- Oggetto:
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Basics of Remote Sensing for Agriculture
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Basics of Remote Sensing for Agriculture
- Oggetto:
Anno accademico 2018/2019
- Codice dell'attività didattica
- SAF0092
- Docente
- Prof. Enrico Corrado Borgogno Mondino (Affidamento interno)
- Corso di studi
- [290511-TRAD] SCIENZE VITICOLE ED ENOLOGICHE - curr. Tradizionale
- Anno
- 2° anno
- Tipologia
- D - A scelta dello studente
- Crediti/Valenza
- 5
- SSD dell'attività didattica
- ICAR/06 - topografia e cartografia
- Modalità di erogazione
- Convenzionale
- Lingua di insegnamento
- Inglese
- Modalità di frequenza
- Facoltativa
- Tipologia d'esame
- Scritto
- Prerequisiti
-
Nessun
No requirement is strictly due for this module, but basics of Mathematics, Physics, Statistics, GIS and Survey (GNSS, ordinary and digital photogrammetry) are appreciated. - Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Il corso fornisce le nozioni fondamentali del telerilevamento ottico multispettrale e della fotogrammetria digitale da saetllite, 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.
- Oggetto:
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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Modalità di insegnamento
Il corso è composto da lezioni teoriche e pratiche. Le prime riguardano le nozioni fondamentali del telerilevamento ottico multispettrale e della fotogrammetria digitale. Le seconde sono specificatamente indirizzate al processamento di immagini ed alla modellizzazione statistica delle misure spettrali ai fini della loro traduzione agronomica. Esempi pratici saranno mostrati durante il corso, inclusa la modalità di accesso ai dati satellitari gratuiti via WEB.
The course is composed of theoretical and practical lessons. The former concern basic topics of optical remote sensing and digital photogrammetry. The latter is specifically addressed to traditional image processing workflow (spectral and geometric operations) and statistical computations aimed at translating spectral information into agronomic information. Moreover free WEB resources of remotely sensed satellite data will be presented.
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Modalità di verifica dell'apprendimento
All’inizio di ogni nuova lezione, gli student 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) 5 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). Total maximum score is 30/30.
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Attività di supporto
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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
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
[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
Asti
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