DPZ - Ib Interpretace snímků



Podobné dokumenty
Faktory ovlivňující intenzitu záření. Spektrální chování objektů. Spektrální odrazivost. Spektrální chování. Spektrální chování objektů [ ]

Spektrální chování objektů

Spektrální chování objektů

Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Dálkový průzkum Země

UNIVERZITA JANA EVANGELISTY PURKYNĚ V ÚSTÍ NAD LABEM FAKULTA ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ KATEDRA INFORMATIKY A GEOINFORMATIKY VEGETAČNÍ INDEXY

Fyzikální podstata DPZ

DPZ - IIa Radiometrické základy

Dálkový průzkum země v mikrovlnné části spektra

Hlavní přednosti letecké fotografie: Konvenční (fotografické) metody snímání zemského povrchu. Fotografické materiály

Mapování Země z vesmíru (úvod do metod dálkového průzkumu Země) Petr Dobrovolný Geografický ústav přírodovědecké fakulty Masarykovy univerzity v Brně

DPZ. Modelování s daty DPZ. Poměrové indexy. Vegetační indexy. Část 4. Modelování s daty DPZ Multitemporální analýza

Spektrální charakteristiky

Č ást 2 Kompozice v nepravých barvách Datové formáty Neřízená klasifikace. Program přednášky

Dálkový průzkum Země

DZDDPZ8 Fourierova t., spektrální zvýraznění. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák - Ing. Tomáš Peňáz, Ph.D. Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava

Dálkový průzkum Země

Dálkový průzkum Země (úvod, základní pojmy, historický přehled)

ELEKTROMAGNETICKÉ SPEKTRUM PRO POTŘEBY DPZ

DPZ Dálkový průzkum Země. Lukáš Kamp, KAM077

Základy interpretace digitálního obrazového záznamu ze systému LANDSAT

Č ást 1 Základníprincipy, senzory, multispektrálnídata. Co je DPZ?

GIS ANALÝZA VLIVU DÁLNIČNÍ SÍTĚ NA OKOLNÍ KRAJINU. Veronika Berková 1

JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH Zemědělská fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE Šárka Pinkavová

Dálkový průzkum Země. Ústav geoinformačních technologií Lesnická a dřevařská fakulta MENDELU

VYUŽITÍ LETECKÉ TERMOGRAFIE A MULTISPEKTRÁLNÍHO SNÍMKOVÁNÍ V PRECIZNÍM ZEMĚDĚLSTVÍ JAN SOVA, ADAM ŠVESTKA, JAN KOVÁŘ

2. Optické a fotografické základy, filmy a jejich složení, filtry

Hodnocení zdravotního stavu lesů: potenciál časových řad. Petr Lukeš

RYBNÍKY POHLEDEM Z VÝŠKY

SPŠS Č.Budějovice Obor Geodézie a Katastr nemovitostí 4.ročník MATEMATICKÉ (OPTICKÉ) ZÁKLADY FOTOGRAMMETRIE

DPZ Dálkový Průzkum Země. Luděk Augusta Aug007, Vojtěch Lysoněk Lys034

Současné možnosti dálkového průzkumu pro hodnocení heterogenity půd a porostů na orné půdě

Volitelný předmět Habituální diagnostika

TAČR gama PoC Remote Guard

Anotace předmětu. Dálkový průzkum Země. Odkazy. Literatura. Definice DPZ. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava

Zdroje dat GIS. Digitální formy tištěných map. Vstup dat do GISu:

Dálkový průzkum Země DPZ. Zdeněk Janoš JAN789

TRENDY ROZVOJE DPZ A JEJICH MOŽNOSTI VYUŽITÍ PRO INVENTARIZACI KONTAMINOVANÝCH MÍST

Školení CIUR termografie

Správa barev. Měřící přístroje. Správa barev. Vytvořila: Jana Zavadilová Vytvořila dne: 14. února

Teplota je nepřímo měřená veličina!!!

DZDDPZ1 - Fyzikální základy DPZ (opakování) Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava

Využití obrazové korelace leteckých měřických snímků pro potřeby aktualizace budov v ZABAGED

Vzhled termálních obrazových záznamů. Princip termálního snímání. Dálkový průzkum země v termální části spektra. Charakteristika. Fyzikální podstata

Data a technické nástroje pro studium krajiny (GIS, DPZ)

Grafika na počítači. Bc. Veronika Tomsová

Světlo 1) Světlo patří mezi elektromagnetické vlnění (jako rádiový signál, Tv signál) elmg. vlnění = elmg. záření

Systémy dálkového průzkumu Země

Digitální fotogrammetrie

Úvod do počítačové grafiky

Využití dálkového průzkumu pro lokálně cílenou agrotechniku polních plodin. Vojtěch Lukas a kol.

Data s velmi vysokým rozlišením

Práce na počítači. Bc. Veronika Tomsová

A5M13VSO MĚŘENÍ INTENZITY A SPEKTRA SLUNEČNÍHO ZÁŘENÍ

VYBRANÉ METODICKÉ PŘÍSTUPY PRO HODNOCENÍ ZMĚN V KRAJINĚ METODAMI DÁLKOVÉHO PRŮZKUMU ZEMĚ V POVODÍ OTAVY

Voda jako životní prostředí - světlo

Použití radarových dat pro mapování povodní. Lena Halounová ISPRS Congress Director, České vysoké učení technické v Praze

DRUŽICOVÁ DATA. distribuovaná společností ARCDATA PRAHA, s.r.o.

MĚŘENÍ ABSOLUTNÍ VLHKOSTI VZDUCHU NA ZÁKLADĚ SPEKTRÁLNÍ ANALÝZY Measurement of Absolute Humidity on the Basis of Spectral Analysis

Úloha č. 1: CD spektroskopie

Dálkový průzkum Země a jeho aplikace. Lucie Kupková, Markéta Potůčková Přírodovědecká fakulta, KAGIK Univerzita Karlova v Praze

Metody zvýrazňování obrazu III. Vícepásmová zvýraznění. Spektrální příznaky. Příznakový prostor. Podstata vícepásmových zvýraznění

Digitální fotografie. Mgr. Milana Soukupová Gymnázium Česká Třebová

Možnosti podpory plošné inventarizace kontaminovaných míst interpretací multi- a hyperspektrálního snímkování Jana Petruchová Lenka Jirásková

Analýza dat v GIS. Dotazy na databáze. Překrytí Overlay Mapová algebra Vzdálenostní funkce. Funkce souvislosti Interpolační funkce Topografické funkce

Nekonvenční metody snímání zemského povrchu

Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Technické vybavení Vizualizační technika Ing. Jakab Barnabáš

Dálkový průzkum země vmikrovlnnéčásti spektra

Obrazové snímače a televizní kamery

Obrazové snímače a televizní kamery

Co všechno může vidět družice?

Tvorba NDVI z archivních leteckých snímků a možnosti mise Sentinel-2

Viditelné elektromagnetické záření

Metodický pokyn. k zadávání fotogrammetrických činností pro potřeby vymezování záplavových území

DPZ10 Radar, lidar. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava

Digitální učební materiály ve škole, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/

Stanovení povrchových vlastností (barva, lesk) materiálů exponovaných za podmínek simulující vnější prostředí v QUV panelu

Barviva. Ing. Miroslava Teichmanová

Světlo. Podstata světla. Elektromagnetické záření Korpuskulární charakter. Rychlost světla. Vlnová délka. Vlnění, foton. c = ,8 km/h

Moderní metody rozpoznávání a zpracování obrazových informací 15

SPEKTRÁLNÍ METODY. Ing. David MILDE, Ph.D. Katedra analytické chemie Tel.: ; (c) David MILDE,

Světlo, které vnímáme, představuje viditelnou část elektromagnetického spektra. V

OPTICKÉ JEVY V ATMOSFÉŘE. Radka Vesecká,

PROCESY V TECHNICE BUDOV 12

Protimrazová ochrana rostlin

Zdroje dat GIS. Digitální formy tištěných map. Vstup dat do GISu:

MOŽNOSTI HODNOCENÍ KALAMIT LESNÍCH PLOCH POMOCÍ DRUŽICOVÝCH DAT

Spektrometrické metody. Reflexní a fotoakustická spektroskopie

Veronika Kopačková, Jan Mišurec Česká geologická služba, Klárov 3, Praha 1,

INSTRUMENTÁLNÍ METODY

DÁLKOVÝ PRŮZKUM ZEMĚ

ABSORPČNÍ A EMISNÍ SPEKTRÁLNÍ METODY

Využití volně dostupných družicových dat v zemědělství. Lukas V., Řezník T., Charvát jr., K., Charvát, K.

Geometrická optika. Vnímání a měření barev. světlo určitého spektrálního složení vyvolá po dopadu na sítnici oka v mozku subjektivní barevný vjem

Ing. Pavel Hrzina, Ph.D. - Laboratoř diagnostiky fotovoltaických systémů Katedra elektrotechnologie K13113

Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně

Geomorfologické mapování

Chemicko-technologický průzkum barevných vrstev. Arcibiskupský zámek, Sala Terrena, Hornická Grotta. štuková plastika horníka

Cirrus (řasa) patří mezi vysoké mraky (8 13km) je tvořen jasně bílými jemnými vlákny. ani měsíční světlo

Světlo jako elektromagnetické záření

Cvičení 4 komplexní zpracování dat. Analýza povodí řeky Kongo

Transkript:

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 světla

Erdmensch Vilters Sepp Azzola

Erdmensch Vilters Sepp Azzola

Erdmensch Vilters Sepp Azzola

Data - snímky V rastrové podobě informují o odrazivosti materiálu v různých částech spektra

Studium povrchu Země Metodami dálkového průzkumu Země je možné v současné době postihnout širokou škálu procesů, které souvisejí se změnami v charakteru povrchu Země a to v globálním i lokálním měřítku. Studium změn (change detection) je založeno zpracování obrazových materiálů studovaného území z několika časových horizontů. K vyhodnocení změn na obrazových materiálech v analogové podobě se využívá metod interpretace, založených na použití tzv. interpretačních znaků.

Interpretace snímků Tvar objektu může prozrazovat jeho původ. Objekty vytvořené člověkem mívají pravidelné geometrické tvary (budovy, síť komunikací, atd.) U přírodních objektů jsou pravidelné tvary výjimkou - např krátery sopek či závrty v krasových oblastech mohou mít tvary pravidelné geometrické.

Interpretace snímků Stín jako interpretační znak slouží k rozpoznání výšky objektů, stíny na snímcích dodávají zobrazené scéně plastičnost. Stín na snímcích může být stín vlastní - část objektu zastiňuje jinou část téhož objektu. Druhým typem stínu je stín vržený - např stíny budov - umožňují odhadnout jejich výšku. Na leteckých snímcích velkého měřítka mohou vržené stíny podle charakteristického tvaru sloužit k rozpoznání jednotlivých druhů stromů.

Interpretace snímků Velikost objektů jako interpretační znak se posuzuje pouze v relativních jednotkách. Měřením rozměrů jednotlivých objektů se zabývá spíše fotogrammetrie. Velikost je funkcí měřítka snímku. Rozdílná velikost objektů stejného druhu (např. budov) může často prozrazovat funkci.

Interpretace snímků Barva objektů na družicových snímcích je výsledkem aditivního míchání základních barevných odstínů v systému RGB. Objekty na snímcích mohou mít barvy blízké barvám přirozeným v případě, že barevná syntéza vznikla z jednotlivých snímků pořízených v intervalech viditelného elektromagnetického záření. Nepřirozené barvy objektů vznikají, pokud je do barevné syntézy zařazen alespoň jedno pásmo pořízené mimo obor viditelného záření. Běžnou je barevná syntéza, která podává plochy pokryté vegetací v odstínech červené barvy. Nepravé barvy mohou zvýrazňovat rozdíly mezi povrchy podobných vlastností.

Interpretace snímků Tón nahrazuje na snímcích skutečnou barvu objektů. Tón odpovídá velikosti zaznamenané radiometrické charakteristiky. V optické části spektra (viditelné a blízké infračervené záření) jsou objety málo odrážející podány tmavými tóny, povrchy výrazně odrážející mají světlé tóny. U některých termálních snímků bývají světlými tóny prezentovány chladné povrchy a tmavými tóny povrchy teplé. Tón povrchů na tadarových snímcích je ovlivňován především jejich drsností a také obsahem vody. V něktetrých případech je tón určitých částí povrchů výrazně modifikován vzájemnou polohou snímaného povrchu, polohou družice v době snímání a polohou Slunce.

Interpretace snímků Textura je proměnlivost tónů, která je tvořena jednotlivými elementy povrchů, které lze zjistit, ale nelze je rozpoznat. Jednotlivé elementy tvoří např stromy či polní plodiny. Řada druhů povrchů vytváří typickou texturu. Výrazná textura je typická především pro radarové snímky. Pro lesy s převahou jehličnanů je typická jemnozrnná textura, textura lesů s převahou listnatých stromů je hrubozrnná Hladkou texturu mají vodní plochy.

Interpretace snímků Struktura definuje prostorové uspořádání jednotlivých prvků, které ve svém celku tvoří objekty vyššího řádu. Příkladem může být pravidelná struktura ulic v městské zástavbě, či sad tvořený pravidelnými řadami stromů. Na rozdíl od textury lze jednotlivé elementy struktury nejen zjistit ale i rozpoznat. Struktura a textura spolu úzce souvisejí přes měřítko snímků. Se zmenšujícím se měřítkem se struktura (pravidelné uspořádání prvků) mění na texturu (tónovou proměnlivost).

Interpretace snímků Poloha jako interpretační znak slouží k rozpoznávání vztahů mezi objekty na snímcích. Některé druhy objektů či jevů jsou asociovány s jinými - např. komunikace doprovázejí typické stavby, plochy postižené erozí jsou vázány na příkré svahy nedostatečně zpevněné vegetačním krytem apod. Plocha často výrazně omezuje možnosti, kde se daný objekt na snímku může nacházet.

Voda v krajině Díky specifickému spektrálnímu chování vody lze na leteckých a družicových snímcích vodní objekty poměrně snadno identifikovat. V intervalu viditelného elektromagnetického záření voda odráží pouze jeho malou část, oblasti infračervených vlnových délek se voda chová téměř jako absolutně černé těleso a pohlcuje téměř všechno dopadající záření a na snímcích se vyznačuje nejtmavšími tóny.

Voda v krajině Maximální propustnost na 0.48 µm (a lze tedy získat info o dnu nádrže) a trvale klesá do IR vlnových délek Vliv mechanických a biologických příměsí snížení odrazivosti v modré části spektra zvýšení odrazivosti ve žlutozelené části nízká koncentrace chlorofylu - možnost sledovat vodní řasy

Sníh a led Sníh i led - vysoké hodnoty odrazivosti ve VI a IR pásmu Stejně vysoká odrazivost je u horních vrstev mraků, kde jsou krystalky ledů ALE spektrální odrazivost sněhu má hluboká minima u λ = 1.55 až 1.75 a v absorpčních pásmech vody

Sníh a led Zvýšená nečistota sněhu - snížení odrazivosti Čím větší sněhové částice - tím menší odrazivost Se stářím sněhu klesá odrazivost, protože starší sníh má vyšší vodní hodnotu sněhu mírné tání - velké snížení intenzity odraž. záření

Vegetace K jejímu mapování se využívá poznatků o různé odrazivosti vegetace v různých intervalech elektromagnetického spektra. Tzv. spektrální chování vegetace se vyznačuje především výrazným nárůstem odrazivosti v blízké infračervené části spektra. Jestliže na snímcích ve viditelné části spektra odráží povrchy pokryté vegetací v průměru kolem 20 % dopadajícího záření, v blízké infračervené části spektra je to v průměru kolem 60 %.

Vegetace Výslednice odrazivých a emisních vlastností jednotlivých částí rostlin - největší vliv mají listy rostlin. Odrazivé vlastnosti listů jsou určeny: buněčnou tekutinou, celulózou, množstvím tuků, množstvím ligninu, proteinů cukrů a oleje 3 hlavní oblasti odrazivosti oblast 0.4-0.7µm oblast buněčné struktury 0.7-1.3 µm oblast nejrozšířenější barvivo = chlorofyl pohlcuje v modrém pásu (0.45 µm) a červeném pásu (0.65 µm), maximum na 0.54 µm -1.3-3.0 µm

Vegetace Další pigmentační látky: karoten - žlutý pigment (absorpční pásmo 0.45 µ m) xanthofyl - žlutý, stejné absorpční pásmo anthokyany - červené zbarvení Stárnutí rostlin = úbytek chlorofylu - tvoří se anthokyan

Vegetace v IR pásmu Vysoká odrazivost dána několikanásobným odrazem uvnitř listu a nízkou pohltivostí Absorpční pásy vody pro λ = 1.4, 1.9 a 2.7 µ m a 6.27 µm Vysoký nárůst odrazivosti z absorpčního pásu červeného pásma d0 IR Indikátor: vegetační index (Rbl.IR -Rčervené)

Vegetační indexy Za určitých předpokladů lze VI využít k určování kvantitativních ukazatelů, jako je množství (hmotnost) biomasy v ploše pixelu. Vegetační indexy vyjadřují vztah mezi odrazivostí v intervalu červené viditelné části spektra (600 700 nm - dále RED) a v blízké infračervené části spektra (přibližně 700 900 nm - dále (NIR) Jednoduchý poměrový vegetační index (RVI - Ratio Vegetation Index) Normalizovaný diferenční vegetační index (NDVI - Normalized Difference Vegetation Index):

Spuren Frümsen Erna Reich