2023-2024 / SPAT0032-2

Remote sensing

Durée

20h Th, 20h Pr

Nombre de crédits

 Master : ingénieur civil en aérospatiale, à finalité5 crédits 
 Master en sciences spatiales, à finalité5 crédits 

Enseignant

François Jonard

Langue(s) de l'unité d'enseignement

Langue anglaise

Organisation et évaluation

Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier

Horaire

Horaire en ligne

Unités d'enseignement prérequises et corequises

Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme

Contenus de l'unité d'enseignement

Les enseignements théoriques abordent les sujets suivants:

  • General theoretical concepts in Earth observation
  • Optical remote sensing
  • Thermal infrared remote sensing
  • Passive and active microwave remote sensing
  • Advanced Earth observation: very high-resolution (drones, nanosatellites) and hyperspectral remote sensing
  • Earth observation applications for land monitoring
Les leçons pratiques abordent les sujets suivants:

  • Time series extraction of optical vegetation indices (Google Earth Engine)
  • Time series analysis for land monitoring (Python Notebook)
  • Radar data processing for flood monitoring
  • Optical data processing for forest fire detection
  • LiDAR and photogrammetric drone data processing
  • Retrieval of biophysical variables from hyperspectral data (radiative transfer modelling)
Les cours sont complétés par un projet qui permet aux étudiants de se familiariser avec les concepts théoriques et les principales techniques de télédétection.

Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement

Ce cours fournit une introduction à la télédétection, en insistant sur les mécanismes d'interaction matière-rayonnement qui déterminent les observables accessibles dans chaque domaine du spectre électromagnetique.

À la fin du cours, l'étudiant sera en mesure de comprendre les concepts théoriques liés à l'observation de la Terre et d'appliquer des techniques avancées de traitement du signal.

Savoirs et compétences prérequis

Le cours est accessible à tout étudiant possédant un diplôme de Bachelier en Sciences ou Sciences Appliquées.

Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

Cours théoriques et pratiques combinés à un projet.

Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)

Cours donné exclusivement en présentiel


Explications complémentaires:

Les cours magistraux et les travaux pratiques sont donnés en présentiel.

Un projet est à réaliser de façon autonome par groupe de généralement deux ou trois étudiants.

Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours

Les transparents des cours théoriques sont disponibles sur eCampus. Des liens vers d'autres sources (livres ou articles) sont également fournis à la fin de chaque jeu de transparents.

Modalités d'évaluation et critères

Examen(s) en session

Toutes sessions confondues

- En présentiel

évaluation écrite

Travail à rendre - rapport


Explications complémentaires:

L'évaluation est basée sur le projet (40% - si réussite de l'examen sur la partie théorique) et un examen écrit (60%).

Pour chaque projet, il faudra soumettre un rapport sous la forme d'un Notebook ainsi que les codes Python dans les délais fixés. Chaque groupe devra présenter et défendre son projet devant la classe. Le projet est obligatoire, les étudiants qui n'auront pas réalisé et présenté le projet ne seront pas autorisés à passer l'examen.

Le but de l'examen sera d'évaluer la compréhension des concepts vus au cours théoriques. Les étudiants devront répondre à des questions couvrant l'ensemble de la matière.

Stage(s)

Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours

Néant

Contacts

Prof. François Jonard, francois.jonard@uliege.be

Association d'un ou plusieurs MOOCs