Nuova sessione online, live streaming, di “Telerilevamento Avanzato”, l'appuntamento che la Formazione TerreLogiche dedica a tutti coloro che sono interessati all’applicazione di tecniche di analisi avanzata di immagini multispettrali (Copernicus, Landsat, immagini rilevate da droni), con particolare riferimento ai processi di classificazione, automazione e ricerca complessa di dati telerilevati di pubblico dominio. Il corso si terrà il prossimo 17, 18 e 19 Novembre ed è ancora possibile riservare uno degli ultimi posti disponibili.
Durante le tre giornate di lezione verranno illustrati metodi e procedure avanzate per l’individuazione di dataset multispettrali open, la loro pre-elaborazione, analisi, classificazione semi-automatica, e trasferite le competenze per la creazione di insiemi di immagini e di tecniche automatiche di elaborazione utilizzando sorgenti dati e software di pubblico dominio. Il docente descriverà inoltre le principali tecniche di classificazione delle immagini multispettrali per l’individuazione delle diverse superfici territoriali e lo studio di fenomeni naturali e antropici in termini spaziali e temporali. Infine, saranno presentate le moderne procedure di analisi basate su algoritmi di classificazione innovativi di machine learning per l’individuazione degli elementi territoriali.
Gli strumenti utilizzati durante le esercitazioni saranno QGIS, il plugin Semi-Automatic Classification Plugin e i toolbox della piattaforma SNAP dell'ESA.
Tutti i partecipanti avranno modo di sviluppare nuove competenze e saranno quindi in grado, ad esempio, di implementare processi per l’individuazione e organizzazione di dati multispettrali pubblici utilizzando parametri selettivi; svolgere procedure per l’automazione di processi di analisi mediante software open; valutare la risposta spettrale dei diversi oggetti e la loro separabilità spettrale; realizzare una classificazione supervisionata utilizzando immagini multispettrali per l'individuazione e la separazione di diverse classi di uso/copertura del suolo (urbano, aree naturali, aree agricole, acque); comparare diversi algoritmi di classificazione e relativa impostazione parametrica; sperimentare l’utilizzo di algoritmi di classificazione di tipo machine learning (come Random Forest), e molto altro ancora.
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