Welke vraagstukken leer je oplossen binnen Remote Sensing Basis?
- Welke informatie kun je uit satellietbeelden halen over het aardoppervlak en veranderingen daarin?
- Welke satellietdata zijn geschikt voor een bepaald ruimtelijk vraagstuk?
- Hoe herken en verklaar je verschillen tussen water, vegetatie, bodem, bebouwing en andere vormen van landbedekking?
- Hoe beïnvloeden ruimtelijke, spectrale en temporele resolutie wat je wel en niet uit satellietdata kunt afleiden?
- Hoe combineer je satellietdata met andere geodata om een ruimtelijk vraagstuk betrouwbaar te analyseren?
Tijdens deze Blended Learning leer je hoe je remote sensing inzet om gebieden te observeren, ruimtelijke patronen te herkennen en veranderingen op het aardoppervlak te analyseren. Je ontdekt hoe satellietwaarnemingen tot stand komen, welke informatie verschillende sensoren leveren en hoe je satellietdata vertaalt naar bruikbare geo-informatie voor uiteenlopende toepassingen.
De theorie achter remote sensing
Een goede analyse van satellietdata begint met inzicht in de manier waarop satellieten en sensoren de aarde waarnemen. Je leert hoe elektromagnetische straling interacteert met water, vegetatie, bodem en bebouwing en waarom verschillende materialen daardoor op satellietbeelden van elkaar kunnen worden onderscheiden.
Daarnaast maak je kennis met belangrijke begrippen zoals spectrale banden, reflectie, ruimtelijke resolutie, spectrale resolutie en temporele resolutie. Je leert hoe deze eigenschappen bepalen welke satellietdata geschikt zijn voor een bepaald vraagstuk en welke conclusies je wel en niet uit een satellietbeeld kunt trekken.
Werken met satellietdata en aardobservatie
Satellietdata zijn tegenwoordig op grote schaal vrij beschikbaar. Je maakt daarom kennis met belangrijke aardobservatieprogramma’s en databronnen, met bijzondere aandacht voor het Europese Copernicus-programma en de Sentinel-missies.
Je leert verschillende soorten satellietbeelden herkennen en beoordelen en ontdekt hoe optische, multispectrale en radarwaarnemingen verschillende informatie over het aardoppervlak leveren. Je leert daarbij niet alleen satellietbeelden bekijken, maar vooral bepalen welke gegevens geschikt zijn om een ruimtelijk vraagstuk te beantwoorden.
Satellietdata analyseren in QGIS
Na de theoretische basis ga je zelf aan de slag met echte aardobservatiedata. Je combineert satellietbeelden met andere geografische gegevens en onderzoekt patronen en verschillen in het landschap.
Je analyseert onder andere vegetatie, water, bodem, bebouwing en landgebruik en ontdekt hoe verschillende spectrale banden en beeldcombinaties informatie zichtbaar maken die met het menselijk oog niet altijd herkenbaar is. Ook maak je kennis met eenvoudige spectrale indices en het vergelijken van satellietbeelden uit verschillende perioden.
Daarbij staat niet de software centraal, maar het beantwoorden van de ruimtelijke vraag: welke informatie heb je nodig, welke satellietdata passen daarbij en hoe vertaal je de waarnemingen naar een betrouwbare conclusie?
Van satellietbeeld naar bruikbare geo-informatie
Tijdens de Blended Learning werk je met realistische praktijkvoorbeelden en open satellietdata. Je onderzoekt vraagstukken zoals die voorkomen bij overheden, adviesbureaus, kennisinstellingen en organisaties die werken aan water, landbouw, natuur, klimaat, infrastructuur en ruimtelijke ontwikkeling.
Je werkt onder andere aan opdrachten zoals:
- Bepaal welke satellietdata het meest geschikt zijn voor een ruimtelijk vraagstuk en onderbouw je keuze.
- Analyseer een gebied en onderscheid water, vegetatie, bodem en bebouwing op basis van satellietwaarnemingen.
- Onderzoek hoe verschillende spectrale banden en beeldcombinaties aanvullende informatie over hetzelfde gebied geven.
- Vergelijk satellietbeelden uit verschillende perioden en herken veranderingen in het landschap.
- Combineer satellietinformatie met andere open geodata om een ruimtelijk vraagstuk vanuit meerdere bronnen te analyseren.
- Vertaal de resultaten van een remote-sensinganalyse naar duidelijke kaarten, conclusies en bruikbare geo-informatie.
Na afloop beschik je over een brede praktische basis om satellietdata zelfstandig te beoordelen, te interpreteren en toe te passen op ruimtelijke vraagstukken. Je kunt bepalen welke aardobservatiedata geschikt zijn voor een analyse en vormt daarmee de basis voor verdere specialisatie binnen Remote Sensing en Satellietdata.
