Data Science

Salvatore Stramondo
FERDINANDO NUNZIATA

The module aims at providing a general background on the remote sensing

systems for Earth Observation from space‐borne platforms and on data

processing techniques. It describes, using a system approach, the characteristics

of the system to be specified to fulfil the final user requirements in different

domains of application. Remote sensing basics and simple wave‐interaction

models useful for data interpretation are reviewed together with technical

principles of the main remote sensors. The course also provides an overview

of the most important applications and bio‐geophysical parameters (of the

atmosphere, the ocean and the land) which can be retrieved. The most important

techniques for data processing and product generation, also by proposing

practical exercises using the computer, are analysed together with an overview

of the main Earth Observation satellite missions and the products they provide to

the final user.

GENERALI
Lo scopo del corso è fornire agli studenti competenze teoriche e pratiche sull'utilizzo di dati telerilevati per l'osservazione della terra. Il corso fornirà una panoramica dei sensori e delle tecniche utilizzate per generare prodotti a valore aggiunto a partire da misure telerilevate da satellite focalizzandosi su prodotti generati nel contesto dell'osservazione dell'atmosfera, del suolo, del mare, del ghiaccio e delle aree urbane.

SPECIFICI:
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
Alla fine di questo insegnamento lo/la studente dovrà:
- conoscere i principali presupposti teorici legati all'osservazione della terra;
- conoscere i principali sensori per l'osservazione della terra;
- conoscere i principali prodotti a valore aggiunto generati a partire da misure telerilevate

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Alla fine di questo insegnamento lo studente saprà:
- conoscere i principi alla base delle misure telerilevate;
- raccogliere ed elaborare autonomamente dati telerilevati;
- utilizzare gli strumenti e le adeguate competenze per l'interpretazione dei dati e l'estrazione di informazione da dati telerilevati.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Alla fine di questo insegnamento lo/la studente saprà formulare un giudizio:
- sulla qualità dei dati telerilevati;
- sui prodotti a valore aggiunto generati dai dati telerilevati;.

ABILITÀ COMUNICATIVE
Alla fine dell'insegnamento lo/la studente dovrà sapere:
- usare un linguaggio corretto e adeguato per la comunicazione di informazioni estratte da dati telerilevati.

CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO
Alla fine di questo insegnamento lo/la studente saprà:
- riconoscere in modo autonomo le tipologie di dati telerilevati da utilizzare;
- elaborare autonomamente misure telerilevate al fine di generare prodotti a valore aggiunto relativi all'osservazione della terra

Benché nessuna propedeuticità sia prevista in modo formale, è auspicabile che lo/la studente affronti il modulo avendo conoscenza di base di Analisi Matematica e di Fisica.

Introduzione al Telerilevamento: definizione, storia, vantaggi e applicazioni.
Energia elettromagnetica: definizione e leggi fisiche fondamentali.
Interazioni tra energia elettromagnetica e atmosfera: finestre atmosferiche e fenomeni di assorbimento e diffusione.
Interazione tra energia elettromagnetica e superfici: riflessione, assorbimento e trasmissione.
Caratteristiche dei sistemi di osservazione per l’osservazione della Terra.
Caratteristiche operative dei dati: scala e risoluzione.
I sensori digitali per l’osservazione della Terra: sensori attivi e passivi.
Tipologie di satelliti per l'Osservazione della Terra.
Sensori ottici
Sensori alle microonde
Tecniche di elaborazione delle immagini: miglioramento radiometrico, pre-processamento geometrico e pre-processamento radiometrico.
I programmi satellitari con dati ad accesso libero (Landsat, Copernicus, …).
Applicazioni

F.T. Ulaby and D.G Long. Microwave radar and radiometric remote sensing The University of Michigan press, Ann Arbor, 2014.
W. Emery and A. Camps Introduction to Satellite Remote Sensing Elsevier, 2017, Netherlands.

L’insegnamento è organizzato in lezioni teoriche (40 ore) ed esercitazioni (20 ore) svolte mediante l’utilizzo del software SNAP e di software sviluppato in aula in ambiente Matlab/Python. Le prime sono dedicate alla presentazione degli aspetti teorici e metodologici dei fenomeni presi in esame; le seconde sono finalizzate a comprendere, dal punto di vista operativo, le modalità di gestione, elaborazione ed estrazione di informazione da dati acquisiti da sensori posti a bordo di piattaforme satellitari.

Lezioni frontali

L'esame consiste di una prova orale e di un elaborato scritto.

L'esame sarà composto di due parti: una orale e una scritta nella forma di un elaborato che le studentesse e gli studenti dovranno preparare e presentare individualmente o in piccoli gruppi (massimo tre persone). La relazione, che va consegnata 1 settimana prima della data di esame, sotto forma di file ppt, deve essere utilizzata per dimostrare l'applicazione dei concetti, dei metodi e delle analisi presentate durante l'insegnamento. Il documento scritto deve essere un testo descrittivo e autoesplicativo, progettato per fornire un quadro completo degli obiettivi, dei metodi e dei risultati.

Tutti gli argomenti trattati durante il corso, e la loro applicazione utilizzando il software adottato, sono parte integrante dell'esame orale.

I criteri di valutazione utilizzati per comporre il voto finale includono la valutazione della:

capacità di produrre una presentazione concisa, coerente ed efficace (50%)
capacità di esporre chiaramente i contenuti della relazione e conoscenza teorica relativa agli argomenti trattati durante le lezioni (50%)

Relative al programma del corso