Z8114 Digitální zpracování materiálů DPZ

Přírodovědecká fakulta
jaro 2004
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
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2007 - akreditace, podzim 2010 - akreditace, podzim 2004, podzim 2005, podzim 2006, podzim 2007, podzim 2008, podzim 2009, podzim 2010, podzim 2011, podzim 2011 - akreditace, podzim 2012, podzim 2013, podzim 2014, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2019, podzim 2020, podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024.