Daljinska istraživanja

Opis predmeta

Daljinska istraživanja (eng. remote sensing) naziv je za skup metoda za prikupljanje informacija o nekom objektu ili pojavi bez fizičkog kontakta s tim objektom. Neke od primjena daljinskih istraživanja su snimanje Zemlje iz svemira, dubinsko sondiranje oceana, praćenje učinka klimatskih promjena na ledenjacima, nadzor trudnoće pomoću ultrazvuka, a najpoznatije tehnologije su radar, lidar, MRI (eng. Magnetic Resonance Imaging), PET (eng. Positron Emission Tomography) i mnoge druge. Prednosti daljinskih istraživanja su u nenarušavanju objekta ili područja promatranja, a omogućuju i mjerenja na udaljenim, nedostupnim i za ljude opasnim područjima. Daljinska istraživanja povezuju različita područja elektrotehnike, računarstva i područje matematičkog modeliranja s ciljem usavršavanja postojećih metoda, te razvoja budućih inovativnih primjena. Kolegij će se izvoditi izmjenjivanjem teorijskih i praktičnih aspekata daljinskih istraživanja s ciljem boljeg povezivanja i razumijevanja novih pojmova i tehnologija. Na taj način povezati će se i produbiti znanja matematičkog modeliranja, obrade signala i elektromagnetizma pri čemu će fokus biti na razvoju i demonstraciji ideja mikrovalnog snimanja i radara sa sintetičkom aperturom te primjeni adekvatnih algoritama za rekonstrukciju slike na praktičnim primjerima.

Ishodi učenja

  1. Objasniti glave primjene radara i daljinskih istraživanja
  2. Razumjeti osnove modeliranja raspršenja valova i primjene u daljinskim istraživanjima
  3. Povezati znanja o elektromagnetskim valovima sa znanjima obrade signala
  4. Razumjeti ideju Inverse Synthetic-Aperture Radara i Synthetic-Aperture Radara
  5. Razumjeti implementaciju osnovnih algoritama za rekonstrukciju slike
  6. Primijeniti algoritme za rekonstrukciju slike na mjerene podatke
  7. Usporediti različite algoritme za rekonstrukciju slike i razumjeti njihove prednosti i mane

Oblici nastave

Predavanja

-

Laboratorij

-

Način ocjenjivanja

Kontinuirana nastava Ispitni rok
Vrsta provjere Prag Udio u ocjeni Prag Udio u ocjeni
Domaće zadaće 0 % 100 % 0 % 0 %
Ispit: Pismeni 0 % 50 %
Ispit: Usmeni 50 %

Tjedni plan nastave

  1. Primjene daljinskih istraživanja. Princip rada radara.
  2. Analitički signal i Hilbertova transformacija. IQ demodulator.
  3. Uvod u elektromagnetske valove. Metoda stacionarne faze.
  4. Praktični aspekti mjerenja elektromagnetskoga zračenja.
  5. Detekcija statičkog objekta i objekta koji se kreće.
  6. Praktične metode za detekciju i evaluaciju raspršenja.
  7. Radar sa sintetičkom aperturom (SAR).
  8. Predaja domaćih zadaća.
  9. Analitički izvod kontinuiranog omega-k algoritma.
  10. Diskretni omega-k algoritam i računalna implementacija.
  11. Primjena algoritama za rekonstrukciju slike.
  12. Raspršenje elektromagnetskoga vala. Greenova funkcija i Lippmann-Schwingerova jednadžba.
  13. Bornova aproksimacija. Matematički model radara.
  14. Otvoreni problemi u daljinskim istraživanjima. Primjene umjetne inteligencije u radarima.
  15. Predaja domaćih zadaća.

Studijski programi

Sveučilišni diplomski
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti profila (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti profila (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti profila (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)

Literatura

Margaret Cheney, Brett Borden (2009.), Fundamentals of Radar Imaging, SIAM
Mark A. Richards (2013.), Fundamentals of Radar Signal Processing, Second Edition, McGraw Hill Professional

Za studente

Izvedba

ID 240624
  Zimski semestar
5 ECTS
R2 Engleski jezik
R1 E-učenje
45 Predavanja
0 Seminar
0 Auditorne vježbe
6 Laboratorijske vježbe
0 Konstrukcijske vježbe

Ocjenjivanje

85 izvrstan
75 vrlo dobar
60 dobar
50 dovoljan