Informace o předmětu

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

2/2/0. 6 kr. Ukončení: zk.
Vyučováno kontaktně

Vyučující

Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D. (přednášející)
Ing. Jonáš Hruška, Ph.D. (cvičící)

Garance

Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Út 10:00–11:50 Z4,02028

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: Po 14:00–15:50 Z7,02017a, J. Hruška, K. Tajovská
Z8114/02: Čt 10:00–11:50 Z1,01001b, J. Hruška, K. Tajovská

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(KOS)
Znalosti na úrovni základního kursu dálkového průzkumu Země

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 30 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 23/30, pouze zareg.: 0/30

Mateřské obory/plány

předmět má 12 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je předat studentům základní přehled o metodách digitálního zpracování obrazových materiálů získávaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifikace. Hlavní probíraná témata:
Analogová a digitální forma obrazu.
Interpretace obrazu v analogové formě
Interpretační znaky, rozpoznávání objektu, interpretační klíče
Přednosti a nedostatky analogového zpracování
Charakter digitálních obrazových dat. Rastr a jeho vlastnosti Specifika dat DPZ
Základní druhy rozlišení dat DPZ
Systém uložení digitálních obrazových dat. Obecné a speciální obrazové formáty Obrazová komprese.Podpůrná 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: ENVI, SNAP,ArcGIS Pro, QGIS (plugin SCP, ENMAP)

Výstupy z učení

Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích.
Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy.
Měl by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

Osnova

• 1. Základní vlastnosti digitálního obrazu - opakování A-D převod, DN hodnoty a jejich význam, histogram obrazového záznamu, multispektrální a hyperspektrální snímky, způsoby vizualizace, barevné systémy, RGB barevný systém
• 2. Metody předzpracování digitálního obrazu Radiometrické atmosférické korekce - podstata chyb a principy základních algoritmu, geometrická transformace obrazu - přehled běžných metod (polynomická transformace, splinové funkce, transformace po částech, ortorektifikace, mozaikování
• 3. Metody zvýrazňování digitálního obrazu I. Radiometrická (bodová) zvýraznění, práce s histogramem snímku, úpravy kontrastu, základní druhy zvýraznění, LUT, principy prahování a hustotních řezů
• 4. Metody zvýrazňování digitálního obrazu II. Prostorová zvýraznění - filtrace obrazu, princip a základní algoritmy vysoko a nízkofrekvenčních filtrů, Fourierovy transformace, texturální analýza a filtrace radarových snímku
• 5. Metody zvýrazňování multispektrálního digitálního obrazu III. Vícepásmové transformace obrazu, principy tvorby barevných syntéz, transformace barevného systému, IHS x RGB, analýza hlavních komponent, obrazové podíly a spektrální (vegetační) indexy, transformace TASSELED CAP,
• 6. Řízená klasifikace multispektrálního obrazu I. Princip spektrálních příznaků, obecný postup řízené automatické klasifikace obrazu, trénovací etapa,
• 7. Řízená 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. Neřízená klasifikace multispektrálního obrazu Spektrální a informační třídy , princip metody shlukové analýzy multispektrálního obrazu, algoritmy ISODATA a K-MEANS, agregace výsledku neřízené klasifikace, postklasifikacní úpravy
• 9. Nové přístupy ke klasifikaci digitálního obrazu Fuzzy klasifikátory, princip klasifikace neuronovými sítěmi, texturální klasifikace, kontextuální klasifikace, SAM algoritmus
• 10. Principy zpracování radarových obrazových dat. Specifika radarového obrazového záznamu, základní algoritmy, filtrace a texturální analýza, příklady použití radarových snímku
• 11. Principy zpracování hypersektrálních obrazových dat. Hyperspektrální kostka, smíšené a "čisté" 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

povinná 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. 6th ed. New York: John Wiley & Sons, 2008, xii, 756. ISBN 9780470052457. info
• CAMPBELL, James B. a Randolph H. WYNNE. Introduction to remote sensing. Fifth edition. London: Guilford Press, 2011, xxxi, 667. ISBN 9781609181765. info

neurčeno
• Computer processing of remotely sensed imagesan introduction. Edited by Paul M. Mather. 4th ed. Chichester, West Sussex, England: John Wiley & Sons, 2011, xx, 434 p. ISBN 9780470742396. info
• Remote sensing, models, and methods for image processing. Edited by Robert A. Schowengerdt. 3rd ed. Burlington, MA: Academic Press, 2007, 515 p. ISBN 0123694078. info
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• HALOUNOVÁ, Lena a Karel PAVELKA. Dálkový průzkum Země. Vyd. 1. Praha: Vydavatelství ČVUT, 2005, 192 s. ISBN 8001031241. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků. Přednáška i cvičení prezenčně v Z4 a v Z1

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

2/2/0. 6 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D. (přednášející)
Ing. Jonáš Hruška, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Jan Holub (pomocník)

Garance

Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

St 13:00–14:50 Z3,02045

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: Út 12:00–13:50 Z1,01001b, J. Hruška, K. Tajovská

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(KOS)
Znalosti na úrovni základního kursu dálkového průzkumu Země

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 30 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 2/30, pouze zareg.: 0/30

Mateřské obory/plány

předmět má 12 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je předat studentům základní přehled o metodách digitálního zpracování obrazových materiálů získávaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifikace. Hlavní probíraná témata:
Analogová a digitální forma obrazu.
Interpretace obrazu v analogové formě
Interpretační znaky, rozpoznávání objektu, interpretační klíče
Přednosti a nedostatky analogového zpracování
Charakter digitálních obrazových dat. Rastr a jeho vlastnosti Specifika dat DPZ
Základní druhy rozlišení dat DPZ
Systém uložení digitálních obrazových dat. Obecné a speciální obrazové formáty Obrazová komprese.Podpůrná 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: ENVI, SNAP,ArcGIS Pro, QGIS (plugin SCP, ENMAP)
Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích. Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy. Měl by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

Výstupy z učení

Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích.
Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy.
Měl by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

Osnova

• 1. Základní vlastnosti digitálního obrazu - opakování A-D převod, DN hodnoty a jejich význam, histogram obrazového záznamu, multispektrální a hyperspektrální snímky, způsoby vizualizace, barevné systémy, RGB barevný systém
• 2. Metody předzpracování digitálního obrazu Radiometrické atmosférické korekce - podstata chyb a principy základních algoritmu, geometrická transformace obrazu - přehled běžných metod (polynomická transformace, splinové funkce, transformace po částech, ortorektifikace, mozaikování
• 3. Metody zvýrazňování digitálního obrazu I. Radiometrická (bodová) zvýraznění, práce s histogramem snímku, úpravy kontrastu, základní druhy zvýraznění, LUT, principy prahování a hustotních řezů
• 4. Metody zvýrazňování digitálního obrazu II. Prostorová zvýraznění - filtrace obrazu, princip a základní algoritmy vysoko a nízkofrekvenčních filtrů, Fourierovy transformace, texturální analýza a filtrace radarových snímku
• 5. Metody zvýrazňování multispektrálního digitálního obrazu III. Vícepásmové transformace obrazu, principy tvorby barevných syntéz, transformace barevného systému, IHS x RGB, analýza hlavních komponent, obrazové podíly a spektrální (vegetační) indexy, transformace TASSELED CAP,
• 6. Řízená klasifikace multispektrálního obrazu I. Princip spektrálních příznaků, obecný postup řízené automatické klasifikace obrazu, trénovací etapa,
• 7. Řízená 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. Neřízená klasifikace multispektrálního obrazu Spektrální a informační třídy , princip metody shlukové analýzy multispektrálního obrazu, algoritmy ISODATA a K-MEANS, agregace výsledku neřízené klasifikace, postklasifikacní úpravy
• 9. Nové přístupy ke klasifikaci digitálního obrazu Fuzzy klasifikátory, princip klasifikace neuronovými sítěmi, texturální klasifikace, kontextuální klasifikace, SAM algoritmus
• 10. Principy zpracování radarových obrazových dat. Specifika radarového obrazového záznamu, základní algoritmy, filtrace a texturální analýza, příklady použití radarových snímku
• 11. Principy zpracování hypersektrálních obrazových dat. Hyperspektrální kostka, smíšené a "čisté" 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

povinná 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. 6th ed. New York: John Wiley & Sons, 2008, xii, 756. ISBN 9780470052457. info
• CAMPBELL, James B. a Randolph H. WYNNE. Introduction to remote sensing. Fifth edition. London: Guilford Press, 2011, xxxi, 667. ISBN 9781609181765. info

neurčeno
• Computer processing of remotely sensed imagesan introduction. Edited by Paul M. Mather. 4th ed. Chichester, West Sussex, England: John Wiley & Sons, 2011, xx, 434 p. ISBN 9780470742396. info
• Remote sensing, models, and methods for image processing. Edited by Robert A. Schowengerdt. 3rd ed. Burlington, MA: Academic Press, 2007, 515 p. ISBN 0123694078. info
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• HALOUNOVÁ, Lena a Karel PAVELKA. Dálkový průzkum Země. Vyd. 1. Praha: Vydavatelství ČVUT, 2005, 192 s. ISBN 8001031241. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků. Přednáška i cvičení prezenčně v Z4 a v Z1

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

2/2/0. 6 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D. (přednášející)
Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D. (cvičící)

Garance

Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

St 8:00–9:50 Z3,02045

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: Út 13:00–14:50 Z7,02017a, K. Tajovská

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(KOS)
Znalosti na úrovni základního kursu dálkového průzkumu Země

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 30 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/30, pouze zareg.: 0/30

Mateřské obory/plány

předmět má 12 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je předat studentům základní přehled o metodách digitálního zpracování obrazových materiálů získávaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifikace. Hlavní probíraná témata:
Analogová a digitální forma obrazu.
Interpretace obrazu v analogové formě
Interpretační znaky, rozpoznávání objektu, interpretační klíče
Přednosti a nedostatky analogového zpracování
Charakter digitálních obrazových dat. Rastr a jeho vlastnosti Specifika dat DPZ
Základní druhy rozlišení dat DPZ
Systém uložení digitálních obrazových dat. Obecné a speciální obrazové formáty Obrazová komprese.Podpůrná 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: ENVI, SNAP,ArcGIS Pro, QGIS (plugin SCP, ENMAP)
Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích. Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy. Měl by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

Výstupy z učení

Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích.
Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy.
Měl by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

Osnova

• 1. Základní vlastnosti digitálního obrazu - opakování A-D převod, DN hodnoty a jejich význam, histogram obrazového záznamu, multispektrální a hyperspektrální snímky, způsoby vizualizace, barevné systémy, RGB barevný systém
• 2. Metody předzpracování digitálního obrazu Radiometrické atmosférické korekce - podstata chyb a principy základních algoritmu, geometrická transformace obrazu - přehled běžných metod (polynomická transformace, splinové funkce, transformace po částech, ortorektifikace, mozaikování
• 3. Metody zvýrazňování digitálního obrazu I. Radiometrická (bodová) zvýraznění, práce s histogramem snímku, úpravy kontrastu, základní druhy zvýraznění, LUT, principy prahování a hustotních řezů
• 4. Metody zvýrazňování digitálního obrazu II. Prostorová zvýraznění - filtrace obrazu, princip a základní algoritmy vysoko a nízkofrekvenčních filtrů, Fourierovy transformace, texturální analýza a filtrace radarových snímku
• 5. Metody zvýrazňování multispektrálního digitálního obrazu III. Vícepásmové transformace obrazu, principy tvorby barevných syntéz, transformace barevného systému, IHS x RGB, analýza hlavních komponent, obrazové podíly a spektrální (vegetační) indexy, transformace TASSELED CAP,
• 6. Řízená klasifikace multispektrálního obrazu I. Princip spektrálních příznaků, obecný postup řízené automatické klasifikace obrazu, trénovací etapa,
• 7. Řízená 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. Neřízená klasifikace multispektrálního obrazu Spektrální a informační třídy , princip metody shlukové analýzy multispektrálního obrazu, algoritmy ISODATA a K-MEANS, agregace výsledku neřízené klasifikace, postklasifikacní úpravy
• 9. Nové přístupy ke klasifikaci digitálního obrazu Fuzzy klasifikátory, princip klasifikace neuronovými sítěmi, texturální klasifikace, kontextuální klasifikace, SAM algoritmus
• 10. Principy zpracování radarových obrazových dat. Specifika radarového obrazového záznamu, základní algoritmy, filtrace a texturální analýza, příklady použití radarových snímku
• 11. Principy zpracování hypersektrálních obrazových dat. Hyperspektrální kostka, smíšené a "čisté" 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

povinná 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. 6th ed. New York: John Wiley & Sons, 2008, xii, 756. ISBN 9780470052457. info
• CAMPBELL, James B. a Randolph H. WYNNE. Introduction to remote sensing. Fifth edition. London: Guilford Press, 2011, xxxi, 667. ISBN 9781609181765. info

neurčeno
• Computer processing of remotely sensed imagesan introduction. Edited by Paul M. Mather. 4th ed. Chichester, West Sussex, England: John Wiley & Sons, 2011, xx, 434 p. ISBN 9780470742396. info
• Remote sensing, models, and methods for image processing. Edited by Robert A. Schowengerdt. 3rd ed. Burlington, MA: Academic Press, 2007, 515 p. ISBN 0123694078. info
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• HALOUNOVÁ, Lena a Karel PAVELKA. Dálkový průzkum Země. Vyd. 1. Praha: Vydavatelství ČVUT, 2005, 192 s. ISBN 8001031241. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků. Přednáška i cvičení prezenčně v Z4 a v Z1

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

2/2/0. 6 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Lukáš Slezák (cvičící)

Garance

Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 13:00–14:50 Z4,02028

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: Út 8:00–9:50 Z1,01001b, L. Slezák, K. Tajovská

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(KOS)
Znalosti na úrovni základního kursu dálkového průzkumu Země

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 30 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/30, pouze zareg.: 0/30

Mateřské obory/plány

předmět má 12 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je předat studentům základní přehled o metodách digitálního zpracování obrazových materiálů získávaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifikace. Hlavní probíraná témata:
Analogová a digitální forma obrazu.
Interpretace obrazu v analogové formě
Interpretační znaky, rozpoznávání objektu, interpretační klíče
Přednosti a nedostatky analogového zpracování
Charakter digitálních obrazových dat. Rastr a jeho vlastnosti Specifika dat DPZ
Základní druhy rozlišení dat DPZ
Systém uložení digitálních obrazových dat. Obecné a speciální obrazové formáty Obrazová komprese.Podpůrná 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: ENVI, SNAP,ArcGIS Pro, QGIS (plugin SCP, ENMAP)
Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích. Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy. Měl by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

Výstupy z učení

Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích.
Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy.
Měl by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

Osnova

• 1. Základní vlastnosti digitálního obrazu - opakování A-D převod, DN hodnoty a jejich význam, histogram obrazového záznamu, multispektrální a hyperspektrální snímky, způsoby vizualizace, barevné systémy, RGB barevný systém
• 2. Metody předzpracování digitálního obrazu Radiometrické atmosférické korekce - podstata chyb a principy základních algoritmu, geometrická transformace obrazu - přehled běžných metod (polynomická transformace, splinové funkce, transformace po částech, ortorektifikace, mozaikování
• 3. Metody zvýrazňování digitálního obrazu I. Radiometrická (bodová) zvýraznění, práce s histogramem snímku, úpravy kontrastu, základní druhy zvýraznění, LUT, principy prahování a hustotních řezů
• 4. Metody zvýrazňování digitálního obrazu II. Prostorová zvýraznění - filtrace obrazu, princip a základní algoritmy vysoko a nízkofrekvenčních filtrů, Fourierovy transformace, texturální analýza a filtrace radarových snímku
• 5. Metody zvýrazňování multispektrálního digitálního obrazu III. Vícepásmové transformace obrazu, principy tvorby barevných syntéz, transformace barevného systému, IHS x RGB, analýza hlavních komponent, obrazové podíly a spektrální (vegetační) indexy, transformace TASSELED CAP,
• 6. Řízená klasifikace multispektrálního obrazu I. Princip spektrálních příznaků, obecný postup řízené automatické klasifikace obrazu, trénovací etapa,
• 7. Řízená 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. Neřízená klasifikace multispektrálního obrazu Spektrální a informační třídy , princip metody shlukové analýzy multispektrálního obrazu, algoritmy ISODATA a K-MEANS, agregace výsledku neřízené klasifikace, postklasifikacní úpravy
• 9. Nové přístupy ke klasifikaci digitálního obrazu Fuzzy klasifikátory, princip klasifikace neuronovými sítěmi, texturální klasifikace, kontextuální klasifikace, SAM algoritmus
• 10. Principy zpracování radarových obrazových dat. Specifika radarového obrazového záznamu, základní algoritmy, filtrace a texturální analýza, příklady použití radarových snímku
• 11. Principy zpracování hypersektrálních obrazových dat. Hyperspektrální kostka, smíšené a "čisté" 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

povinná 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. 6th ed. New York: John Wiley & Sons, 2008, xii, 756. ISBN 9780470052457. info
• CAMPBELL, James B. a Randolph H. WYNNE. Introduction to remote sensing. Fifth edition. London: Guilford Press, 2011, xxxi, 667. ISBN 9781609181765. info

neurčeno
• Computer processing of remotely sensed imagesan introduction. Edited by Paul M. Mather. 4th ed. Chichester, West Sussex, England: John Wiley & Sons, 2011, xx, 434 p. ISBN 9780470742396. info
• Remote sensing, models, and methods for image processing. Edited by Robert A. Schowengerdt. 3rd ed. Burlington, MA: Academic Press, 2007, 515 p. ISBN 0123694078. info
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• HALOUNOVÁ, Lena a Karel PAVELKA. Dálkový průzkum Země. Vyd. 1. Praha: Vydavatelství ČVUT, 2005, 192 s. ISBN 8001031241. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků. Přednáška i cvičení prezenčně v Z4 a v Z1

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

2/2. 6 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Lukáš Slezák (cvičící)
Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D. (cvičící)

Garance

Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 12:00–13:50 Z4,02028

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: Po 14:00–15:50 Z1,01001b, L. Slezák, K. Tajovská
Z8114/02: St 14:00–15:50 Z1,01001b, L. Slezák, K. Tajovská

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(KOS)
Znalosti na úrovni základního kursu dálkového průzkumu Země

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 30 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/30, pouze zareg.: 0/30

Mateřské obory/plány

předmět má 12 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je předat studentům základní přehled o metodách digitálního zpracování obrazových materiálů získávaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifikace. Hlavní probíraná témata:
Analogová a digitální forma obrazu.
Interpretace obrazu v analogové formě
Interpretační znaky, rozpoznávání objektu, interpretační klíče
Přednosti a nedostatky analogového zpracování
Charakter digitálních obrazových dat. Rastr a jeho vlastnosti Specifika dat DPZ
Základní druhy rozlišení dat DPZ
Systém uložení digitálních obrazových dat. Obecné a speciální obrazové formáty Obrazová komprese.Podpůrná 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: ENVI, SNAP, QGIS (plugin SCP)
Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích. Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy. Měl by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

Výstupy z učení

Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích.
Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy.
Měl by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

Osnova

• 1. Základní vlastnosti digitálního obrazu - opakování A-D převod, DN hodnoty a jejich význam, histogram obrazového záznamu, multispektrální a hyperspektrální snímky, způsoby vizualizace, barevné systémy, RGB barevný systém
• 2. Metody předzpracování digitálního obrazu Radiometrické atmosférické korekce - podstata chyb a principy základních algoritmu, geometrická transformace obrazu - přehled běžných metod (polynomická transformace, splinové funkce, transformace po částech, ortorektifikace, mozaikování
• 3. Metody zvýrazňování digitálního obrazu I. Radiometrická (bodová) zvýraznění, práce s histogramem snímku, úpravy kontrastu, základní druhy zvýraznění, LUT, principy prahování a hustotních řezů
• 4. Metody zvýrazňování digitálního obrazu II. Prostorová zvýraznění - filtrace obrazu, princip a základní algoritmy vysoko a nízkofrekvenčních filtrů, Fourierovy transformace, texturální analýza a filtrace radarových snímku
• 5. Metody zvýrazňování multispektrálního digitálního obrazu III. Vícepásmové transformace obrazu, principy tvorby barevných syntéz, transformace barevného systému, IHS x RGB, analýza hlavních komponent, obrazové podíly a spektrální (vegetační) indexy, transformace TASSELED CAP,
• 6. Řízená klasifikace multispektrálního obrazu I. Princip spektrálních příznaků, obecný postup řízené automatické klasifikace obrazu, trénovací etapa,
• 7. Řízená 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. Neřízená klasifikace multispektrálního obrazu Spektrální a informační třídy , princip metody shlukové analýzy multispektrálního obrazu, algoritmy ISODATA a K-MEANS, agregace výsledku neřízené klasifikace, postklasifikacní úpravy
• 9. Nové přístupy ke klasifikaci digitálního obrazu Fuzzy klasifikátory, princip klasifikace neuronovými sítěmi, texturální klasifikace, kontextuální klasifikace, SAM algoritmus
• 10. Principy zpracování radarových obrazových dat. Specifika radarového obrazového záznamu, základní algoritmy, filtrace a texturální analýza, příklady použití radarových snímku
• 11. Principy zpracování hypersektrálních obrazových dat. Hyperspektrální kostka, smíšené a "čisté" 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

povinná 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. 6th ed. New York: John Wiley & Sons, 2008, xii, 756. ISBN 9780470052457. info
• CAMPBELL, James B. a Randolph H. WYNNE. Introduction to remote sensing. Fifth edition. London: Guilford Press, 2011, xxxi, 667. ISBN 9781609181765. info

neurčeno
• Computer processing of remotely sensed imagesan introduction. Edited by Paul M. Mather. 4th ed. Chichester, West Sussex, England: John Wiley & Sons, 2011, xx, 434 p. ISBN 9780470742396. info
• Remote sensing, models, and methods for image processing. Edited by Robert A. Schowengerdt. 3rd ed. Burlington, MA: Academic Press, 2007, 515 p. ISBN 0123694078. info
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• HALOUNOVÁ, Lena a Karel PAVELKA. Dálkový průzkum Země. Vyd. 1. Praha: Vydavatelství ČVUT, 2005, 192 s. ISBN 8001031241. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků. Podzimní semestr 2020 online výuka přednášek na odkazu https://meet.google.com/btf-itrq-rgn Cvičení prezenčně v Z1

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

2/2. 6 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Kateřina Fárová (cvičící)
Mgr. Lukáš Slezák (cvičící)
Mgr. Marian Švik (pomocník)

Garance

Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

St 13:00–14:50 Z4,02028

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: St 11:00–12:50 Z1,01001b, K. Tajovská
Z8114/02: Út 10:00–11:50 Z1,01001b, K. Tajovská

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(KOS)
Znalosti na úrovni základního kursu dálkového průzkumu Země

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 30 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/30, pouze zareg.: 0/30

Mateřské obory/plány

předmět má 12 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je předat studentům základní přehled o metodách digitálního zpracování obrazových materiálů získávaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifikace. Hlavní probíraná témata:
Analogová a digitální forma obrazu.
Interpretace obrazu v analogové formě
Interpretační znaky, rozpoznávání objektu, interpretační klíče
Přednosti 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.Podpůrná 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: PCI Geomatica, SNAP
Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích. Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy. Měl by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

Výstupy z učení

Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích.
Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy.
Měl by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

Osnova

• 1. Základní vlastnosti digitálního obrazu - opakování A-D převod, DN hodnoty a jejich význam, histogram obrazového záznamu, multispektrální a hyperspektrální snímky, způsoby vizualizace, barevné systémy, RGB barevný systém
• 2. Metody předzpracování digitálního obrazu Radiometrické atmosférické korekce - podstata chyb a principy základních algoritmu, geometrická transformace obrazu - přehled běžných metod (polynomická transformace, splinové funkce, transformace po částech, ortorektifikace, mozaikování
• 3. Metody zvýrazňování digitálního obrazu I. Radiometrická (bodová) zvýraznění, práce s histogramem snímku, úpravy kontrastu, základní druhy zvýraznění, LUT, principy prahování a hustotních řezů
• 4. Metody zvýrazňování digitálního obrazu II. Prostorová zvýraznění - filtrace obrazu, princip a základní algoritmy vysoko a nízkofrekvenčních filtrů, Fourierovy transformace, texturální analýza a filtrace radarových snímku
• 5. Metody zvýrazňování multispektrálního digitálního obrazu III. Vícepásmové transformace obrazu, principy tvorby barevných syntéz, transformace barevného systému, IHS x RGB, analýza hlavních komponent, obrazové podíly a spektrální (vegetační) indexy, transformace TASSELED CAP,
• 6. Řízená klasifikace multispektrálního obrazu I. Princip spektrálních příznaků, obecný postup řízené automatické klasifikace obrazu, trénovací etapa,
• 7. Řízená 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. Neřízená klasifikace multispektrálního obrazu Spektrální a informační třídy , princip metody shlukové analýzy multispektrálního obrazu, algoritmy ISODATA a K-MEANS, agregace výsledku neřízené klasifikace, postklasifikacní úpravy
• 9. Nové přístupy ke klasifikaci digitálního obrazu Fuzzy klasifikátory, princip klasifikace neuronovými sítěmi, texturální klasifikace, kontextuální klasifikace, SAM algoritmus
• 10. Principy zpracování radarových obrazových dat. Specifika radarového obrazového záznamu, základní algoritmy, filtrace a texturální analýza, příklady použití radarových snímku
• 11. Principy zpracování hypersektrálních obrazových dat. Hyperspektrální kostka, smíšené a "čisté" 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

povinná 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. 6th ed. New York: John Wiley & Sons, 2008, xii, 756. ISBN 9780470052457. info
• CAMPBELL, James B. a Randolph H. WYNNE. Introduction to remote sensing. Fifth edition. London: Guilford Press, 2011, xxxi, 667. ISBN 9781609181765. info

neurčeno
• Computer processing of remotely sensed imagesan introduction. Edited by Paul M. Mather. 4th ed. Chichester, West Sussex, England: John Wiley & Sons, 2011, xx, 434 p. ISBN 9780470742396. info
• Remote sensing, models, and methods for image processing. Edited by Robert A. Schowengerdt. 3rd ed. Burlington, MA: Academic Press, 2007, 515 p. ISBN 0123694078. info
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• HALOUNOVÁ, Lena a Karel PAVELKA. Dálkový průzkum Země. Vyd. 1. Praha: Vydavatelství ČVUT, 2005, 192 s. ISBN 8001031241. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků.

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

2/2/0. 6 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Kateřina Fárová (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Rudolf Brázdil, DrSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 17. 9. až Pá 14. 12. St 12:00–13:50 Z5,02004

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: Po 17. 9. až Pá 14. 12. St 9:00–10:50 Z1,01001b, K. Tajovská
Z8114/02: Po 17. 9. až Pá 14. 12. St 14:00–15:50 Z7,02017a, K. Tajovská
Z8114/03: Rozvrh nebyl do ISu vložen.

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(N-GK) || PROGRAM(KOS)
Znalosti na úrovni základního kursu dálkového průzkumu Země

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 30 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/30, pouze zareg.: 0/30

Mateřské obory/plány

předmět má 9 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je předat studentům základní přehled o metodách digitálního zpracování obrazových materiálů získávaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifikace. Hlavní probíraná témata:
Analogová a digitální forma obrazu.
Interpretace obrazu v analogové formě
Interpretační znaky, rozpoznávání objektu, interpretační klíče
Přednosti 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.Podpůrná 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: PCI Geomatica, SNAP
Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích. Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy. Měl by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

Výstupy z učení

Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích.
Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy.
Měl by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

Osnova

• 1. Základní vlastnosti digitálního obrazu - opakování A-D převod, DN hodnoty a jejich význam, histogram obrazového záznamu, multispektrální a hyperspektrální snímky, způsoby vizualizace, barevné systémy, RGB barevný systém
• 2. Metody předzpracování digitálního obrazu Radiometrické atmosférické korekce - podstata chyb a principy základních algoritmu, geometrická transformace obrazu - přehled běžných metod (polynomická transformace, splinové funkce, transformace po částech, ortorektifikace, mozaikování
• 3. Metody zvýrazňování digitálního obrazu I. Radiometrická (bodová) zvýraznění, práce s histogramem snímku, úpravy kontrastu, základní druhy zvýraznění, LUT, principy prahování a hustotních řezů
• 4. Metody zvýrazňování digitálního obrazu II. Prostorová zvýraznění - filtrace obrazu, princip a základní algoritmy vysoko a nízkofrekvenčních filtrů, Fourierovy transformace, texturální analýza a filtrace radarových snímku
• 5. Metody zvýrazňování multispektrálního digitálního obrazu III. Vícepásmové transformace obrazu, principy tvorby barevných syntéz, transformace barevného systému, IHS x RGB, analýza hlavních komponent, obrazové podíly a spektrální (vegetační) indexy, transformace TASSELED CAP,
• 6. Řízená klasifikace multispektrálního obrazu I. Princip spektrálních příznaků, obecný postup řízené automatické klasifikace obrazu, trénovací etapa,
• 7. Řízená 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. Neřízená klasifikace multispektrálního obrazu Spektrální a informační třídy , princip metody shlukové analýzy multispektrálního obrazu, algoritmy ISODATA a K-MEANS, agregace výsledku neřízené klasifikace, postklasifikacní úpravy
• 9. Nové přístupy ke klasifikaci digitálního obrazu Fuzzy klasifikátory, princip klasifikace neuronovými sítěmi, texturální klasifikace, kontextuální klasifikace, SAM algoritmus
• 10. Principy zpracování radarových obrazových dat. Specifika radarového obrazového záznamu, základní algoritmy, filtrace a texturální analýza, příklady použití radarových snímku
• 11. Principy zpracování hypersektrálních obrazových dat. Hyperspektrální kostka, smíšené a "čisté" 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

povinná 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. 6th ed. New York: John Wiley & Sons, 2008, xii, 756. ISBN 9780470052457. info
• CAMPBELL, James B. a Randolph H. WYNNE. Introduction to remote sensing. Fifth edition. London: Guilford Press, 2011, xxxi, 667. ISBN 9781609181765. info

neurčeno
• Computer processing of remotely sensed imagesan introduction. Edited by Paul M. Mather. 4th ed. Chichester, West Sussex, England: John Wiley & Sons, 2011, xx, 434 p. ISBN 9780470742396. info
• Remote sensing, models, and methods for image processing. Edited by Robert A. Schowengerdt. 3rd ed. Burlington, MA: Academic Press, 2007, 515 p. ISBN 0123694078. info
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• HALOUNOVÁ, Lena a Karel PAVELKA. Dálkový průzkum Země. Vyd. 1. Praha: Vydavatelství ČVUT, 2005, 192 s. ISBN 8001031241. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků.

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

2/2/0. 6 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Rudolf Brázdil, DrSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 18. 9. až Pá 15. 12. St 8:00–9:50 Z4,02028

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: Po 18. 9. až Pá 15. 12. Po 8:00–9:50 Z7,02017a, K. Tajovská
Z8114/02: Po 18. 9. až Pá 15. 12. Po 10:00–11:50 Z1,01001b, K. Tajovská

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(N-GK) || PROGRAM(KOS)
Znalosti na úrovni základního kursu dálkového průzkumu Země

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 30 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/30, pouze zareg.: 0/30

Mateřské obory/plány

předmět má 9 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je předat studentům základní přehled o metodách digitálního zpracování obrazových materiálů získávaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifikace. Hlavní probíraná témata:
Analogová a digitální forma obrazu.
Interpretace obrazu v analogové formě
Interpretační znaky, rozpoznávání objektu, interpretační klíče
Přednosti 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.Podpůrná 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: PCI Geomatica, SNAP
Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích. Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy. Měl by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

Výstupy z učení

Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích.
Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy.
Měl by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

Osnova

• 1. Základní vlastnosti digitálního obrazu - opakování A-D převod, DN hodnoty a jejich význam, histogram obrazového záznamu, multispektrální a hyperspektrální snímky, způsoby vizualizace, barevné systémy, RGB barevný systém
• 2. Metody předzpracování digitálního obrazu Radiometrické atmosférické korekce - podstata chyb a principy základních algoritmu, geometrická transformace obrazu - přehled běžných metod (polynomická transformace, splinové funkce, transformace po částech, ortorektifikace, mozaikování
• 3. Metody zvýrazňování digitálního obrazu I. Radiometrická (bodová) zvýraznění, práce s histogramem snímku, úpravy kontrastu, základní druhy zvýraznění, LUT, principy prahování a hustotních řezů
• 4. Metody zvýrazňování digitálního obrazu II. Prostorová zvýraznění - filtrace obrazu, princip a základní algoritmy vysoko a nízkofrekvenčních filtrů, Fourierovy transformace, texturální analýza a filtrace radarových snímku
• 5. Metody zvýrazňování multispektrálního digitálního obrazu III. Vícepásmové transformace obrazu, principy tvorby barevných syntéz, transformace barevného systému, IHS x RGB, analýza hlavních komponent, obrazové podíly a spektrální (vegetační) indexy, transformace TASSELED CAP,
• 6. Řízená klasifikace multispektrálního obrazu I. Princip spektrálních příznaků, obecný postup řízené automatické klasifikace obrazu, trénovací etapa,
• 7. Řízená 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. Neřízená klasifikace multispektrálního obrazu Spektrální a informační třídy , princip metody shlukové analýzy multispektrálního obrazu, algoritmy ISODATA a K-MEANS, agregace výsledku neřízené klasifikace, postklasifikacní úpravy
• 9. Nové přístupy ke klasifikaci digitálního obrazu Fuzzy klasifikátory, princip klasifikace neuronovými sítěmi, texturální klasifikace, kontextuální klasifikace, SAM algoritmus
• 10. Principy zpracování radarových obrazových dat. Specifika radarového obrazového záznamu, základní algoritmy, filtrace a texturální analýza, příklady použití radarových snímku
• 11. Principy zpracování hypersektrálních obrazových dat. Hyperspektrální kostka, smíšené a "čisté" 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

povinná 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. 6th ed. New York: John Wiley & Sons, 2008, xii, 756. ISBN 9780470052457. info
• CAMPBELL, James B. a Randolph H. WYNNE. Introduction to remote sensing. Fifth edition. London: Guilford Press, 2011, xxxi, 667. ISBN 9781609181765. info

neurčeno
• Computer processing of remotely sensed imagesan introduction. Edited by Paul M. Mather. 4th ed. Chichester, West Sussex, England: John Wiley & Sons, 2011, xx, 434 p. ISBN 9780470742396. info
• Remote sensing, models, and methods for image processing. Edited by Robert A. Schowengerdt. 3rd ed. Burlington, MA: Academic Press, 2007, 515 p. ISBN 0123694078. info
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• HALOUNOVÁ, Lena a Karel PAVELKA. Dálkový průzkum Země. Vyd. 1. Praha: Vydavatelství ČVUT, 2005, 192 s. ISBN 8001031241. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků.

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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.

Další komentáře

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

2/2/0. 6 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Rudolf Brázdil, DrSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 19. 9. až Ne 18. 12. Po 11:00–12:50 Z6,02006

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: Po 19. 9. až Ne 18. 12. St 15:00–16:50 Z7,02017a, K. Tajovská
Z8114/02: Po 19. 9. až Ne 18. 12. St 12:00–13:50 Z7,02017a, K. Tajovská

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(N-GK) || PROGRAM(KOS)

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 30 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/30, pouze zareg.: 0/30

Mateřské obory/plány

předmět má 9 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je dt studentům základní přehled o metodch digitálního zpracování obrazových materiálů získavaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifkace. Hlavní probíraná témata: 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 Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích. Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy. Měly by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

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. Neřízená 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 přístupy 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
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• LANDGREBE, David A. Signal theory methods in multispectral remote sensing. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2003, xi, 508. ISBN 047142028X. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info
• KONECNY, Gottfried. Geoinformation : remote sensing, photogrammetry and geographic information systems. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xiv, 248. ISBN 0415237955. info
• Remote sensing change detection :environmental monitoring methods and applications. Edited by Ross S. Lunetta - Christopher D. Elvidge. London: Taylor & Francis, 1999, xviii, 318. ISBN 0-7484-0861-4. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na 11 úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků.

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.

Vyučující

Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D. (přednášející)

Garance

prof. RNDr. Rudolf Brázdil, DrSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Út 10:00–11:50 Z3,02045

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: Út 8:00–9:50 Z1,01001b, K. Tajovská
Z8114/02: St 8:00–9:50 Z7,02017a, K. Tajovská

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(N-GK) || PROGRAM(KOS)

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

Cílem předmětu je dt studentům základní přehled o metodch digitálního zpracování obrazových materiálů získavaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifkace. Hlavní probíraná témata: 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 Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích. Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy. Měly by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

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. Neřízená 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 přístupy 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
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• LANDGREBE, David A. Signal theory methods in multispectral remote sensing. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2003, xi, 508. ISBN 047142028X. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info
• KONECNY, Gottfried. Geoinformation : remote sensing, photogrammetry and geographic information systems. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xiv, 248. ISBN 0415237955. info
• Remote sensing change detection :environmental monitoring methods and applications. Edited by Ross S. Lunetta - Christopher D. Elvidge. London: Taylor & Francis, 1999, xviii, 318. ISBN 0-7484-0861-4. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na 11 úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků.

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. (přednášející)
Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Jan Geletič, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Rudolf Brázdil, DrSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

St 8:00–9:50 Z3,02045

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: St 10:00–11:50 Z1,01001b, J. Geletič, K. Tajovská
Z8114/02: Út 10:00–11:50 Z1,01001b, J. Geletič, K. Tajovská

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(N-GK) || PROGRAM(KOS)

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 38 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/38, pouze zareg.: 0/38

Mateřské obory/plány

předmět má 9 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je dt studentům základní přehled o metodch digitálního zpracování obrazových materiálů získavaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifkace. Hlavní probíraná témata: 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 Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích. Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy. Měly by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

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. Neřízená 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 přístupy 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
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• LANDGREBE, David A. Signal theory methods in multispectral remote sensing. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2003, xi, 508. ISBN 047142028X. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info
• KONECNY, Gottfried. Geoinformation : remote sensing, photogrammetry and geographic information systems. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xiv, 248. ISBN 0415237955. info
• Remote sensing change detection :environmental monitoring methods and applications. Edited by Ross S. Lunetta - Christopher D. Elvidge. London: Taylor & Francis, 1999, xviii, 318. ISBN 0-7484-0861-4. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na 11 úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků.

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. (přednášející)
RNDr. Lukáš Herman, Ph.D. (cvičící)
Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D. (pomocník)

Garance

prof. RNDr. Rudolf Brázdil, DrSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 8:00–9:50 Z4,02028

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: Po 12:00–13:50 Z1,01001b, L. Herman
Z8114/02: Po 10:00–11:50 Z1,01001b, L. Herman

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(N-GK) || PROGRAM(KOS)

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 38 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/38, pouze zareg.: 0/38

Mateřské obory/plány

předmět má 8 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je dt studentům základní přehled o metodch digitálního zpracování obrazových materiálů získavaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifkace. Hlavní probíraná témata: 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 Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích. Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy. Měly by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

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. Neřízená 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 přístupy 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
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• LANDGREBE, David A. Signal theory methods in multispectral remote sensing. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2003, xi, 508. ISBN 047142028X. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info
• KONECNY, Gottfried. Geoinformation : remote sensing, photogrammetry and geographic information systems. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xiv, 248. ISBN 0415237955. info
• Remote sensing change detection :environmental monitoring methods and applications. Edited by Ross S. Lunetta - Christopher D. Elvidge. London: Taylor & Francis, 1999, xviii, 318. ISBN 0-7484-0861-4. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na 11 úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků.

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. (cvičící)
RNDr. Lukáš Herman, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Andrea Kýnová (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Rudolf Brázdil, DrSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc.
Dodavatelské pracoviště: Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta

Rozvrh

Po 10:00–11:50 Z3,02045

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: Čt 10:00–11:50 Z1,01001b, L. Herman, A. Kýnová
Z8114/02: Po 12:00–13:50 Z1,01001b, L. Herman, A. Kýnová

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(N-GK)

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 38 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/38, pouze zareg.: 0/38

Mateřské obory/plány

předmět má 9 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je dt studentům základní přehled o metodch digitálního zpracování obrazových materiálů získavaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifkace. Hlavní probíraná témata: 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 Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích. Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy. Měly by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

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
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• LANDGREBE, David A. Signal theory methods in multispectral remote sensing. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2003, xi, 508. ISBN 047142028X. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info
• KONECNY, Gottfried. Geoinformation : remote sensing, photogrammetry and geographic information systems. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xiv, 248. ISBN 0415237955. info
• Remote sensing change detection :environmental monitoring methods and applications. Edited by Ross S. Lunetta - Christopher D. Elvidge. London: Taylor & Francis, 1999, xviii, 318. ISBN 0-7484-0861-4. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na 11 úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků.

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

2/2. 4 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. (cvičící)
RNDr. Lukáš Herman, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Andrea Kýnová (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Rudolf Brázdil, DrSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc.

Rozvrh

Út 9:00–9:50 Z4,02028

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: Po 12:00–13:50 Z1,01001b, L. Herman, A. Kýnová
Z8114/02: Út 7:00–8:50 Z1,01001b, L. Herman, A. Kýnová

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(N-GK)

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 33 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/33, pouze zareg.: 0/33

Mateřské obory/plány

předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je dt studentům základní přehled o metodch digitálního zpracování obrazových materiálů získavaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifkace. Hlavní probíraná témata: 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 Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích. Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy. Měly by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

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
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• LANDGREBE, David A. Signal theory methods in multispectral remote sensing. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2003, xi, 508. ISBN 047142028X. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info
• KONECNY, Gottfried. Geoinformation : remote sensing, photogrammetry and geographic information systems. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xiv, 248. ISBN 0415237955. info
• Remote sensing change detection :environmental monitoring methods and applications. Edited by Ross S. Lunetta - Christopher D. Elvidge. London: Taylor & Francis, 1999, xviii, 318. ISBN 0-7484-0861-4. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na 11 úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků.

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. (cvičící)
Mgr. František Kuda, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Andrea Kýnová (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Rudolf Brázdil, DrSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc.

Rozvrh

Po 8:00–9:50 Z4,02028

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: St 7:00–8:50 Z1,01001b, F. Kuda, A. Kýnová
Z8114/02: Po 16:00–17:50 Z1,01001b, F. Kuda, A. Kýnová

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(N-GK)

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 40 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/40, pouze zareg.: 0/40

Mateřské obory/plány

předmět má 8 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je dt studentům základní přehled o metodch digitálního zpracování obrazových materiálů získavaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifkace. Hlavní probíraná témata: 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 Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích. Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy. Měly by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

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
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• LANDGREBE, David A. Signal theory methods in multispectral remote sensing. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2003, xi, 508. ISBN 047142028X. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info
• KONECNY, Gottfried. Geoinformation : remote sensing, photogrammetry and geographic information systems. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xiv, 248. ISBN 0415237955. info
• Remote sensing change detection :environmental monitoring methods and applications. Edited by Ross S. Lunetta - Christopher D. Elvidge. London: Taylor & Francis, 1999, xviii, 318. ISBN 0-7484-0861-4. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na 11 úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků.

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

1/2/0. 3 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. (cvičící)
Mgr. František Kuda, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Rudolf Brázdil, DrSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc.

Rozvrh

St 9:00–9:50 Z4,02028

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: Pá 7:00–8:50 Z1,01001b, F. Kuda
Z8114/02: St 12:00–13:50 Z1,01001b, F. Kuda

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(N-GK)

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 38 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/38, pouze zareg.: 0/38

Mateřské obory/plány

předmět má 8 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je dt studentům základní přehled o metodch digitálního zpracování obrazových materiálů získavaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifkace. Hlavní probíraná témata: 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 Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích. Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy. Měly by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

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
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• LANDGREBE, David A. Signal theory methods in multispectral remote sensing. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2003, xi, 508. ISBN 047142028X. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info
• KONECNY, Gottfried. Geoinformation : remote sensing, photogrammetry and geographic information systems. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xiv, 248. ISBN 0415237955. info
• Remote sensing change detection :environmental monitoring methods and applications. Edited by Ross S. Lunetta - Christopher D. Elvidge. London: Taylor & Francis, 1999, xviii, 318. ISBN 0-7484-0861-4. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na 11 úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků.

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

1/2/0. 3 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. (cvičící)
Mgr. František Kuda, Ph.D. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Rudolf Brázdil, DrSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc.

Rozvrh

Út 8:00–8:50 Z3,02045

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: Po 18:00–19:50 Z1,01001b, F. Kuda
Z8114/02: Po 8:00–9:50 Z1,01001b, F. Kuda

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(N-GK)

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 38 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/38, pouze zareg.: 0/38

Mateřské obory/plány

předmět má 7 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je dt studentům základní přehled o metodch digitálního zpracování obrazových materiálů získavaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifkace. Hlavní probíraná témata: 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
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• LANDGREBE, David A. Signal theory methods in multispectral remote sensing. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2003, xi, 508. ISBN 047142028X. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info
• KONECNY, Gottfried. Geoinformation : remote sensing, photogrammetry and geographic information systems. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xiv, 248. ISBN 0415237955. info
• Remote sensing change detection :environmental monitoring methods and applications. Edited by Ross S. Lunetta - Christopher D. Elvidge. London: Taylor & Francis, 1999, xviii, 318. ISBN 0-7484-0861-4. info

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

1/2/0. 3 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. (cvičící)
Mgr. Eva Nováková (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Rudolf Brázdil, DrSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc.

Rozvrh

Út 13:00–13:50 Z4,02028

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: St 7:00–8:50 Z1,01001b, E. Nováková

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(N-GK)

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 21 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/21, pouze zareg.: 0/21

Mateřské obory/plány

předmět má 6 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

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

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:

Z8114/1: Čt 18:00–19:50 Z1
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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

1/2/0. 5 kr. 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 14:00–14:50 Z1

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: St 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 20 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/20, pouze zareg.: 0/20

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. a Ralph W. KIEFER. Remote sensing and image interpretation. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons, 1994, xvi, 750. ISBN 0471577839. 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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

1/2/0. 5 kr. 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

Po 14:00–14:50 Z1

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: St 8:00–9:50 Z1, K. Fárová

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Mateřské obory/plány

• Geografická kartografie a geoinformatika (program PřF, B-GK)
• Geografie a kartografie (program PřF, B-GR, směr Kartografie a geoinformatika)

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. a Ralph W. KIEFER. Remote sensing and image interpretation. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons, 1994, xvi, 750. ISBN 0471577839. 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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

2/2/0. 5 kr. Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k.

Vyučující

prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. (přednášející)
Mgr. Jan Běťák (cvičící)
Mgr. Ondřej Marvánek, Ph.D. (cvičící)

Garance

RNDr. Vladimír Herber, CSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc.

Rozvrh

Čt 10:00–11:50 Z1

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

Z8114/01: Po 8:00–9:50 Z4, J. Běťák, O. Marvánek
Z8114/02: Čt 8:00–9:50 Z4, J. Běťák, O. Marvánek
Z8114/03: Po 10:00–11:50 Z4, J. Běťák, O. Marvánek

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 6 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. a Ralph W. KIEFER. Remote sensing and image interpretation. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons, 1994, xvi, 750. ISBN 0471577839. info
• CAMPBELL, James B. Introduction to remote sensing. New York: Guilford Press, 1987, xxiv, 551. ISBN 0-89862-776-1. info

Další komentáře

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Předmět se v období podzim 2003 nevypisuje.

Rozsah

1/2/0. 5 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Milan Konečný, CSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 6 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. a Ralph W. KIEFER. Remote sensing and image interpretation. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons, 1994, xvi, 750. ISBN 0471577839. 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

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Předmět se v období jaro 2003 nevypisuje.

Rozsah

2/2/0. 5 kr. Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k.

Vyučující

prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Milan Konečný, CSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 6 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. a Ralph W. KIEFER. Remote sensing and image interpretation. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons, 1994, xvi, 750. ISBN 0471577839. info
• CAMPBELL, James B. Introduction to remote sensing. New York: Guilford Press, 1987, xxiv, 551. ISBN 0-89862-776-1. info

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Předmět se v období podzim 2002 nevypisuje.

Rozsah

1/2/0. 5 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Milan Konečný, CSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

předmět má 6 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. a Ralph W. KIEFER. Remote sensing and image interpretation. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons, 1994, xvi, 750. ISBN 0471577839. 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

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Údaje z období podzim 2011 - akreditace se nezveřejňují

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Rudolf Brázdil, DrSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc.

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(N-GK)

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 40 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/40, pouze zareg.: 0/40

Mateřské obory/plány

předmět má 8 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je dt studentům základní přehled o metodch digitálního zpracování obrazových materiálů získavaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifkace. Hlavní probíraná témata: 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 Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích. Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy. Měly by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

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
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• LANDGREBE, David A. Signal theory methods in multispectral remote sensing. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2003, xi, 508. ISBN 047142028X. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info
• KONECNY, Gottfried. Geoinformation : remote sensing, photogrammetry and geographic information systems. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xiv, 248. ISBN 0415237955. info
• Remote sensing change detection :environmental monitoring methods and applications. Edited by Ross S. Lunetta - Christopher D. Elvidge. London: Taylor & Francis, 1999, xviii, 318. ISBN 0-7484-0861-4. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na 11 úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků.

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Rozsah

2/2/0. 4 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.

Vyučující

prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. (cvičící)
Mgr. František Kuda, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Andrea Kýnová (cvičící)

Garance

prof. RNDr. Rudolf Brázdil, DrSc.
Geografický ústav – Sekce věd o Zemi – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc.

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(N-GK)

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.

Předmět si smí zapsat nejvýše 40 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/40, pouze zareg.: 0/40

Mateřské obory/plány

předmět má 8 mateřských oborů, zobrazit

Cíle předmětu

Cílem předmětu je dt studentům základní přehled o metodch digitálního zpracování obrazových materiálů získavaných metodou distančního snímání. Ve cvičeních získají studenti praktické dovednosti z oblasti zpracování obrazu s akcentem na postupy automatické klasifkace. Hlavní probíraná témata: 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 Na konci tohoto kurzu bude student schopen porozumět a vysvětlit podstatu základních metod zpracování obrazu vysvětlených v jednotlivých lekcích. Bude schopen vysvětlit, kdy použít jednotlivé metody a předkládat racionální odůvodnění o podmínkách využití metod multispektrální analýzy. Měly by být schopen kvalifikovaných rozhodnutí týkajících se předzpracování družicových dat, aplikací metod a především na základě nabytých znalostí interpretovat a verifikovat výsledky obrazové analýzy.

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
• Urban remote sensing. Edited by Qihao Weng - Dale A. Quattrochi. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2007, 412 s. ISBN 9780849391996. info
• LIANG, Shunlin. Quantitative remote sensing of land surfaces. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2004, xxvi, 534. ISBN 0471281662. info
• LANDGREBE, David A. Signal theory methods in multispectral remote sensing. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2003, xi, 508. ISBN 047142028X. info
• Environmental modelling with GIS and remote sensing. Edited by Andrew Skidmore. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xvi, 268. ISBN 0415241707. info
• KONECNY, Gottfried. Geoinformation : remote sensing, photogrammetry and geographic information systems. 1st publ. London: Taylor & Francis, 2002, xiv, 248. ISBN 0415237955. info
• Remote sensing change detection :environmental monitoring methods and applications. Edited by Ross S. Lunetta - Christopher D. Elvidge. London: Taylor & Francis, 1999, xviii, 318. ISBN 0-7484-0861-4. info

Výukové metody

Přednášky s výkladem základních pojmů z oblasti zpracování obrazu a praktickými řešenými příklady. Cvičení formou samostatné práce na 11 úlohách řešených za pomoci programového vybavení pro analýzu multispektrálních družicových snímků.

Metody hodnocení

Zkouška formou písemného testu z odpřednášené látky. Nezbytnou podmínkou k vykonání zkoušky je odevzdání správně vypracovaných praktických cvičení a úspěšné absolvování praktického testu na konci semestru.

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

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

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  

Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

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.

Předpoklady

Z8108 Dálkový průzkum Země || PROGRAM(N-GK)

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 6 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

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

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  

• Statistika zápisu (nejnovější)