HYPERSPEKTRÁLNÍ METODY
|
|
- Marian Müller
- před 6 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 HYPERSPEKTRÁLNÍ METODY ((metody, principy (satelitní i letecké), senzory a družice, metody klasifikace, příklady využití, softwarové možnosti)) I.seminární práce k předmětu DÁLKOVÝ PRŮZKUM ZEMĚ (REMOTE SENSING) Katedra geoinformatiky a geoinformatiky Fakulta životního prostředí Univerzita Jana Evangelisty Turkyně Ústí nad Labem 2006 Alexandra Macháčová 1. ročník navazující magisterské studium obor Odpadové hospodářství
2 Hyperspektální dálkový průzkum Země jak ho známe je označení pro obrazovou spektroskopii. Patří mezi poměrně nové technologie, pomocí níž mohou vědci detekovat a identifikovat prvky za Zemi jaký mi je zastoupení minerálů, vegetace, člověkem vytvořených materiálů a jejich důsledků. Obrazová spektroskopie byla využívána po více jak 100 let a to především fyziky a chemiky pro stanovení materiálů a jejich složení. Dále byla prostřednictvím spektroskopie detekována individuální absorpce charakteristické dávky v půdě, vodě i oleji. V poslední době s vývojem technologií se obrazová spektroskopie začala používat v oblasti pozorování Země. Začátek se datuje do poloviny osmdesátých let dvacátého století, nejširší využítí našlo v oblasti geologie, mapování minerálů. Současná detekce materiálů je závislá na spektrálním pokrytí, spektrálním rozlišení a signál spektrometru, množství materiálů, koncentraci absorpce v měřené vlnové délce. Hyperspektrální dálkový průzkum spojuje obrazovou spektrofotometrii v jednotný systém, který často obsahuje rozlehlá data a vyžaduje nové zpracování. Hyperspektrální data jsou obecně tvořena ze barevných pásem (band) s rozsahem 5-10 nm, naproti tomu multispektrální data jsou složena z 5 10 barevných pásem s rozsahem nm pásma. Vývoj v technologii hyperspektrálních snímačů umožňuje sběr dat s několika stovkami pásem spektra. Větší počet pásem přináší více možností rozpoznávat větší počet materiálů, ale také větší počet počet pásem vyžaduje více analýz. Dalším rozdíl při práci s hyperspektrálními daty nastává při definování n-dimenze. Hyperspektrální obrazy jsou sbírány a reprezentovány jako data s prostorovou informací sběru v X-Y plánu, spektrální informaci nese Z směr. Obr. č. 1 Schéma hyperspektrálních dat, jejich dimenzionality
3 Hyperspektrální data Pasivní přístroje -Hyperspektrální data AIS (Airborne Imaging Spectrometer), AVIRIS (Airborne Visible/InfraRed Imaging Spectrometer), AVIRIS 4 spektrometry s 224 CCD detektory (channels), Každý se spektrálním rozlišením 10 nanometrů a postorovým rozlišením 20 meters. Celkový rozsah 380 až 2500 nm (jako Landsat TM with just seven bands). Každá řádka 664 pixelů. Systém AVIRIS AVIRIS (Airborne Visible InfraRed Imaging Spectrometer) 224 spektrálních pásem vlnové délky 400 až 2500 nanometrů (nm) nainstalován na letounu NASA ER-2 (upravené U2) létající v nadmořské výšce kolem 20 km rychlostí kolem 730 km/h data o velikosti pixelu reprezentující plochu 20 x 20 m Práce s daty: 1. Předzpracování - radiometrické a geometrické korekce - odstranění šumu a zkreslení 2. Zvýšení kvality obrazu - vylepšení vzhledu pro vizuální interpretaci a analýzu - změna kontrastu či filtrace dat 3. Transformace obrazu - převod původních spektrálních pásem na nová, na kterých lépe vyniknou určité charakteristiky obrazu 4. Klasifikace a analýza - digitální identifikace a klasifikace pixelů z dat. Ad 1.) Předzpracování Radiometrická korekce Čidla pro sběr hyperspektrálních dat jsou schopna záření pochycovat ze vzdušného i kosmického prostoru, ten musí být posléze převeden. V atmosféře se vyskytuje 7 plynných prvků, u kterých lze dobře pozorovat absorpci při vlnových délkách micronů. Jsou to : Vodní pára CO 2 O 3 N 2 O CO CH 4 O 2
4 ATREM software umožňuje odstranění těchto prvků Obr. č.2 Original AVIRIS data over KSC (Bands 20, 29, 40) Obr. č.3 Snímek po upravě softwarematrem, po odstranění vodní páry ze snímku
5 Ad 3.) Transformace obrazu Minimum Noise Fraction (MNF) Transformation Zatímco hyperspektrální snímky jsou schopny poskytovat kontinuální spektra od 0.4 do 2.5 nm, vytváří ohromné množství dat potřebných pro zpracování a rozbory, analýzy. Mnoho z tohoto objemu dat je nadbytečných. Transformace minima zlomku šumu se používá ke snížení, redukci rozměrnosti hyperspektrálních dat. Jedná se o lineární transformaci, která se skládá ze dvou postupných transformací, PCA Principál Components Analysis První odstraňuje korelaci ( vzájemný vztah) a měřítko, přičemž výsledkem jsou transformovaná data v kterých je šum spojen odchylkou a žádná skupina, pásmo k pásmu nemá vztah, není souvztažná, nekoreluje. Obr.č.4 For this particular example, an AVIRIS frame over the Kennedy Space Center was radiometrically corrected using ATREM and a MNF tranformation was performed on the ATREM-corrected imagery. In this particular frame, the first 14 eigenvectors of the MNF transformation contain coherent information which can be used for further processing Eigenvectors 1, 2, & 3 of MNF Transform Data
6 Obr. č. 5 po MNF transformaci Eigenvectors 6, 9, & 12 of MNF Transform Data Pixel Purity Index (PPI) Předmětem PPI je určení takových pixelů, nejmenších nedělitelných jednotek obrazu, které jsou buď nejvíce spektrálně zastoupeny anebo se vyskytují jako čiré. PPI se provádí na MNF datech, kde byl snížen spojitý obraz.
7 Ad 4.) Klasifikace - přiřazení jednotlivých pixelů do příslušných tříd na základě informací o jejich spektrálních hodnotách reprezentovaných pomocí binárních čísel v jednom nebo více spektrálních pásmech. Spectral Angle Mapper Classification The Spectral Angle Mapper Classification (SAM) je automatická metoda pro okamžité, řízené srovnání spekter snímku se spektry předem známými, obvykle jsou určována v laboratořích spektrometrem. Tato metoda zpracovává obě (dotazované i známé) spektrum jako vektory a počítá spektrální úhel mezi nimi. Tato metoda je citlivá na osvětlení, pro SAM algoritmy se používá vektor jako takový, ne jeho délka. Výsledkem klasifikace je snímek popisující nejlepší srovnání, porovnání každého pixelu. Typicky se tato metoda používá k determinaci minerálů v geologii, v oblastech s homogenním prostředím jakými jsou například půdy. obr. č.6 The spectral angle between material A a B Spectral Correlation Mapper (SCM) založené na podobném algoritmu jako (SAM), slouží také jako vylepšení SAM, rozdíl v algoritmech je v tom, že se používají k výpočtu hodnoty odrazivosti před výpočtem spectral angle, úhlu spektra
8 Spectral Unmixing/Matched Filtering Většina povrchů na Zemi, geologických nebo vegetačních nejsou homogenní, jsou výsledkem směsi znaků charakterizující jeden pixel. Závislost na tom o jaké materiály se jedná je typem matematického modelu schopného rozlišit jejich množství, hojnost. Pokud se nejedná o mikroskopické částice je model lineární. Nejtěžším krokem procesu je determinace množství materiálu ve vybraných konečných členech. Ideálním případem je pokud spektrální knihovna obsahuje koncové členy, poté je možné porovnat knihovní matrix hodnot s hodnotami pozorované směsi spektra a získáme odhad o množství konečných členů pro neznámé spektrum. Výsledek je prezentován formou snímků ve stupních šedi s hodnotami od 0 do 1, které korespondují se stupněm srovnání. obr. č.8 The proportion images of the Spectral Unmixing Classification
9 Využití v praxi sledování povrchu Země, jeho změn a využití (land cover/use) detekce požárů, monitorování záplav, pohyb ledovců a ledových polí pro mapování území a tvorbu podkladů pro geografické informační systémy (GIS) zemědělství - kontrola kvality a množství úrody, sledování obsahu vody ve vegetaci a půdě, sledování případné nákazy vegetace, zamoření hmyzem, monitorování škod způsobených přírodními živly Software: MultiSpec freeware Erdas Imagine, Arc Gis IMDIS DRAGON/ips Použité zdroje: C. H. Chen, editor, Information Processing for Remote Sensing, Chapter 1 by David Landgrebe, World Scientific Publishing Company, World Scientific Publishing Co., Inc., 1060 Main Street, River Edge, NJ 07661, USA, 1999 CLASSIFICATION OF VEGETATION AND SOIL USING IMAGING SPECTROMETER DATA J. H. Lumme Institute of Photogrammetry and Remote Sensing, Helsinki University of Technology, P.O.Box 1200, FIN HUT, Finland
Možnosti podpory plošné inventarizace kontaminovaných míst interpretací multi- a hyperspektrálního snímkování Jana Petruchová Lenka Jirásková
Možnosti podpory plošné inventarizace kontaminovaných míst interpretací multi- a hyperspektrálního snímkování Jana Petruchová Lenka Jirásková Praha 13.6.2012 Multispektrální data cíl ověření vhodnosti
VíceGIS ANALÝZA VLIVU DÁLNIČNÍ SÍTĚ NA OKOLNÍ KRAJINU. Veronika Berková 1
GIS ANALÝZA VLIVU DÁLNIČNÍ SÍTĚ NA OKOLNÍ KRAJINU Veronika Berková 1 1 Katedra mapování a kartografie, Fakulta stavební, ČVUT, Thákurova 7, 166 29, Praha, ČR veronika.berkova@fsv.cvut.cz Abstrakt. Metody
VíceIng. Jiří Fejfar, Ph.D. Dálkový průzkum Země
Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Dálkový průzkum Země strana 2 Co je DPZ Dálkový průzkum je umění rozdělit svět na množství malých barevných čtverečků, se kterými si lze hrát na počítači a odhalovat jejich neuvěřitelný
VíceMezinárodní konference Průmyslová ekologie II, Beroun
Zpracování multispektráln lních a hyperspektráln lních dat v rámci r projektu NIKM pro identifikace kontaminovaných a potenciáln lně kontaminovaných místm Jana Petruchová Lenka Jiráskov sková Mezinárodní
VíceMetody zvýrazňování obrazu III. Vícepásmová zvýraznění. Spektrální příznaky. Příznakový prostor. Podstata vícepásmových zvýraznění
Podstata vícepásmových zvýraznění Metody zvýrazňování obrazu III Vícepásmová zvýraznění DN hodnoty jako příznaky a, tzv. příznakový prostor. Vytváření nových pásem s cílem zvýšit odlišení různých objektů
VíceDPZ Dálkový průzkum Země. Lukáš Kamp, KAM077
DPZ Dálkový průzkum Země Lukáš Kamp, KAM077 Dálkový průzkum Země je věda i umění získávat užitečné informace o objektech, plochách či jevech prostřednictvím dat měřených na zařízeních, která s těmito zkoumanými
Víceití software ENVI 4.7 pro zpracování multispektráln
Využit ití software ENVI 4.7 pro zpracování multispektráln lních a hyperspektráln lních dat v rámci r projektu NIKM (Národn rodní inventarizace kontaminovaných míst) m 19. konference GIS ESRI, 4.11.2010
VíceČ ást 1 Základníprincipy, senzory, multispektrálnídata. Co je DPZ?
DPZ Č ást 1 Základníprincipy, senzory, multispektrálnídata Co je DPZ? Dálkový průzkum získávání informacío objektech na dálku, tj. bez přímého kontaktu se zkoumaný mi jevy a procesy. upraveno podle Lillesand
VíceZdroje dat GIS. Digitální formy tištěných map. Vstup dat do GISu:
Zdroje dat GIS Primární Sekundární Geodetická měření GPS DPZ (RS), fotogrametrie Digitální formy tištěných map Kartografické podklady (vlastní nákresy a měření) Vstup dat do GISu: Data přímo v potřebném
VíceMapování Země z vesmíru (úvod do metod dálkového průzkumu Země) Petr Dobrovolný Geografický ústav přírodovědecké fakulty Masarykovy univerzity v Brně
Mapování Země z vesmíru (úvod do metod dálkového průzkumu Země) Petr Dobrovolný Geografický ústav přírodovědecké fakulty Masarykovy univerzity v Brně Obsah přednášky 1. Přehled základních pojmů 2. Tvorba
VíceDálkový průzkum Země. Ústav geoinformačních technologií Lesnická a dřevařská fakulta MENDELU
Dálkový průzkum Země Ústav geoinformačních technologií Lesnická a dřevařská fakulta MENDELU Analogová a digitální data Fotografický snímek vs. digitální obrazový záznam Elektromagnetické záření lze zaznamenat
VíceData a technické nástroje pro studium krajiny (GIS, DPZ)
Data a technické nástroje pro studium krajiny (GIS, DPZ) 1 Co je GIS Geografický informační systém je informační systém, který umožňuje ukládat, spravovat a analyzovat prostorová data data o geografické
VíceELEKTROMAGNETICKÉ SPEKTRUM PRO POTŘEBY DPZ
ELEKTROMAGNETICKÉ SPEKTRUM PRO POTŘEBY DPZ Ultrafialové záření UV 0,1-0,4 μm Viditelné záření VIS 0,4-0,7 μm Infračervené blízké záření NIR 0,7-1,4 μm Infračervené střední záření MIR 1,4-3 μm Tepelné záření
VíceGrafika na počítači. Bc. Veronika Tomsová
Grafika na počítači Bc. Veronika Tomsová Proces zpracování obrazu Proces zpracování obrazu 1. Snímání obrazu 2. Digitalizace obrazu převod spojitého signálu na matici čísel reprezentující obraz 3. Předzpracování
VíceDálkový průzkum Země DPZ. Zdeněk Janoš JAN789
Dálkový průzkum Země DPZ Zdeněk Janoš JAN789 Obsah: Úvod Co je DPZ (Dálkový Průzkum Země) Historie DPZ Rozdělení metod DPZ Využití DPZ Projekty využívající data DPZ Současné družicové systémy Zdroje Závěr
VíceDPZ - IIa Radiometrické základy
DPZ - IIa Radiometrické základy Ing. Tomáš Dolanský Definice DPZ DPZ = dálkový průzkum Země Remote Sensing (Angl.) Fernerkundung (Něm.) Teledetection (Fr.) Informace o objektu získává bezkontaktním měřením
VíceOBRAZOVÁ ANALÝZA. Speciální technika a měření v oděvní výrobě
OBRAZOVÁ ANALÝZA Speciální technika a měření v oděvní výrobě Prostředky pro snímání obrazu Speciální technika a měření v oděvní výrobě 2 Princip zpracování obrazu matice polovodičových součástek, buňky
VíceČ ást 2 Kompozice v nepravých barvách Datové formáty Neřízená klasifikace. Program přednášky
DPZ Č ást Kompozice v nepravých barvách Datové formáty Neřízená klasifikace Program přednášky Popis využití pásem Landsat TM Vhodnost kombinací pásem TM Datové formáty Klasifikace obrazu Neřízená klasifikace
VíceOpensource ve vědě satelitní dálkový průzkum Země
Opensource ve vědě satelitní dálkový průzkum Země Petr Lukeš Centrum výzkumu globální změny, AV ČR, v.v.i. Ústav hospodářské úpravy lesa 1. Dálkový průzkum Země a Czechglobe / ÚHÚL 2. Svobodná data 3.
VíceDálkový průzkum Země (úvod, základní pojmy, historický přehled)
Dálkový průzkum Země (úvod, základní pojmy, historický přehled) Základní východiska Dálkový průzkum získávání informací o objektech na dálku. Vychází z těchto předpokladů: Petr Dobrovolný Geografický ústav
VíceZdroje dat GIS. Digitální formy tištěných map. Vstup dat do GISu:
Zdroje dat GIS Primární Sekundární Geodetická měření GPS DPZ (RS), fotogrametrie Digitální formy tištěných map Kartografické podklady (vlastní nákresy a měření) Vstup dat do GISu: Data přímo v potřebném
VíceVYBRANÉ METODICKÉ PŘÍSTUPY PRO HODNOCENÍ ZMĚN V KRAJINĚ METODAMI DÁLKOVÉHO PRŮZKUMU ZEMĚ V POVODÍ OTAVY
VYBRANÉ METODICKÉ PŘÍSTUPY PRO HODNOCENÍ ZMĚN V KRAJINĚ METODAMI DÁLKOVÉHO PRŮZKUMU ZEMĚ V POVODÍ OTAVY MARTIN HAIS*, ALEXANDRA KRÁLOVÁ*, KAROLÍNA MACHÁČKOVÁ* * Katedra fyzické geografie a geoekologie,
VíceTRENDY ROZVOJE DPZ A JEJICH MOŽNOSTI VYUŽITÍ PRO INVENTARIZACI KONTAMINOVANÝCH MÍST
Lenka Hladíková Simona Losmanová CENIA Oddělení mapových služeb TRENDY ROZVOJE DPZ A JEJICH MOŽNOSTI VYUŽITÍ PRO INVENTARIZACI KONTAMINOVANÝCH MÍST Podpora a propagace oblasti 4.2 - Odstraňování starých
VíceSystémy dálkového průzkumu Země
Lucie Kupková, Přemysl Štych Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie PřF UK v Praze E-mail: lucie.kupkova@gmail.com, stych@natur.cuni.cz Systémy dálkového průzkumu Země O čem bude přednáška Co
VíceDPZ Dálkový Průzkum Země. Luděk Augusta Aug007, Vojtěch Lysoněk Lys034
DPZ Dálkový Průzkum Země 1 Obsah Úvod Historie DPZ Techniky DPZ Ukázky 2 DPZ znamená Dálkový průzkum Země nám dává informace o vlastnostech objektů na zemském povrchu s využitím informací získaných v globálním
VíceDPZ - Ib Interpretace snímků
DPZ - Ib Interpretace snímků Ing. Tomáš Dolanský 2007 Co je DPZ? Bezkontaktní metoda poznávání Zaměřuje se na tvar, velikost a vlastnosti objektů a jevů na zemském povrchu K poznávání využívá vlastností
VíceUniverzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická. Analýza změn v prostředí s využitím dat DPZ. Jiří Svoboda
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Analýza změn v prostředí s využitím dat DPZ Jiří Svoboda Bakalářská práce 2008 University of Pardubice Faculty of chemical technology Analysis of Changes
VíceDZDDPZ8 Fourierova t., spektrální zvýraznění. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák - Ing. Tomáš Peňáz, Ph.D. Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava
DZDDPZ8 Fourierova t., spektrální zvýraznění Doc. Dr. Ing. Jiří Horák - Ing. Tomáš Peňáz, Ph.D. Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava Dobrovolný Dobrovolný Dobrovolný Dobrovolný Dobrovolný Dobrovolný
VíceAnotace předmětu. Dálkový průzkum Země. Odkazy. Literatura. Definice DPZ. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava
Anotace předmětu Dálkový průzkum Země Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava Elektromagnetické záření, elektromagnetické spektrum. Radiometrické veličiny. Zdroje záření. Interakce
VíceINFRAČERVENÁ SPEKTROMETRIE A BIOSLOŽKY PALIV
VYSOKÁ ŠKOLA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ V PRAZE Fakulta technologie ochrany prostředí Ústav technologie ropy a alternativních paliv INFRAČERVENÁ SPEKTROMETRIE A BIOSLOŽKY PALIV Laboratorní cvičení ÚVOD V několika
VíceSoučasné možnosti dálkového průzkumu pro hodnocení heterogenity půd a porostů na orné půdě
Současné možnosti dálkového průzkumu pro hodnocení heterogenity půd a porostů na orné půdě František Zemek, Miroslav Pikl Ústav výzkumu globální změny AV ČR, v. v. i., Brno CzechGlobe I. Sekce klimatických
VíceVolitelný předmět Habituální diagnostika
Tomáš Žid tomas.zid@mendelu.cz 12. 12. 2012, B36 LDF MENDELU Volitelný předmět Habituální diagnostika Využití dálkového průzkumu země při zjištění zdravotního stavu porostů Habituální diagnostika dalších
VíceTAČR gama PoC Remote Guard
TAČR gama PoC Remote Guard Detekce znečištění povrchových vod řasami a sinicemi metodami dálkového průzkumu Země a spektrálního měření Václav Nedbal Jakub Brom, Jindřich Duras, Petr Císař, Mohammadmehdi
VíceDPZ. Modelování s daty DPZ. Poměrové indexy. Vegetační indexy. Část 4. Modelování s daty DPZ Multitemporální analýza
Část 4 DPZ Modelování s daty DPZ Multitemporální analýza Modelování s daty DPZ Spektrální / vegetační indexy aritmetické operace s dvěma či více pásmy cíl na základě znalosti spektrální odrazivosti zvýraznit
Vícestabilní základna pro skener na zemi, ve vzduchu, v kosmu na oběžné dráze
NOSIČE stabilní základna pro skener na zemi, ve vzduchu, v kosmu na oběžné dráze Na zemi: podrobná informace o povrchu (oproti leteckému nebo kosmickému nosiči) základna: žebřík, lešení, vysoká budova,
VíceVyužití obrazové korelace leteckých měřických snímků pro potřeby aktualizace budov v ZABAGED
Využití obrazové korelace leteckých měřických snímků pro potřeby aktualizace budov v ZABAGED Vojtěch HRON Odbor sběru dat ZABAGED Zeměměřický úřad Praha Katedra geomatiky Fakulta stavební ČVUT v Praze
VíceAnalýza dat v GIS. Dotazy na databáze. Překrytí Overlay Mapová algebra Vzdálenostní funkce. Funkce souvislosti Interpolační funkce Topografické funkce
Analýza dat v GIS Dotazy na databáze Prostorové Atributové Překrytí Overlay Mapová algebra Vzdálenostní funkce Euklidovské vzdálenosti Oceněné vzdálenosti Funkce souvislosti Interpolační funkce Topografické
VíceDostupné spektrální knihovny a jejich využití v geologii
Dostupné spektrální knihovny a jejich využití v geologii Tomáš Valent Katedra Geoinformatiky Přírodovědecká fakulta Univerita Palackého tř. Svobody 26 771 46 Olomouc valent@email.cz Abstrakt Cílem práce
VíceNekonvenční metody snímání zemského povrchu
Specifika nekonvenčních metod Nekonvenční metody snímání zemského povrchu Odlišná technika vytváření obrazu - obraz je vytvářen postupně po jednotlivých obrazových prvcích (pixelech) Velké spektrální rozlišení.
VíceRYBNÍKY POHLEDEM Z VÝŠKY
RYBNÍKY POHLEDEM Z VÝŠKY HODNOCENÍ KVALITY VODY A EUTROFIZACE POMOCÍ DÁLKOVÉHO PRŮZKUMU ZEMĚ Jakub Brom, Václav Nedbal a Jindřich Duras TAČR Gama TG03010027 Posílení aktivit proof-of-concept na Jihočeské
VíceTransect analysis of reconstructed georelief of the Lake Most area in the years 1938, 1953, 1972, 1982 and 2008
Analýza profilů rekonstruovaného reliéfu v oblasti Mosteckého jezera z let 1938, 1953, 1972, 1982 a 2008 Transect analysis of reconstructed georelief of the Lake Most area in the years 1938, 1953, 1972,
VíceVyužití dálkového průzkumu pro lokálně cílenou agrotechniku polních plodin. Vojtěch Lukas a kol.
Využití dálkového průzkumu pro lokálně cílenou agrotechniku polních plodin Vojtěch Lukas a kol. Ústav agrosystémů a bioklimatologie (MENDELU) B G R Red edge NIR Úvod Dálkový průzkum Země (DPZ) Distanční
VíceCvičení 4 komplexní zpracování dat. Analýza povodí řeky Kongo
Cvičení 4 komplexní zpracování dat Analýza povodí řeky Kongo Tato případová studie (včetně cvičných dat) je převzata a přepracována z evropského vzdělávacího projektu Eduspace [0]. Pro zpracování této
VíceDPZ systémy pořizování dat. Tomáš Dolanský
DPZ systémy pořizování dat Tomáš Dolanský Landsat První byl vypuštěn roku 1972 Landsat 1-3 nesl dva senzory RBV (Return Beam Vidicon) MSS (Multispectral Scanner) Landsat 4 (1982-5) byl doplněn: TM (Thematic
Vícevzorek1 0.0033390 0.0047277 0.0062653 0.0077811 0.0090141... vzorek 30 0.0056775 0.0058778 0.0066916 0.0076192 0.0087291
Vzorová úloha 4.16 Postup vícerozměrné kalibrace Postup vícerozměrné kalibrace ukážeme na úloze C4.10 Vícerozměrný kalibrační model kvality bezolovnatého benzinu. Dle následujících kroků na základě naměřených
VíceDRUŽICOVÝ ATLAS ČESKÉ REPUBLIKY
MASARYKOVA UNIVERZITA V BRNĚ Přírodovědecká fakulta Geografický ústav Jiří OTRUSINA DRUŽICOVÝ ATLAS ČESKÉ REPUBLIKY D i p l o m o v á p r á c e Vedoucí práce: Doc. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. Brno 2007
VíceUNIVERZITA JANA EVANGELISTY PURKYNĚ V ÚSTÍ NAD LABEM FAKULTA ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ KATEDRA INFORMATIKY A GEOINFORMATIKY VEGETAČNÍ INDEXY
UNIVERZITA JANA EVANGELISTY PURKYNĚ V ÚSTÍ NAD LABEM FAKULTA ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ KATEDRA INFORMATIKY A GEOINFORMATIKY VEGETAČNÍ INDEXY 1. seminární práce z předmětu Dálkový průzkum Země Vypracovala: Pavlína
VíceHodnocení zdravotního stavu lesů: potenciál časových řad. Petr Lukeš
Hodnocení zdravotního stavu lesů: potenciál časových řad Petr Lukeš Obsah 1. Vegetace, fenologie, časové řady a jejich analýza 2. Sentinel 2 jako zdroj časových řad vysokého prostorového rozlišení 3. Hodnocení
VíceSUB-PIXELOVÁ ANALÝZA
Univerzita Jana Evangelisty Purkyně Fakulta životního prostředí SUB-PIXELOVÁ ANALÝZA Vypracovali: Iveta Holá, Pavel Stránský Předmět: Dálkový průzkum Země Obor: OŽP-P, Most III.roč. Únor, Březen 2006 Obsah:
VíceDálkový průzkum Země
Dálkový průzkum Země KGI/APGPS RNDr. Vilém Pechanec, Ph.D. Univerzita Palackého v Olomouci Univerzita Palackého v Olomouci INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Environmentální vzdělávání rozvíjející uplatnění
VíceVYUŽITÍ HYPERSPEKTRÁLNÍCH DAT KE KLASIFIKACI VEGETACE ALPÍNSKÉHO BEZLESÍ V KRKONOŠÍCH
UNIVERZITA KARLOVA V PRAZE Přírodovědecká fakulta Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie Studijní program: Geografie (magisterské studium) Studijní obor: Geoinformatika a kartografie Bc. Martina
VíceVyužití digitální stereofotogrammetrie jako podpůrných dat pro automatizovanou tvorbu lesnických tematických map
Využití digitální stereofotogrammetrie jako podpůrných dat pro automatizovanou tvorbu lesnických tematických map Filip Hájek a kolektiv Pracoviště fotogrammetrie a DPZ ÚHÚL pob. Frýdek-Místek hajek.filip@uhul.cz
VíceDRUŽICOVÁ DATA. distribuovaná společností ARCDATA PRAHA, s.r.o.
DRUŽICOVÁ DATA distribuovaná společností ARCDATA PRAHA, s.r.o. Již téměř půl století se lidé snaží získávat snímky Země i jiných vesmírných těles. Důvodem je především jejich aktuálnost, které běžné papírové
VíceENVI 5.2. a jeho reakce na nejnovější družicové systémy
ENVI 5.2 a jeho reakce na nejnovější družicové systémy Podpora nových formátů a senzorů Podpora nových formátů GRIB 1 a 2 Multi-page TIFF HDF 5 a NetCDF-4 Nový algoritmus pro ukládání CADRG Podpora dalších
VícePokročilé cvičení z fyzikální chemie KFC/POK2 Vibrační spektroskopie
Pokročilé cvičení z fyzikální chemie KFC/POK2 Vibrační spektroskopie Vibrace molekul mohou být měřeny buď pomocí absorpce infračerveného záření, nebo pomocí neelastického rozptylu záření, tzn. Ramanova
VíceMETODA RADIOMETRICKÉ KOREKCE SMILE EFEKTU U HYPERSPEKTRÁLNÍHO SKENERU
UNIVERZITA KARLOVA V PRAZE Přírodovědecká fakulta Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie Studijní program: Geografie (navazující magisterské studium) Studijní obor: Kartografie a geoinformatika
VíceGIS a pozemkové úpravy. Data pro využití území (DPZ)
GIS a pozemkové úpravy Data pro využití území (DPZ) Josef Krása Katedra hydromeliorací a krajinného inženýrství, Fakulta stavební ČVUT v Praze 1 Geodata Hlavní poskytovatelé map Státní a resortní (byť
VíceAplikace dálkového průzkumu Země. Obr. 1 3D model města Mnichov (vlevo) a detekce automobilů a jejich rychlost (vpravo) [1]
URBANISMUS Pro lepší porozumění změnám ve městech a jejich dopadech na přírodní zdroje a životní prostředí je nutné pravidelně monitorovat rozvoj měst v prostorovém i časovém měřítku. Různé aspekty dálkového
VícePracovní listy s komponentou ICT
Téma: Dálkový průzkum Země Časová dotace: 3 hodiny Pracovní listy s komponentou ICT Cíl: Pochopení principu dálkového průzkumu Země, práce se snímkem v prostředí programu MultiSpec, zobrazování snímku
VíceDPZ10 Radar, lidar. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava
DPZ10 Radar, lidar Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava RADAR SRTM Shuttle Radar Topography Mission. Endeavour, 2000 Dobrovolný Hlavní anténa v nákladovém prostoru, 2. na stožáru
VíceZPRACOVÁNÍ DAT DÁLKOVÉHO PRŮZKUMU
A - zdroj záření B - záření v atmosféře C - interakce s objektem D - změření záření přístrojem E - přenos, příjem dat F - zpracování dat G - využití informace v aplikaci Typ informace získávaný DPZ - vnitřní
VíceUniverzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní Ústav systémového inženýrství a informatiky
Univerzita Pardubice Fakulta ekonomicko-správní Ústav systémového inženýrství a informatiky Soubor příkladů zpracování obrazu nástroji ERDAS Imagine v ArcGIS Desktop Magdalena Kalinová Bakalářská práce
VíceJasové transformace. Karel Horák. Rozvrh přednášky:
1 / 23 Jasové transformace Karel Horák Rozvrh přednášky: 1. Úvod. 2. Histogram obrazu. 3. Globální jasová transformace. 4. Lokální jasová transformace. 5. Bodová jasová transformace. 2 / 23 Jasové transformace
VíceVyužití snímků Landsat pro detekci změn urbanizovaného území
Využití snímků Landsat pro detekci změn urbanizovaného území Jan Harbula, Jakub Miřijovský Univerzita Palackého, Přírodovědecá fakulta, Katedra geoinformatiky, Tř. Svobody 26, 77146 Olomouc, Česká republika;
VíceVyužití letecké fotogrammetrie pro sledování historického vývoje krajiny
Využití letecké fotogrammetrie pro sledování historického vývoje krajiny Jitka Elznicová Katedra informatiky a geoinformatiky Fakulta životního prostředí Univerzita J.E.Purkyně v Ústí nad Labem Letecké
VíceGisat. Družicová data. Přehled dostupných dat a jejich využití
Gisat Družicová data Přehled dostupných dat a jejich využití Družicové snímky se v posledním desetiletí staly jedním z nejčastěji využívaných zdrojů geografické informace v mnoha oborech lidské činnosti.
Více- a) rovníková dráha - b) šikmá oběžná dráha c) subpolární oběžná dráha.
DÁLKOVÝ PRŮZKUM ZEMĚ Družicové systémy Oběžné dráhy družic - a) rovníková dráha - b) šikmá oběžná dráha c) subpolární oběžná dráha. Dráha se Sluncem synchronní Přelety podle místního času Družice v rovníkové
VíceMĚŘENÍ ABSOLUTNÍ VLHKOSTI VZDUCHU NA ZÁKLADĚ SPEKTRÁLNÍ ANALÝZY Measurement of Absolute Humidity on the Basis of Spectral Analysis
MĚŘENÍ ABSOLUTNÍ VLHKOSTI VZDUCHU NA ZÁKLADĚ SPEKTRÁLNÍ ANALÝZY Measurement of Absolute Humidity on the Basis of Spectral Analysis Ivana Krestýnová, Josef Zicha Abstrakt: Absolutní vlhkost je hmotnost
VíceFaktory ovlivňující intenzitu záření. Spektrální chování objektů. Spektrální odrazivost. Spektrální chování. Spektrální chování objektů [ ]
Faktory ovlivňující intenzitu záření Elektromagnetické záření je při průchodu atmosférou i po svém dopadu na zemský povrch významně modifikováno. Intenzita odraženého krátkovlnného záření, ale i intenzita
VíceAnalýza textury. Radim Šára Centrum strojového vnímání FEL ČVUT. DZO, R. Šára
Analýza textury Radim Šára Centrum strojového vnímání FEL ČVUT 1999 DZO, R. Šára DZO, R. Šára 1 Osnova prednášky 1. Co je to textura? 2. Motivační příklady. 3. Jak lze měřit vlastnosti textury? 4. Analytický
VíceObjektově orientovaná fuzzy klasifikace krajinného pokryvu (land cover) se zaměřením na zemědělskou krajinu
Objektově orientovaná fuzzy klasifikace krajinného pokryvu (land cover) se zaměřením na zemědělskou krajinu Lukáš Brodský 1, Tomáš Soukup 1 1 GISAT Praha, Charkovska 7 101 00, Praha 10, Česká republika
VíceSpektrální chování objektů
Spektrální chování objektů Faktory ovlivňující intenzitu záření Elektromagnetické záření je při průchodu atmosférou i po svém dopadu na zemský povrch významně modifikováno. Intenzita odraženého krátkovlnného
VíceVYUŽITÍ LETECKÉ TERMOGRAFIE A MULTISPEKTRÁLNÍHO SNÍMKOVÁNÍ V PRECIZNÍM ZEMĚDĚLSTVÍ JAN SOVA, ADAM ŠVESTKA, JAN KOVÁŘ
VYUŽITÍ LETECKÉ TERMOGRAFIE A MULTISPEKTRÁLNÍHO SNÍMKOVÁNÍ V PRECIZNÍM ZEMĚDĚLSTVÍ JAN SOVA, ADAM ŠVESTKA, JAN KOVÁŘ Snímek 1 z 19 TECHNIKA Snímek 2 z 19 ELEKTROMAGNETICKÉ SPEKTRUM Elektromagnetické spektrum
VíceSpektrální charakteristiky
Spektrální charakteristiky Cíl cvičení: Měření spektrálních charakteristik filtrů a zdrojů osvětlení 1 Teoretický úvod Interakcí elektromagnetického vlnění s libovolnou látkou vzniká optický jev, který
VíceInfračervená spektroskopie
Infračervená spektroskopie 1 Teoretické základy Podstatou infračervené spektroskopie je interakce infračerveného záření se studovanou hmotou, kdy v případě pohlcení fotonu studovanou hmotou mluvíme o absorpční
VíceDigitalizace a zpracování obrazu
Digitalizace a zpracování obrazu Jaroslav Fiřt a), Radek Holota b) a) Nové technologie výzkumné centrum Sedláčkova 15 306 14 Plzeň tel. (+420) 377236881, kl. 237 e-mail: firt@kae.zcu.cz b) Nové technologie
VíceSTANOVENÍ ETHANOLU V ALKOHOLICKÉM NÁPOJI POMOCÍ NIR SPEKTROMETRIE
STANOVENÍ ETHANOLU V ALKOHOLICKÉM NÁPOJI POMOCÍ NIR SPEKTROMETRIE Úvod Infračervená spektrometrie v blízké oblasti (Near-Infrared Spectrometry NIR spectrometry) je metoda molekulové spektrometrie, která
Více13 Barvy a úpravy rastrového
13 Barvy a úpravy rastrového Studijní cíl Tento blok je věnován základním metodám pro úpravu rastrového obrazu, jako je např. otočení, horizontální a vertikální překlopení. Dále budo vysvětleny různé metody
VíceDálkový průzkum země v mikrovlnné části spektra
Pasivní mikrovlnné snímání Dálkový průzkum země v mikrovlnné části spektra Pasivní mikrovlnné snímání Těmito metodami je měřena přirozená dlouhovlnná energie vyzářená objekty na zemském povrchu. Systémy
VíceNeuronové sítě v DPZ
Univerzita J. E. Purkyně v Ústí nad Labem Fakulta životního prostředí Neuronové sítě v DPZ Seminární práce z předmětu Dálkový průzkum Země Vypracovali: Jan Lantora Rok: 2006 Zuzana Vašková Neuronové sítě
VíceModerní metody rozpoznávání a zpracování obrazových informací 15
Moderní metody rozpoznávání a zpracování obrazových informací 15 Hodnocení transparentních materiálů pomocí vizualizační techniky Vlastimil Hotař, Ondřej Matúšek Katedra sklářských strojů a robotiky Fakulta
Více- a) rovníková dráha - b) šikmá oběžná dráha c) subpolární oběžná dráha.
DÁLKOVÝ PRŮZKUM ZEMĚ Družicové systémy Oběžné dráhy družic - a) rovníková dráha - b) šikmá oběžná dráha c) subpolární oběžná dráha. Dráha se Sluncem synchronní Přelety podle místního času Podélné skenování
VíceRegistrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0553 Elektronická podpora zkvalitnění výuky CZ.1.07 Vzděláním pro konkurenceschopnost
Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0553 Elektronická podpora zkvalitnění výuky CZ.1.07 Vzděláním pro konkurenceschopnost Projekt je realizován v rámci Operačního programu Vzdělávání pro konkurence
VícePoslední trendy v instrumentaci infračervené a Ramanovy spektroskopie. Ing. Markéta Sedliaková Nicolet CZ s. r. o., Klapálkova 2242/9, Praha 4
Poslední trendy v instrumentaci infračervené a Ramanovy spektroskopie Ing. Markéta Sedliaková Nicolet CZ s. r. o., Klapálkova 2242/9, 149 00 Praha 4 Přenosné Ramanovy spektrometry Tactic ID analýza drog,
VíceDetekce a monitoring invazních druhů pomocí dálkového průzkumu
Detekce a monitoring invazních druhů pomocí dálkového průzkumu Jana Müllerová 1 Josef Brůna 1, Jan Pergl 1, Petr Pyšek 1 Petr Dvořák 2 Luboš Kučera 3, Tomáš Bartaloš 3 1 Botanický ústav AV ČR, Průhonice
VíceTerestrické 3D skenování
Jan Říha, SPŠ zeměměřická www.leica-geosystems.us Laserové skenování Technologie, která zprostředkovává nové možnosti v pořizování geodetických dat a výrazně rozšiřuje jejich využitelnost. Metoda bezkontaktního
VíceLaserové skenování (1)
(1) Prohloubení nabídky dalšího vzdělávání v oblasti zeměměřictví a katastru nemovitostí ve Středočeském kraji CZ.1.07/3.2.11/03.0115 Projekt je finančně podpořen Evropským sociálním fondem astátním rozpočtem
VíceV letošním roce je v plánu vývoj a výroba prototypu ISSR, o jejichž vlastnostech a aplikacích bych zde rád podrobněji referoval.
Použití spektrometrů s řádkovými senzory v přírodních vědách Pavel Oupický, UFP VOD AV ČR Praha, v.v.i., Detašované pracoviště Turnov ( dále jen UFP VOD ) Úvod: Základními přístroji pro určování světelných
VíceDZDDPZ2 Pořizování dat. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák - Ing. Tomáš Peňáz, PhD. Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava
DZDDPZ2 Pořizování dat Doc. Dr. Ing. Jiří Horák - Ing. Tomáš Peňáz, PhD. Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava Pořizujeme data, která popisují množství zářivé energie odražené nebo emitované od zemského
VíceRobust 2014, 19. - 24. ledna 2014, Jetřichovice
K. Hron 1 C. Mert 2 P. Filzmoser 2 1 Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky Přírodovědecká fakulta, Univerzita Palackého, Olomouc 2 Department of Statistics and Probability Theory Vienna University
VíceFyzikální podstata DPZ
Elektromagnetické záření Vlnová teorie vlna elektrického (E) a magnetického (M) pole šíří se rychlostí světla (c) Charakteristiky záření: vlnová délka (λ) frekvence (ν) Fyzikální podstata DPZ Petr Dobrovolný
VíceStrojové učení a dolování dat. Vybrané partie dolování dat 2016/17 Jan Šimbera
Strojové učení a dolování dat vgeografii Vybrané partie dolování dat 2016/17 Jan Šimbera simberaj@natur.cuni.cz Kde v geografii? Získávání prostorově podrobných dat Prostorová dezagregace Analýza dat dálkového
VíceROZ1 CVIČENÍ VI. Geometrická registrace (matching) obrazů
ROZ1 CVIČENÍ VI. Geometrická registrace (matching) obrazů REGISTRACI OBRAZU (IMAGE REGISTRATION) Více snímků téže scény Odpovídající pixely v těchto snímcích musí mít stejné souřadnice Pokud je nemají
VíceGIS a DPZ v geologii. Geoinformační systémy. Dálkový průzkum Země. Ondrej Lexa. Karel Martínek
GIS a DPZ v geologii Geoinformační systémy Ondrej Lexa Dálkový průzkum Země Karel Martínek Cíle získat nejzákladnější teoretické znalosti terminologie a principů GIS a DPZ žijeme v informačním věku postindustriální
VíceSEMESTRÁLNÍ PRÁCE X. Aproximace křivek Numerické vyhlazování
KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE FAKULTY CHEMICKO TECHNOLOGICKÉ UNIVERSITA PARDUBICE - Licenční studium chemometrie LS96/1 SEMESTRÁLNÍ PRÁCE X. Aproximace křivek Numerické vyhlazování Praha, leden 1999 0 Úloha
VícePrincip pořízení obrazu P1
Princip pořízení obrazu P1 Optická vinětace objektivu Optická soustava Mechanická vinětace objektivu Optická soustava Optická soustava Hloubka ostrosti závislá na použitém objektivu, velikosti pixelu a
VíceSPEKTRÁLNÍ INDEXY VE FYZICKOGEOGRAFICKÉM A GEOLOGICKÉM VÝZKUMU
SPEKTRÁLNÍ INDEXY VE FYZICKOGEOGRAFICKÉM A GEOLOGICKÉM VÝZKUMU Petr Závodník Katedra geoinformatiky Univerzita Palackého v Olomouci Přírodovědecká fakulta, Univerzita Palackého, Tř. Svobody 26, 771 46,
VíceTeplota je nepřímo měřená veličina!!!
TERMOVIZE V PRAXI Roman Vavřička ČVUT v Praze, Fakulta strojní Ústav techniky prostředí 1/48 Teplota je nepřímo měřená veličina!!! Základní rozdělení senzorů teploty: a) dotykové b) bezdotykové 2/48 1
VíceDRUŽICOVÁ DATA A GEOGRAFICKÉ DATABÁZE
DRUŽICOVÁ DATA A GEOGRAFICKÉ DATABÁZE mjr. Ing. Vladimír Kovařík, MSc. Katedra vojenských informací o území Vojenská akademie v Brně, Česká republika 1. ÚVOD Geografické databáze jsou nedílnou součástí
VíceDálkový průzkum Země. Klasifikace obrazu
Dálkový průzkum Země Klasifikace obrazu Neřízená klasifikace v IDRISI Modul CLUSTER (Image Processing / Hard Classifiers) využívá techniku histogramových vrcholů pásma pro klasifikaci výsledný obraz volba
Více