SAR-технології в природокористуванні
Спеціальність: Науки про Землю
Код дисципліни: 6.103.01.E.046
Кількість кредитів: 5.00
Кафедра: Вища геодезія та астрономія
Лектор: Аліна ФЕДОРЧУК
Семестр: 6 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування у здобувачів освіти компетентностей:
інтегральна компетентність:
ІНТ. Здатність розв’язувати складні спеціалізовані задачі та практичні проблеми у професійній діяльності предметної області наук про Землю або у процесі навчання із застосуванням сучасних теорій та методів дослідження природних та антропогенних об’єктів та процесів із використанням комплексу міждисциплінарних даних та за умовами недостатності інформації.
загальні компетентності:
ЗК3. Здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях.
ЗК7. Навички використання інформаційних і комунікаційних технологій.
фахові компетентності:
ФК2. Здатність застосовувати базові знання фізики, хімії, біології, екології, математики, інформаційних технологій тощо при вивченні Землі та її геосфер.
ФК3. Здатність здійснювати збір, реєстрацію і аналіз даних за допомогою відповідних методів і технологічних засобів у польових і лабораторних умовах.
ФК6. Здатність інтегрувати польові та лабораторні спостереження з теорією у послідовності: від спостереження до розпізнавання, синтезу і моделювання.
фахові компетентності професійного спрямування:
ФКС1.2. Сучасні уявлення про принципи моніторингу стану природного середовища й охорони живої природи.
ФКС1.5. Здатність організувати роботу відповідно до вимог безпеки життєдіяльності й охорони праці.
ФКС1.10. Здатність використовувати професійно профільовані знання й уміння в галузі теоретичних основ інформатики й практичного використання комп’ютерних технологій для космічного моніторингу.
ФКС1.11. Здатність володіти навичками роботи з сучасним програмним забезпеченням, використовувати інформаційні технології для розв’язання експериментальних і практичних задач у галузі професійної діяльності.
Результати навчання: ПР5. Вміти проводити польові та лабораторні дослідження.
ПР8. Обґрунтовувати вибір та використовувати польові та лабораторні методи для аналізу природних та антропогенних систем і об’єктів.
ПР9. Вміти виконувати дослідження геосфер за допомогою кількісних методів аналізу.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Попередні навчальні дисципліни
Космічні знімальні та геодезичні системи
Супутні і наступні навчальні дисципліни
Основи GNSS-геодинаміки
Короткий зміст навчальної програми: Навчальна дисципліна “SAR-технології в природокористуванні” охоплює теоретичні лекції та лабораторні заняття, де студенти зможуть опанувати сучасні методи та технології використання радарної супутникової зйомки (SAR) для моніторингу стану природних ресурсів та територій. Курс ознайомить студентів з інноваційними підходами до опрацювання й аналізу SAR-даних для вивчення екологічних процесів, виявлення змін на поверхні Землі, а також прогнозування і управління природними та антропогенними ризиками. Особлива увага приділяється використанню SAR-технологій для спостереження за лісовими ресурсами, водними об’єктами, ґрунтовим покривом і змінами ландшафтів з метою збереження природного середовища та ефективного використання ресурсів.
Форми навчання, для яких читається дисципліна: денна, при необхідності дистанційна.
Зміст навчальної дисципліни: Вступ до SAR-технологій та їх роль у природокористуванні. Формування зображень SAR і особливості радарного сигналу. Принципи опрацювання SAR-даних. Використання SAR для моніторингу змін поверхні Землі. Радарна інтерферометрія (InSAR). Застосування SAR у гідрології та моніторингу водних ресурсів. Застосування SAR у лісовому та сільському господарстві. Використання SAR для моніторингу геологічних процесів.
Запланована навчальна діяльність: лекцій 30 год., лабораторних занять 30 год., самостійної роботи 90 год. (у т. ч. контрольні роботи 12), разом 150 год.
Методи викладання: словесні (лекція, пояснення), практичні (лабораторні роботи, контрольні роботи), наочні методи (ілюстрування, демонстрування). У випадку необхідності лекції та інші заняття проводяться онлайн.
Методи контролю і оцінювання навчальних досягнень: тестування, захист лабораторних робіт.
Вид семестрового контролю: диф. залік.
Опис: Лекційні заняття
Тема 1. Вступ до SAR-технологій та їх роль у природокористуванні.
1.1 Основні принципи роботи SAR. Огляд радіолокаційних систем.
1.2 SAR як інструмент дистанційного зондування Землі. Основні галузі застосування.
Тема 2. Формування зображень SAR і особливості радарного сигналу.
2.1 Принципи синтезу апертури. Формування радарних зображень.
2.2 Характеристики SAR-сигналу: роздільна здатність, поляризація, частота.
Тема 3. Принципи опрацювання SAR-даних.
3.1 Етапи опрацювання SAR-зображень: радіометрична та геометрична корекції.
3.2 Видалення шуму та спекл-ефекту в SAR-даних.
Тема 4. Використання SAR для моніторингу змін поверхні Землі.
4.1 Спостереження за деформаціями земної поверхні з використанням SAR.
4.2 Деформаційний моніторинг урбанізованих територій та промислових об’єктів.
Тема 5. Радарна інтерферометрія (InSAR).
5.1 Основи інтерферометрії. Принцип формування інтерферометричних SAR-зображень.
5.2 Диференціальна інтерферометрія (DInSAR) для оцінки змін поверхні.
Тема 6. Застосування SAR у гідрології та моніторингу водних ресурсів.
6.1 Моніторинг повеней, зміни рівня води та берегових ліній за допомогою SAR.
6.2 Використання SAR для контролю стану льодовиків і водосховищ.
Тема 7. Застосування SAR у лісовому та сільському господарстві.
7.1 Оцінка біомаси лісових масивів та виявлення незаконної вирубки лісів.
7.2 Використання SAR для моніторингу сільськогосподарських земель та врожаїв.
Тема 8. Використання SAR для моніторингу геологічних процесів.
8.1 Виявлення зсувів, обвалів і гірських деформацій за допомогою SAR.
8.2 Моніторинг вулканічної активності та землетрусів з використанням InSAR.
Лабораторні заняття
Лабораторна робота №1. Попереднє опрацювання SAR-зображень.
1.1. Попереднє опрацювання SAR-даних: завантаження зображень, застосування радіометричної та геометричної корекції.
1.2. Видалення спекл-ефекту: застосування фільтрів для зменшення шуму в SAR-зображеннях.
Лабораторна робота №2. Створення інтерферометричного зображення та визначення деформацій поверхні за допомогою SAR/InSAR.
2.1. Створення інтерферометричного зображення з використанням пари SAR-знімків.
2.2. Визначення деформацій поверхні за допомогою InSAR та побудова інтерферограми.
Лабораторна робота №3. Аналіз SAR-зображень для моніторингу природних процесів і ресурсів.
3.1. Аналіз SAR-зображень для моніторингу повеней та змін рівня води.
3.2. Оцінка стану лісових масивів за SAR-даними та виявлення незаконної вирубки лісу.
3.3. Використання SAR для виявлення зсувів та створення деформаційних карт на основі SAR-даних.
3.4. Аналіз SAR-зображень для моніторингу сільськогосподарських угідь та оцінка врожайності.
Методи та критерії оцінювання: Поточний контроль включає:
1. Виконання та захист лабораторних робіт.
2. Залік – усна форма (питання, при онлайн-навчанні - тести у ВНС).
Лабораторні роботи, які оцінюються у 10 балів:
? 10 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач;
? 8 балів – («дуже добре») виставляється за знання навчального матеріалу вище від середнього рівня, включаючи розрахунки, аргументовані відповіді на поставлені запитання (можлива невелика кількість неточностей), вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач;
? 6 бали – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу, включаючи розрахунки, аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач;
? 4 бали – («посередньо» («задовільно») виставляється за посередні знання навчального матеріалу, мало аргументовані відповіді, слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач;
? 2 бали – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач;
? 1 бал – («незадовільно») виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач;
? 0 балів – («дуже погано») виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Критерії оцінювання результатів навчання: Лабораторна робота №1 10 балів
Лабораторна робота №2 10 балів
Лабораторна робота №3 10 балів
Контрольна робота 10 балів
Залік 60 балів
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: Remote Sensing Tutorials. URL: https://natural-resources.canada.ca/maps-tools-and-publications/satellite-imagery-and-air-photos/tutorial-fundamentals-remote-sensing/9309
Euillades, P., Euillades, L., Pepe, A., Mastro, P., Falabella, F., Imperatore, P., ... & Rosell, P. (2021). Recent advancements in multi-temporal methods applied to new generation SAR systems and applications in South America. Journal of South American Earth Sciences, 111, 103410. https://doi.org/10.1016/j.jsames.2021.103410
Asiyabi, R. M., Ghorbanian, A., Tameh, S. N., Amani, M., Jin, S., & Mohammadzadeh, A. (2023). Synthetic aperture radar (SAR) for ocean: A review. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2023.3310363
Sharma, L. K., Gupta, R., & Pandey, P. C. (2021). Future aspects and potential of the remote sensing technology to meet the natural resource needs. Advances in remote sensing for natural resource monitoring, 445-464. https://doi.org/10.1002/9781119616016.ch22
Curlander, J. C. (1982, June). Geometric and rediametric distortion in spaceborne SAR imagery. In Proc. of the NASA Workshop on Registration and Rectification. https://ntrs.nasa.gov/citations/19820020841
Argenti, F., & Alparone, L. (2002). Speckle removal from SAR images in the undecimated wavelet domain. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 40(11), 2363-2374. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/1166595?casa_token=APcdq7h9f1MAAAAA:-KEHRyENqNsbgJcxE5UUH4Lwmrd9F0AjFehcOQy3BYvndI7jFUKnqL5I41_X5yVJNgJxNcYcXu-K
Schlaffer, S., Matgen, P., Hollaus, M., & Wagner, W. (2015). Flood detection from multi-temporal SAR data using harmonic analysis and change detection. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 38, 15-24. https://doi.org/10.1016/j.jag.2014.12.001
Singh, A., & Kushwaha, S. K. P. (2021). Forest degradation assessment using UAV optical photogrammetry and SAR data. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 49(3), 559-567. https://doi.org/10.3390/rs8030217
Zhu, Y., Yao, X., Yao, L., & Yao, C. (2022). Detection and characterization of active landslides with multisource SAR data and remote sensing in western Guizhou, China. Natural Hazards, 1-22. https://doi.org/10.1007/s11069-021-05087-9
Arslan, I., Topakc?, M., & Demir, N. (2022). Monitoring maize growth and calculating plant heights with Synthetic Aperture Radar (SAR) and optical satellite images. Agriculture, 12(6), 800. https://doi.org/10.3390/agriculture12060800
Helz, R. L. (2005). Monitoring ground deformation from space. Reston, VA, USA: US Department of the Interior, US Geological Survey. URL: https://pubs.usgs.gov/fs/2005/3025/2005-3025.pdf
Singh, P., Diwakar, M., Shankar, A., Shree, R., & Kumar, M. (2021). A Review on SAR Image and its Despeckling. Archives of Computational Methods in Engineering, 28, 4633-4653. https://doi.org/10.1007/s11831-021-09548-z
Frery, A. C., Wu, J., & Gomez, L. (2022). SAR Image Analysis-A Computational Statistics Approach: With R Code, Data, and Applications. John Wiley & Sons. https://books.google.com.ua/books?hl=uk&lr=&id=XKF9EAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR15&dq=Fundamentals+of+sampling+SAR-imaging&ots=mEvJDBLfaV&sig=mM6wttIj_7z0FwXB1pZ-4AF81Ss&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false
Ozdemir, C. (2021). Inverse synthetic aperture radar imaging with MATLAB algorithms. John Wiley & Sons. https://books.google.com.ua/books?hl=uk&lr=&id=cqwhEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA16&dq=Fundamentals+of+sampling+SAR-imaging&ots=FPGkeMJxuO&sig=0SfNCgOuWze4cSRtU0tZHzYM6TA&redir_esc=y#v=onepage&q=Fundamentals%20of%20sampling%20SAR-imaging&f=false
Alaska Satellite Facility. URL: https://search.asf.alaska.edu
Copernicus Data Space Ecosystem. URL: https://browser.dataspace.copernicus.eu
Copernicus EGMS. URL: https://egms.land.copernicus.eu/
Copernicus Training YouTube Channel. URL: https://www.youtube.com/@ruscopernicustraining5404/videos
EarthScope Consortium. URL: https://www.earthscope.org/
ESA Forum. URL: https://forum.step.esa.int/
ESA SNAP Download. URL: https://step.esa.int/main/download/snap-download
Sentinel Hub Custom Scripts. URL: https://custom-scripts.sentinel-hub.com/
Sentinel Hub EO Browser. URL: https://www.sentinel-hub.com/explore/eobrowser
SNAP. Sentinel Application Platform. URL: https://step.esa.int/main/download/snap-download/
SSARA API. URL: https://www.unavco.org/gitlab/unavco_public/ssara_client
SSARA GUI. URL: https://web-services.unavco.org/brokered/ssara/gui
UNAVCO. URL: https://www.unavco.org/
WInSAR. URL: https://winsar.unavco.org/
ZOOM EARTH. URL: https://zoom.earth/maps
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою:
вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112
E-mail: nolimits@lpnu.ua
Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).