PřF:Z8114 Digitální zprac. materiálů DPZ - Informace o předmětu
Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ
Přírodovědecká fakultapodzim 2006
- Rozsah
- 1/2/0. 3 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
- Vyučující
- prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. (cvičící)
Mgr. Kateřina Fárová (cvičící) - Garance
- RNDr. Vladimír Herber, CSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. - Rozvrh
- Čt 12:00–12:50 Z2
- Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
Z8114/2: Po 14:00–15:50 Z1 - Předpoklady
- Z8108 Dálkový průzkum Země
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Předmět si smí zapsat nejvýše 32 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/32, pouze zareg.: 0/32 - Mateřské obory/plány
- předmět má 9 mateřských oborů, zobrazit
- Cíle předmětu
- Analogová a digitální forma obrazu Interpretace obrazu v analogové forme Interpretační znaky, rozpoznávání objektu, interpretační klíče Prednosti a nedostatky analogového zpracování Charakter digitálních obrazových dat. Rastr a jeho vlastnosti Specifika dat DPZ, AD prevod. Základní druhy rozlišení dat DPZ Systém uložení digitálních obrazových dat. Obecné a speciální obrazové formáty Obrazová komprese.Podpurná data Základní etapy digitálního zpracování obrazových dat Předzpracování obrazových dat, radiometrické a atmosférické korekce Geometrická transformace obrazu Základní způsoby zvýrazňování, práce s histogramem Principy automatické klasifikace obrazu. Řízená a neřízená klasifikace. Zjišťování časových změn. Netradiční přístupy ke klasifikaci. Specifika zpracování radarových a hyperspektrálních dat. Základní používaný SW EOScape EASI/PACE Multispec OrthoEngine
- Osnova
- 1. Základní vlastnosti digitálního obrazu - opakování A-D prevod, DN hodnoty a jejich význam, histogram obrazového záznamu, multispektrální a hyperspektrální snímky, zpusoby vizualizace, barevné systémy, RGB barevný systém 2. Metody predzpracování digitálního obrazu Radiometrické atmosférické korekce - podstata chyb a principy základních algoritmu, geometrická transformace obrazu - prehled bežných metod (polynomická transformace, splinové funkce, transformace po cástech, ortorektifikace, mozaikování 3. Metody zvýraznování digitálního obrazu I. Radiometrická (bodová) zvýraznení, práce s histogramem snímku, úpravy kontrastu, základní druhy zvýraznení, LUT, principy prahování a hustotních rezu 4. Metody zvýraznování digitálního obrazu II. Prostorová zvýraznení - filtrace obrazu, princip a základní algoritmy vysoko a nízkofrekvencních filtru, Fourierovy transformace, texturální analýza a filtrace radarových snímku 5. Metody zvýraznování multiskektrálního digitálního obrazu III. Vícepásmové transformace obrazu, principy tvorby barevných syntéz, transformace barevného systému, IHS x RGB, analýza hlavních komponent, obrazové podíly a spektrální (vegetacní) indexy, transformace TASSELED CAP, 6. Rízená klasifikace multispektrálního obrazu I. Princip spektrálních príznaku, obecný postup rízené automatické klasifikace obrazu, trénovací etapa, 7. Rízená klasifikace multispektrálního obrazu II. Per-pixel klasifikátory - k. pravoúhelníku, k. minimální vzdálenosti, k. maximální pravdepodobnosti, generování spektrálních signatur, jejich statistický popis a hodnocení. Postklasifikacní úpravy a hodnocení výsledku klasifikace - chybová matice, testovací množiny. 8. Nerízená klasifikace multispektrálního obrazu Spektrální a informacní trídy , princip metody shlukové analýzy multispektrálního obrazu, algoritmy ISODATA a K-MEANS, agregace výsledku nerízené klasifikace, postklasifikacní úpravy 9. Nové prístupy ke klasifikaci digitálního obrazu Fuzzy klasifikátory, princip klasifikace neuronovými sítemi, texturální klasifikace, kontextuální klasifikace, SAM algoritmus 10. Principy zpracování radarových obrazových dat. Specifika radarového obrazového záznamu, základní algoritmy, filtrace a texturální analýza, príklady použití radarových snímku 11. Principy zpracování hypersektrálních obrazových dat. Hyperspektrální kostka, smíšené a "cisté" pixely, spektrální knihovny, elementární povrchy (endmembers), klasifikace hyperspektrálních dat - unmixing 12. Algoritmy multitemporální analýzy Obrazové podíly a rozdíly, porovnání výsledku klasifikace, Change vector analysis, PCA
- Literatura
- DOBROVOLNÝ, Petr. Dálkový průzkum Země. Digitální zpracování obrazu. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 1998, 208 s. ISBN 8021018127. info
- LILLESAND, Thomas M., Ralph W. KIEFER a Jonathan W. CHIPMAN. Remote sensing and image interpretation. 5th ed. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xiv, 763. ISBN 0471152277. info
- CAMPBELL, James B. Introduction to remote sensing. New York: Guilford Press, 1987, xxiv, 551. ISBN 0-89862-776-1. info
- Informace učitele
- Předmět je zakončen zkouškou, při níž student prokazuje schopnost aplikování metod digitálního zpracování obrazu při řešení typických geografických úloh, schopnost smysluplně využívat digitálních obrazových dat v GIS, při zkoušce student prezentuje a objasňuje výsledky zpracování vlastního družicového snímku.
- Další komentáře
- Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně. - Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů
- ZX555 Copernicus – evropský program pro sledování a pozorování Země - online
kredity_min(20) && ((!ZX555A) || (!Z8114)|| !obor(GKGI) || !program(B-GEK) || !obor(KART) || !obor(GIRR) || !obor(GITU)|| !obor(APGI)) - ZX555A Copernicus – European Earth Observation
((!ZX555) && (!Z8108) && (!Z8114)) || souhlas
- ZX555 Copernicus – evropský program pro sledování a pozorování Země - online
- Statistika zápisu (podzim 2006, nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/podzim2006/Z8114