(English below)
Một khóa học trực tuyến về viễn thám, được phát triển như một sáng kiến ​​giáo dục của Hiệp hội Khoa học Địa lý và Viễn thám IEEE

Khóa học

Khóa học này bao gồm bản chất cơ bản của viễn thám và các nền tảng và loại cảm biến được sử dụng. Nó cũng cung cấp cách xử lý chuyên sâu về các thuật toán tính toán được sử dụng để hiểu hình ảnh, từ các kỹ thuật quan trọng nhất trong lịch sử đến các cách tiếp cận gần đây hơn dựa trên học sâu. Tài liệu khóa học được minh họa rộng rãi bằng các ví dụ và bình luận về cách công nghệ được áp dụng trong thực tế.

Nó được sắp xếp trong ba mô-đun năm tuần sau đây, mỗi mô-đun yêu cầu khoảng một giờ cam kết mỗi tuần.

• Mô-đun một: Thu thập hình ảnh và hiểu cách chúng có thể được phân tích
• Mô-đun hai: Diễn giải dựa trên máy tính - các nguyên tắc cơ bản của học máy
• Mô-đun Ba: Giải đoán hình ảnh dựa trên máy tính trong thực tế; Radar hình ảnh

Mặc dù có phạm vi bao quát rộng, 15 giờ giảng dạy, được hỗ trợ bởi các câu đố và bài kiểm tra, sẽ chuẩn bị cho những người tham gia sử dụng tài liệu trong chuyên ngành của họ và thực hiện nghiên cứu chi tiết hơn về viễn thám và các chủ đề liên quan.

Đội ngũ nhân viên

Người hướng dẫn cho khóa học là
Giáo sư danh dự John Richards
Đại học quốc gia Úc
Đại học New South Wales

Truy cập khóa học

Khóa học đang được tổ chức trên Coursera. Để có được quyền truy cập, người tham gia thiết lập một tài khoản trên nền tảng Coursera (Coursera.org) và sau đó tìm kiếm Ứng dụng, Phân tích và Thu thập Hình ảnh Viễn thám.

Khi nào?

Khóa học sẽ được tổ chức tiếp theo từ ngày 10 tháng 1 và ngày 25 tháng 4 năm 2022.

Chi phí Khóa học và Tín dụng Học tập

Khóa học có thể được thực hiện mà không cần tìm kiếm các khoản tín dụng học tập, trong trường hợp đó, không có chi phí và người tham gia không cần phải thực hiện các câu hỏi và bài kiểm tra.

Tuy nhiên, nếu khóa học được sử dụng để lấy tín chỉ, chi phí là 49 USD và người tham gia được yêu cầu làm các câu hỏi và bài kiểm tra như được nêu trong phần mô tả khóa học trong Coursera.

-------

REMOTE SENSING COURSE: IMAGE ACQUISITION, ANALYSIS AND APPLICATIONS 

An on-line course in remote sensing, developed as an educational initiative of the IEEE Geoscience and Remote Sensing Society

The Course

This course covers the fundamental nature of remote sensing, and the platforms and sensor types used. It also provides an in-depth treatment of the computational algorithms employed in image understanding, ranging from the earliest historically important techniques to more recent approaches based on deep learning. The course material is extensively illustrated by examples and commentary on the how the technology is applied in practice.

It is arranged in the following three five-week modules, each requiring about one hour of commitment per week.

• Module One: Acquiring images and understanding how they can be analysed
• Module Two: Computer-based interpretation – fundamentals of machine learning
• Module Three: Computer-based image interpretation in practice; Imaging Radar

While broad in its coverage the 15 hours of instruction, supported by quizzes and tests, will prepare participants to use the material in their own disciplines and to undertake more detailed study in remote sensing and related topics.

The Staff

The instructor for the course is
Emeritus Professor John Richards
Australian National University
University of New South Wales

Accessing the Course

The course is being hosted on Coursera. To gain access participants set up an account on the Coursera platform (Coursera.org) and then search for Remote Sensing Image Acquisition, Analysis and Applications.

When?

The course will be offered next from 10 January and 25 April 2022.

Course Costs and Learning Credits

The course can be taken without seeking learning credits, in which case there is no cost and participants do not need to undertake the quizzes and tests.

However, if the course is to be used for credit, the cost is USD49 and participants are required to sit the quizzes and tests as outlined in the course description in Coursera.

Nguồn GRSS-IEEE