Õppeaine eesmärk on:

- tutvustada eri tüüpi kaugseire andmeid, sensoreid ja platvorme ning nende sobivust eri keskkondade seireks (maa, veekogud, atmosfäär);
- anda praktilised oskused satelliitandmete eeltöötluseks (nt geokodeerimiseks), analüüsiks ja temaatiliste toodete tuletamiseks;
- arendada geoinfosüsteemide (GIS) kasutamise oskusi ruumiandmete haldamisel, koordinaatsüsteemide ja andmeformaatide kasutamisel ning ruumianalüüside ja kaardiväljundite koostamisel nii litsentseeritud (ArcGIS) kui vabavarana (QGIS) kasutatava kaarditarkvara näitel;
- kujundada tõenduspõhist, reprodutseeritavat ja digihügieeni põhimõtteid järgivat tööpraktikat ruumiandmete kasutamisel ja jagamisel.

The aim of this course is to:
-introduce different types of remote sensing data, sensors, and platforms, and their suitability for monitoring different environments (land, inland waters, atmosphere);
- provide practical skills for satellite data pre-processing (e.g., geocoding), analysis, and the derivation of thematic products;
- develop skills in using geographic information systems (GIS) for managing spatial data, working with coordinate reference systems and data formats, and producing spatial analyses and cartographic outputs, using both licensed (ArcGIS) and open-source (QGIS) mapping software as examples;
- develop an evidence-based, reproducible work practice that follows principles of digital hygiene when using and sharing spatial data.

Aine läinud üliõpilane:
- eristab kaugseire sensorite ja andmetüüpide (optika, IR, radar/SAR, altimeetria, lidar) põhiomadusi ning nende sobivust eri keskkondade seireks;
- kirjeldab kaugseire rakendusjuhtude võimalusi ja piiranguid maa-, vee- ja atmosfäärikeskkonna seires;
- hangib satelliitandmeid avalikest andmeallikatest (nt Copernicus/EstHub), hinnates andmete asjakohasust ning kvaliteeti kasutusjuhtumi kontekstis;
- töötleb kaugseireandmeid SNAP-i ja QGIS-i abil (sh eeltöötlus, geomeetriline korrigeerimine/geokodeerimine, maskid/filtrid);
- haldab ruumiandmestikku GIS-keskkonnas (koordinaatsüsteemid, andmetüübid ja -formaadid, metaandmed), rakendades sobivaid teisendusi ja operatsioone;
- integreerib ruumiandmeteenuseid (WMS/WFS), koostades temaatilise kaardiväljundi vastavalt sihtrühmale ja eesmärgile;
- analüüsib ruumimustreid ja muutusi GIS-tööriistadega, põhjendades järeldusi kasutatud andmete ja meetodite piirangute abil;
- dokumenteerib töövoo reprodutseeritavalt (sisendandmed, parameetrid, tarkvara versioonid, sammud), esitades tulemused tehnilises aruandes (kaardid, joonised, tabelid).

After completing this course the student:
- distinguishes the basic characteristics of remote sensing sensors and data types (optical, IR, radar/SAR, altimetry, lidar) and their suitability for monitoring different environments;
- describes the capabilities and limitations of remote sensing application cases in monitoring land, aquatic, and atmospheric environments;
- acquires satellite data from public data sources (e.g., Copernicus/EstHub), assessing data relevance and quality in the context of a specific use case;
- processes remote sensing data using SNAP and QGIS (including pre-processing, geometric correction/geocoding, masking/filtering);
- manages spatial datasets in a GIS environment (coordinate reference systems, data types and formats, metadata), applying appropriate transformations and spatial operations;
- integrates spatial data services (WMS/WFS), producing thematic map outputs tailored to the target audience and purpose;
- analyses spatial patterns and changes using GIS tools, justifying conclusions based on the limitations of the applied data and methods;
- documents the workflow in a reproducible manner (input data, parameters, software versions, steps), presenting the results in a technical report (maps, figures, tables).

Kursus annab ülevaate erinevatest kaugseire sensoritest (optika, infrapuna, radar, SAR, altimeetria, lidar) ja platvormidest (satelliit, lennuk, droon), mida kasutavad maa jälgimiseks nii kosmoseagentuurid (NASA, ESA jt) kui ka eraettevõtted. Kursus sisaldab palju näitliku materjali kaugseire meetodite kasutamisest erinevates valdkondades: maa kasutus metsanduses ja põllumajanduses, geoloogia, mäendus, vegetatsiooni indeksid, mere ja maapinna temperatuur, vee kvaliteet meres ja järvedes, õhu kvaliteet, kliimateenused, jääolude seire, üleujutuste seire, lainetuse seire jne.
Kursus tutvustab kaugseire ja geoinfosüsteemide (GIS) põhimõisteid ja töövõtteid: andmete hankimine, eeltöötlus, geokodeerimine, ruumiandmete esitamine, digitaalsete kaardiandmete loomine, geograafilise informatsiooni haldamine, ruumianalüüsid, ruumiandmete visualiseerimine ning kaardiväljundite koostamine. Praktikumides ja harjutustes kasutatakse peamiselt SNAP-i ja QGIS-i ning ruumiandmeteenuseid (WMS/WFS).

Brief description of the course: The course provides an overview of various remote sensing sensors (optical, infrared, radar, SAR, altimetry, lidar) and platforms (satellite, aircraft, drone) used for Earth observation by both space agencies (NASA, ESA, etc.) and private companies. The course includes extensive illustrative material on the use of remote sensing methods in different application domains: land use in forestry and agriculture, geology, mining, vegetation indices, sea and land surface temperature, water quality in seas and lakes, air quality, climate services, sea-ice monitoring, flood monitoring, wave monitoring, etc.
The course introduces key concepts and workflows in remote sensing and geographic information systems (GIS): data acquisition, pre-processing, geocoding, spatial data representation, creation of digital map data, management of geographic information, spatial analyses, spatial data visualization, and production of cartographic outputs. Practical classes and exercises mainly use SNAP and QGIS, as well as spatial data services (WMS/WFS).

Kirjalik eksam (teooria ja mõistete/meetodite rakendamine) ning praktilised tööd.
- eksam 60–70%;
- praktilised tööd/projekt 30–40% (sh andmetöötlus + kaardiväljund + metoodika).
Eksamile lubamise eelduseks on praktiliste tööde nõuetekohane sooritamine.

The course concludes with a written exam (theory questions), which accounts for 60-70% of the final grade. A prerequisite for taking the exam is the completion of all independent assignments carried out during the course (6 in total), which together account for 30-40% of the final grade.

-

-

Kidder, S.Q., Vonder Haar, T.H. 1995. Satellite Meteorology. Academic Press.
Claude, Shane R. Polarisation: applications in remote sensing. 2015. Oxford: Oxford University Press

-

not specified