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Methodologies for Image Processing of Remote Sensing Data
Last Updated: 2026-06-01 11:33:48
Abstract
The aim of this course is to get an overview of several methodologies/algorithms for analysis of different sensor specific information products. It is focused at students that like to deepen their knowledge and understanding of remote sensing for environmental applications.
Objective
The course is divided into two main parts, starting with a brief introduction to remote sensing imaging (4 lectures), and is followed by an introduction to different methodologies (8 lectures) for the quantitative estimation of bio-/geo-physical parameters. The main idea is to deepen the knowledge in remote sensing tools in order to be able to understand the information products, with respect to quality and accuracy.
Content
Each lecture will be composed of two parts: Theory: During the first hour, we go trough the main concepts needed to understand the specific algorithm. Practice: During the second hour, the student will test/develop the actual algorithm over some real datasets using Matlab. The student will not be asked to write all the code from scratch (especially during the first lectures), but we will provide some script with missing parts or pseudo-code. However, in the later lectures the student is supposed to build up some working libraries.
Resources
Lecture Notes
Handouts for each topic will be provided.
Literature
Suggested readings: T. M. Lillesand, R.W. Kiefer, J.W. Chipman, Remote Sensing and Image Interpretation, John Wiley & Sons Verlag, 2008 J. R. Jensen, Remote Sensing of the Environment: An Earth Resource Perspective, Prentice Hall Series in Geograpic Information Science, 2000
General Information
- Language
- English
- Levels
- MSC
- Frequency
- Yearly recurring
Examination
- Type
- graded semester performance
Course Components
| Type | Title | Time & Place | Hours |
|---|---|---|---|
| lecture with exercise | Methodologies for Image Processing of Remote Sensing Data |
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2 h weekly |
Offered In
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Anwendungsgebiet (Nur für das Master-Diplom in Angewandter Mathematik erforderlich und anrechenbar. In der Kategorie Anwendungsgebiet für den Master in Angewandter Mathematik muss eines der zur Auswahl stehenden Anwendungsgebiete gewählt werden. Im gewählten Anwendungsgebiet müssen mindestens 8 KP erworben werden. Kreditpunkte aus anderen Anwendungsgebieten sind nicht für weitere Anwendungsgebiete anrechenbar.)
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Wählbare Module (Für alle Vertiefungen)
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WM: Landscape (Wählbares Modul für die Vertiefungen "Fluss- und Wasserbau", "Ressourcenmanagement", "Siedlungswasserwirtschaft" und "Umwelttechnologien".)
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WM: Remote Sensing and Earth Observation (Wählbares Modul für die Vertiefungen "Fluss- und Wasserbau", "Ressourcenmanagement", "Siedlungswasserwirtschaft", "Umwelttechnologien" und "Wasserwirtschaft". Hinweis: Studierende, die ebenfalls das Modul "Remote Sensing and Earth Observation" wählen, müssen als Ersatzfach für 102-0617-01L Methodologies for Image Processing of Remote Sensing Data im Modul "Landscape" eines aus der folgenden Liste belegen: -701-1241-00L Atmospheric Remote Sensing (HS, 3 KP) -701-1232-00L Radiation and Climate Change (FS, 3 KP) -701-1644-00L Mountain Hydrology (HS, 5KP).)
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Fachspezifische Vertiefung (Es müssen mindestens 20 KP aus den Deep Track Lerneinheiten absolviert werden. Überzählige KP können für Wahlfächer angerechnet werden.)
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Vertiefungsfächer Earth Observation (Diese LE's können sowohl als Vertiefungsfach als auch als Wahlfach angerechnet werden.)
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