically pre-process imagery to recover measures from raw data
  • compute proper spectral indices (NDVI, EVI,SAVI,NDWI etc.) correlated to agronomic properties of crops
  • generate and interpret generated  maps  (vigor or other agronomic parameters derived by modeling from spectral indices)
  • analyze vigor maps to derive prescription maps
  • To process imagery from UAV: flight plan, Ground Control Points survey by GNSS, image bundle adjustment, ortho-mosaic generation, spectral index map generation.

Critical skills

Students will be able to:

  • Propose, project and validate the proper solution to respond to a specific agronomic instance (image type selection, survey designing, ground observation sampling, etc.)

Communication skills

Students will be able to:

  • properly interact with farmers and with eventual external service suppliers (UAV operators, surveyors, farming machinery experts, etc.) to manage the whole process from ground data through imagery to crop management operations in field (variable rate interventions).

 

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Programma

  • Introduzione al telerilevamento: definizione e principali leggi fisiche
  • Radiazione e superfici: riflettanza, trasmittanza, assorbanza, emittanza e rugosità
  • Firma spettrale delle superfici;
  • Radiazione e atmosfera: trasmissività e diffusione atmosferica. Modelli di trasferimento radiativo.
  • Sensori per il telerilevamento e caratteristiche delle immagini multispettrali
  • Satelliti per l’osservazione della Terra
  • Introduzione al processamento di immagine
  • Fondamenti di colorimetria
  • Pre-processamento delle immagini
  • Classificazione delle immagini: classificatory assistiti e automatici; validazione della classificazione.
  • Indici spettrali: NDVI, EVI, SAVI, NDWI.
  • Indici spettrali e colture: vigore, produttività, potenziale idrico, etc.
  • Interpretazione delle mappe di indice spettrale: clustering (mappe di prescrizione) e stima  di  parametri agronomici
  • Telerilevamento da SAPR e aereo
  • Fondamenti di fotogrammetria
  • Fondamenti di GNSS
  • Flusso di lavoro ordinario da immagini da SAPR: piano di volo, misura dei punti di appoggio, orientamento delle immagini, generazione dell’ortomosaico.

  • Introduction to Remote Sensing: definitions and main physical laws
  • Surface and radiation: reflectance, transmittance, absorbance, emittance, roughness.
  • Spectral signature of objects;
  • Radiation and atmosphere: transmission and scattering. Radiative transfer models.
  • The scheme of a generic multispectral sensor: multispectral imagery characteristics
  • Satellites for Earth Observation
  • Basics of image processing
  • Basics of colorimetry           
  • Imagery radiometric pre-processing
  • Image georeferencing
  • Image classification: supervised and unsupervised classifiers; classification validation.
  • Spectral Indices: NDVI, EVI, SAVI, NDWI.
  • Relating spectral indices to crop features: vigour, productivity, water potential, etc.
  • Interpreting maps. Clustering (prescription maps) and estimation (estimate of quantitative agronomic parameters from indices).
  • Remote sensing from airplane and UAV
  • Basics of digital photogrammetry
  • Basics of GNSS
  • The UAV data processing workflow: flight plan, Ground Control Points survey by GNSS, image bundle adjustment, ortho-mosaic generation

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Modalità di insegnamento

LE LEZIONI SARANNO ONLINE IN MODALITA' SINCRONA CON COLLEGAMENTO DIRETTO A QUESTO LINK (indirizzo propria pagina webex o altro per docenti delle sedi italiane) E CARICATE ONLINE SU MOODLE ENTRO 72 ORE.

Lessons will be given by WEBEX in a Sinchronous Mode by accessing the following link

https://unito.webex.com/meet/enrico.borgogno

All the lessons will be recorded and the correspondent video uploaded onto MOODLE platform within 72 hours.

LE LEZIONI SARANNO ONLINE IN MODALITA' SINCRONA CON COLLEGAMENTO DIRETTO A QUESTO LINK (indirizzo propria pagina webex o altro per docenti delle sedi italiane) E CARICATE ONLINE SU MOODLE ENTRO 72 ORE.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

All’inizio di ogni nuova lezione, gli studenti saranno chiamati a discutere con il professore (10 minuti) del contenuto della lezione precedente, sollecitati da alcune domande loro indirizzate o in conseguenza a loro stessi suggerimenti.

L’esame è di tipo SCRITTO così composto: a) 5 domande APERTE con punteggio di 5/30 ciascuna; b) 5 domande CHIUSE che capitalizzano: 1/30 se corrette; -0.5/30 se sbagliate; 0/30 se lasciate in bianco.

At the beginning of a new lesson students are required to discuss with professor (10 minutes) about the content of the previous lesson. In this context students are invited to answer some technical questions and proposing their own ones.

Exam will be WRITTEN. It includes: a) 4 open questions scoring 5 points each; b) 5 closed questions with the following scores: 1 for correct answer, -0.5 for wrong, 0 for NOT answered; c) on numerical exercise (score = 5) concerning one of the following topics: leveling network adjustment, error propagation, simple and multiple resection, traverse survey, photogrammetric measurements. Total maximum score is 30/30.

 

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Attività di supporto

 

Testi consigliati e bibliografia

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[1] Computer Processing of Remotely Sensed Images. An introduction (3rd edition), P. Mather, 2006.

[2] Telerilevamento: Informazione Territoriale mediante immagini da satellite,  A. Dermanis, L.Biagi, Casa Editrice Ambrosiana

[3] Basics of Geomatics, M.A. Gomarasca, Springer, 2009.

 

[1] Computer Processing of Remotely Sensed Images. An introduction (3rd edition), P. Mather, 2006.

[2] Telerilevamento: Informazione Territoriale mediante immagini da satellite,  A. Dermanis, L.Biagi, Casa Editrice Ambrosiana

[3] Basics of Geomatics, M.A. Gomarasca, Springer, 2009.



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Note

 Sede di Asti.

Le modalità di svolgimento dell'attività didattica potranno subire variazioni in base alle limitazioni imposte dalla crisi sanitaria in corso. In ogni caso è assicurata la modalità a distanza per tutto l'anno accademico.

The methods of carrying out the teaching activity may vary according to the limitations imposed by the current health crisis. In any case, the remote mode is ensured througouth the academic year.

Registrazione
  • Aperta
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    Ultimo aggiornamento: 24/09/2021 09:50