Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage zu beschreiben, wie Erdbeobachtungsdaten erfasst, verarbeitet und genutzt werden. Sie werden auch in der Lage sein, die rasanten Entwicklungen im Bereich der Erdbeobachtung in den Kontext allgemeiner technologischer Trends, des Klimawandels, ökologischer Herausforderungen und gesellschaftlicher Bedürfnisse zu stellen.

Unter Anleitung von Fernerkundungsexperten werden die Studierenden Konzepte für die Überwachung einer ausgewählten Komponente des Erdsystems mit Hilfe von Satelliten und flugzeuggestützten Sensoren unter Berücksichtigung folgender Aspekte diskutieren und weiterentwickeln:

• Nutzeranforderungen
• Stand der Technik
• Technologischer Fortschritt
• Wissenschaftliche Algorithmen und Künstliche Intelligenz

Der Kurs kombiniert Vorlesungen und Teamarbeit, wobei die Vorlesungen die Grundlage für die Organisation der Arbeit der Studenten in mehreren Teams bilden. Der Inhalt der Vorlesungen umfasst einen Überblick über das Gebiet der Erdbeobachtung, Sensortechniken, Datenverarbeitung und Anwendungen. Die Teams werden so organisiert, dass sie ein Verständnis für die Anforderungen der Nutzer, die Möglichkeiten der verschiedenen Fernerkundungstechniken (optisch, Lidar, Radar usw.), Datenmanagement und -verarbeitung sowie wissenschaftliche Algorithmen entwickeln. Das Ergebnis werden Konzepte zur Verbesserung bestimmter Aspekte von Erdbeobachtungsystemen sein.

Die Studierenden müssen mit Teamarbeit vertraut sein und in der Lage sein, ihr Fachwissen (Geodäsie, Umwelttechnik, Datenwissenschaft usw.) mit Studierenden aus anderen Bereichen zu teilen.

Die Benotung erfolgt auf der Grundlage der folgenden Komponenten:

• Teamarbeit (45%)
• Eine von jedem Studenten vorgeschlagene Multiple-Choice-Frage (25%)
• Teilnahme an einem Online-Multiple-Choice-Test, der auf der Sammlung der von den Studierenden vorgeschlagenen Fragen basiert (30%)
• Zusätzliche Punkte (10%) können für selbst erstellte CC BY-Grafiken vergeben werden.

Die Benotungsskala ist wie folgt: Sehr gut 86-100%, Gut 74-86%, Befriedigend 62-73%, Ausreichend 50-61%, Unbefriedigend < 50%.

Für den Online-Multiple-Choice-Test gibt es einen Ersatztermin bei begründeter Abwesenheit von der Hauptprüfung.

Präsentationsfolien und ausgewählte Papiere/technische Dokumente werden auf TUWEL zur Verfügung gestellt. Interessierte Studierende können bei INTU ein Skript erhalten, das die Grundlage für den gleichnamigen Nachfolgekurs war.

Technischer oder naturwissenschaftlicher Hintergrund.