VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA ATMOSFÉRICKÉ A TOPOGRAFICKÉ KOREKCE DIGITÁLNÍHO OBRAZU ZE SYSTÉMU SPOT 5 V HORSKÝCH OBLASTECH



Podobné dokumenty
Proměny kulturní krajiny

GEOGRAFICKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY

KARTOGRAFIE V POČÍTAČOVÉM PROSTŘEDÍ

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

Nástroj pro výpočet času vítěze tratě v orientačním běhu.

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

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

Pracovní listy s komponentou ICT

krajiny povodí Autoři:

Geoinformační technologie

Dotazník pro žáky a studenty

VYUŽITÍ ARCSCAN PŘI VEKTORIZACI GEOMORFOLOGICKÉ MAPY VYSOKÝCH TATER.

Některé možnosti topografického a hydrologického modelování v Idrisi Kilimanjaro

Tvorba povrchového modelu (ndsm) v časové řadě a jeho využití k detekci lesní těžby

DPZ Dálkový průzkum Země. Lukáš Kamp, KAM077

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

GEOGRAFICKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY 12

Co je Geoinformatika a GIT Přehled vybraných GIT GIS. GEOI NF ORM AČ NÍ T ECHNOL OGI E David Vojtek

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

Technická dokumentace

DZDDPZ4 Předzpracování obrazových záznamů radiometrické a atmosférické korekce

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

Staré mapy TEMAP - elearning

ROVNOVÁŽNÉ KONCENTRACE VÁPNÍKU A HOŘČÍKU VE VODĚ PŘI KONTAKTU S KALCITEM NEBO DOLOMITEM

KIG/1GIS2. Geografické informační systémy. rozsah: 2 hod přednáška, 2 hod cvičení způsob ukončení: zápočet + zkouška

Zobrazovací soustava pro spektrograf s vícekanálovým Šolcovým filtrem. Daniel Jareš, Vít Lédl, Zdeněk Rail. 2. Varianty zobrazovacích soustav

Podkladová analýza pro následnou realizaci protipovodňových opatření včetně přírodě blízkých protipovodňových opatření v Mikroregionu Frýdlantsko

Opravy a transformace digitálního obrazového záznamu Image Restoration and Transformation

Obchodní podmínky technické podpory programu ESRI Developer Network (EDN)

Matematický model malířského robota

Karta předmětu prezenční studium

Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní Ústav systémového inženýrství a informatiky

3D CFD simulace proudění v turbinovém stupni

Za hranice nejistoty(2)

Extrakce digitálních prostorových dat z historických map metodami segmentace obrazu

Základní hydrologické charakteristiky povodí Loupnice

Využití geografických informačních systémů v analýzách místních trhů práce

Naučit se, jak co nejsnadněji přejít od verze TopoLu pro Windows k verzi TopoL xt. Cílem není vysvětlení všech možností programu.

GIS Idrisi na Fakultě stavební ČVUT v Praze

Vyšší odborná škola informačních služeb, Praha Institute of Technology, Sligo

verze 1.0 autor listu: Lucie Červená

PODNIKAVOST, PODNIKÁNÍ A JEJICH MÍSTO V RÁMCI VZDĚLÁVACÍHO PROCESU

GIS a pozemkové úpravy. GEODATA (využití území a veřejné portály)

GEOGRAFICKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY 6

Dálkový průzkum Země. Klasifikace obrazu


Česká zemědělská univerzita v Praze. Provozně ekonomická fakulta. Katedra informačních technologií

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

Jednotná digitální technická mapa Zlínského kraje a 3D technologie. Kusák Ivan GEOVAP, spol. s r.o. Zlín 26. září 2013

Animace a geoprostor. První etapa: Animace 3. přednáško-cvičení. Jaromír Landa. jaromir.landa@mendelu.cz Ústav informatiky PEF MENDELU v Brně

Dynamický model predikovaného vývoje krajiny. Vilém Pechanec

SIMULACE INDUKČNÍHO OHŘEVU

Osvětlování a stínování

Využití snímků Landsat pro detekci změn urbanizovaného území

Příloha P.1 Mapa větrných oblastí

Univerzita Palackého v Olomouci, Přírodovědecká fakulta, Katedra geoinformatiky Zpracoval: Václav KUDĚLKA, Filip HRIC, Zdena DOBEŠOVÁ, Olomouc 2014

Tvorba povrchů pomocí interpolací

Mapy vegetačního krytu vybrané části jižní Moravy vytvořené metodami DPZ a verifikace jejich přesnosti

Místní klima Sloupnice a okolí

LASEROVÉ SKENOVÁNÍ MOŽNOSTI VYUŽITÍ. Kusák Ivan GEOVAP, spol. s r.o.

Satelitní snímek Abúsíru, Sakkáry a Dahšúru Vladimír Brůna. Úvodem

Optické měřicí 3D metody

Podpora prostorového rozhodování na příkladu vymezení rizika geografického sucha

Projektový management a fundraising

ArcGIS Online a jeho využití (nejen) při výuce

Program pro zobrazení černobílých snímků v nepravých barvách

METODA ROZHOVORU V RÁMCI DOPRAVNĚPSYCHOLOGICKÉHO VYŠETŘENÍ. Bc. Kateřina Böhmová

Airborne Laser Scanning (ASL) - LIDAR (light detection and ranging)

Jiří Picek, Pavel Richter VÝVOJ NÁSTROJŮ PRO HODNOCENÍ MNOŽSTVÍ A JAKOSTI VOD HEIS VÚV

Městský úřad Moravský Beroun Vydání/změna: 1/0 List číslo: 1 / 6 SMĚRNICE. č. 1/2016

Zvyšování kvality výuky technických oborů

13. konference uživatelů geografických informačních systémů ESRI a Leica Geosystems v České republice PROGRAM

Strategie rozvoje Digitální mapy veřejné správy Plzeňského kraje

Pracovní listy s komponentou ICT

Studie oblastí vzniku povodní v Krušných horách The study of flooding areas in the Krusne Mountains

Karta předmětu prezenční studium

Digitální mapa veřejné správy (DMVS) Ústeckého kraje část Nástroje pro tvorbu a údržbu Územně analytických podkladů

2 Spojité modely rozhodování

Databáze rizik ve stavebním projektu

Řetězový filtr pro více astronomicky zajímavých spektrálních čar

Zpráva, hodnotící postup a výsledky nových forem práce Pozemkového spolku Meluzína (PSM) Využití satelitní navigace (GPS) pro práci pozemkového spolku

1. Dříve než začneme Trocha historie nikoho nezabije Co budete potřebovat Microsoft versus zbytek světa...

STAVBA ROSTLINNÉHO TĚLA

Radim Zika náměstek hejtmana pověřený vedením resortu rozvoje venkova, zemědělství, životního prostředí a informatiky

NÁVRH ZPRACOVÁNÍ DAT SCIO V PROSTŘEDÍ GIS

Korozní mapy ČR. Uživatelský manuál. Kateřina Kreislová, Lukáš Pacák, Jaroslav Skořepa, Hana Geiplová, Zdeněk Barták

Životnost povrchové úpravy

λ, (20.1) infračervené záření ultrafialové γ a kosmické mikrovlny

BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Numerické metody jednorozměrné minimalizace

Rastrová reprezentace geoprvků model polí Porovnání rastrové a vektorové reprezentace geoprvků Digitální model terénu GIS 1 153GS01 / 153GIS1

Metodika vymezení urbánního území na základě klasifikace dat dálkového průzkumu Země MET

GIS. Cvičení 7. Interakční modelování v ArcGIS

Výukový materiál, prezentace

ZPRACOVÁNÍ DŘEVA. Zpracovala: Ing. Ladislava Brožová. SOŠ a SOU Česká Lípa. VY_32_INOVACE_604_Zpracování dřeva_pwp

Porovnání navržených a současných zón odstupňované ochrany přírody v CHKO Poodří Soubor map se specializovaným obsahem

Zpracování meteorologických dat

MRAR-L. Družicové navigační systémy. Č. úlohy 4 ZADÁNÍ ROZBOR

Projekt Atlasu znečištění ovzduší

Cvičení č. 1 Začátek práce s GIS

GeoČR500. Stanislav Müller, ZČU Plzeň

Transkript:

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA Hornicko-geologická fakulta Institut geoinformatiky ATMOSFÉRICKÉ A TOPOGRAFICKÉ KOREKCE DIGITÁLNÍHO OBRAZU ZE SYSTÉMU SPOT 5 V HORSKÝCH OBLASTECH příspěvek studentské konference Gisáček 2010 Autor: Ondřej Havel Vedoucí bakalářské práce: Ing. Tomáš Peňáz, Ph.D. OSTRAVA 2010

OBSAH 1. ÚVOD... 3 2. KOREKCE OBRAZOVÉHO ZÁZNAMU 69-250... 3 3. POROVNÁNÍ PŮVODNÍ A UPRAVENÉ SCÉNY... 6 3.1. Výběr oblastí pro sledování účinku provedených topografických korekcí... 6 4. ZÁVĚR A DISKUZE... 10

1. ÚVOD Obsahem tohoto textu jsou hlavní výstupy bakalářské práce Atmosférické a topografické korekce digitálního obrazu ze systému SPOT 5 v horských oblastech. Vzhledem k předem definovanému obsahu a rozsahu tohoto textu (cca 10 stran), nejsou zde uvedeny teoretické skutečnosti týkající se atmosférických a topografických korekcí, systému SPOT a modulu ATCOR. Následující kapitoly shrnují aplikování modulu ATCOR na předem vymezené území. 2. KOREKCE OBRAZOVÉHO ZÁZNAMU 69-250 V této kapitole je popsán průběh korekcí pomocí modulu ATCOR 3 v softwaru Erdas Imagine 2010 na scéně 69-250. Prvním krokem je vytvoření rastrů popisujících vlastnosti v terénu pomocí nástroje ATCOR Derive Terrain Files. Jedná se o rastr sklonu ( Slope File ), orientace svahů ( Aspect File ), a rastr Sky View File a Shadow File. Vstupem je digitální model reliéfu ve formátu *.img. Dalším krokem je spuštění nástroje ATCOR 3 Workstation. Následuje zadání vstupních parametrů na listu Specifications (Obrázek 1 - Nastavení vstupních parametrů, list Specifications ).

Obrázek 1 - Nastavení vstupních parametrů, list Specifications V sekci Files zadáváme vstupní a výstupní obrazový záznam a datum skenování. Nastavením Input Layers označíme pásma, která budou korigována. Následují výběr druhu senzoru, v našem případě SPOT-5 MS, a kalibrační složky. Kalibrační složka je součastí softwaru a je unikátní pro každý typ a druh senzoru. V sekci Geometry zadáváme hodnoty úhlů. Jedná se o Solar Zenith, Solar Azimuth, Senzor Tilt a Satellite Azimuth. Hodnoty těchto úhlů jsou součástí metadat k obrazovému záznamu (Příloha 5). Poslední specifikací je výběr rastrů vytvořených nástrojem ATCOR3 Derive Terrain Files. Výpis ze souboru METADATA.dim: <INCIDENCE_ANGLE>29.286687</INCIDENCE_ANGLE> <VIEWING_ANGLE>25.634193</VIEWING_ANGLE> <SUN_AZIMUTH>167.973019</SUN_AZIMUTH> <SUN_ELEVATION>55.537450</SUN_ELEVATION> Názvy úhlů v souboru METADATA.dim se liší od terminologie v softwaru Erdas Imagine. Incidence Angle označuje parametr Senzor Tilt, a Viewing Angle označuje jako Satellite Azimuth. U zbylých dvou úhlů jde pouze o záměnu slov Solar a Sun. Výpočet úhlu Solar Zenith se řídí podle Rovnice 1 - Výpočet úhlu "Solar Zenith", [9].

Solar _ Zenith = 90 Solar _ Elevation Rovnice 1 - Výpočet úhlu "Solar Zenith", [9] Na listu Atmospheric Selections (Obrázek 2 Nastavení vstupních parametrů, list Atmospheric Selections ) zadáváme viditelnost v terénu a typ aerosolu. Způsob určení hodnoty těchto parametrů je popsán v kapitole Chyba! Nenalezen zdroj odkazů.. Obrázek 2 Nastavení vstupních parametrů, list Atmospheric Selections V případě scény 69-250 jsem pro určení viditelnosti v terénu použil funkci odhadu viditelnosti v oblasti červeného spektrálního pásma. Po kliknutí na tlačítko Run Correction vstoupíme do okna Constant Atmosphere Module. Během kliknutí software počítá mapu osvětlení ( Ilumination Map ) s lokálními úhly osvětlení (β i ) pro každý pixel. Před provedením korekcí jsem se nezabýval odstraněním oparu. Následuje specifikace parametrů u BRDF korekce. Nastavením parametrů β T a g se věnuje kapitola Chyba! Nenalezen zdroj odkazů.. Použil jsem empirickou BRDF korekci obrazu podle funkce (Rovnice 2 - BRDF funkce): G = cos ( i) / cos( t) Rovnice 2 - BRDF funkce

,kde je i=incidenční úhel (β i ), a t=prahový úhel (β t, Threshold Angle ). 3. POROVNÁNÍ PŮVODNÍ A UPRAVENÉ SCÉNY Tato kapitola se zabývá srovnáním DN hodnot původního a upraveného obrazového záznamu. Pro doložení přínosu provedených korekcí byly vybrány oblasti, ve kterých byla sledována změna hodnot původního a korigovaného záznamu. Postup je popsán v následujících kapitolách. 3.1. Výběr oblastí pro sledování účinku provedených topografických korekcí Oblastí ke sledování účinku korekcí rozumíme dvojici ů vybranou podle následujících vlastností. První vlastností je v nejlepším případě procentuálně stejné složení dřevin a věkové rozložení v dané dvojici ů (Tabulka 2). Jelikož je jedním z cílů této práce potlačení vlivu topografie na odrazivost terénu, tj. osvětlená a stinná strana svahu, druhou vlastností je orientace svahů v ech ke Slunci. Na obrázku 4 jsou vyobrazeny jednotlivé y nad DMR. Výběr byl proveden tak aby jeden byl osvětlený, druhý stinný. Azimut dopadajícího slunečního záření v době pořízení scény byl 167,973019. Pro každou oblast byly vytvořeny ové vrstvy ve formátu SHP reprezentující dva výše zmíněné y. Pojmenování je následovné: první oblast maska_1_1.shp a maska_1_2.shp, druhá oblast maska_2_1.shp, maska_2_2.shp, třetí oblast maska_3_1.shp a maska_3_2.shp.

Obrázek 3 Oblasti pro sledování korekcí, Žlutě: Oblast 1 (maska_1_1, maska_1_2) ), Modře:Oblast 2 (maska_2_1, maska_2_2), Zeleně: Oblast 3 (maska_3_1, maska_3_2) Tabulka 1 Tabulka procentuálního zastoupení a stáří dřevin Oblast Polygon Zastoupení [%] Stáří [rok] buk lesní 80 Oblast 1 Maska_1_1 dub letní 15 68 modřín evropský 5 buk lesní 96 Maska_1_2 modřín evropský 3 50 olše lepkavá 1 Oblast 2 Maska_2_1 buk lesní 99 smrk ztepilý 1 55

Maska_2_2 buk lesní 95 modřín evropský 5 53 Oblast 3 Maska_3_1 buk lesní 100 171 buk lesní 95 Maska_3_2 habr obecný 3 javor mléč 2 165 Hodnota reprezentující stáří je pro zastoupené druhy společná. Na následujícím obrázku jsou zobrazeny oblasti nad digitálním modelem reliéfu. Obrázek 4 - Oblasti pro sledování korekcí zobrazená nad DMR, Žlutě: Oblast 1, Modře: Oblast 2, Zeleně: Oblast 3

Pomocí nástroje Extract by Mask v softwaru ArcGIS jsem vytvořil extrakt hodnot buněk nacházející se uvnitř dané masky, a to zvlášť pro obrazový záznam před a po korekci. Extrakt hodnot byl proveden pro každé pásmo zvlášť. K porovnání jsem použil nástroj Get Raster Properties. Výstupem byla průměrná hodnota vstupního rastru. Tyto průměrné hodnoty byly z důvodu přehlednosti zaokrouhleny na dvě desetinná místa. Přehled hodnot se nachází v následující kapitole v Tabulka 2 Tabulka ø DN hodnot vstupních a výstupních rastrů.

4. ZÁVĚR A DISKUZE Tabulka 2 Tabulka ø DN hodnot vstupních a výstupních rastrů Obrazový záznam Oblast Pásmo Spot5_69_250_CZ_020 52007 Spot5_69_250_CZ_0205 2007 po korekci ø DN ø DN maska_1_1 Osvětlený maska_1_2 Stinný maska_2_1 Stinný maska_2_2 Osvětlený maska_3_1 Stinný maska_3_2 Osvětlený 1 213,1 87,6 2 16,2 0,0 3 48,9 64,9 4 100,4 75,6 1 161,9 75,5 2 8,2 0 3 30,6 48,1 4 86,1 82,2 1 172,9 80,3 2 9,2 0,0 3 33,2 51,2 4 89,8 83,1 1 198,1 83,3 2 12,7 0 3 40,4 54,7 4 97,6 76,5 1 114 48,4 2 7,2 0,1 3 24,5 38,9 4 74,8 71,8 1 155,1 54,3 2 16,8 0,5 3 42,6 53,1 4 88,8 63,2

Numerický model ATCOR mění hodnoty ve všech čtyřech spektrálních pásmech. Intervaly vlnových délek pásem 1 4 jsou obsaženy v kapitole 6. Pásmo 1 je nositelem informace s oblasti zelené části viditelného záření EMG spektra. Pásmo 2 nese informaci s červené oblasti viditelného záření. Pásmo 3 je v intervalu blízkého infračerveného záření a pásmo 4 je v intervalu středního infračerveného záření. První pásmo (0,50 0,59µm) se nachází v oblasti pigmentační absorpce [4]. Ve vlnové délce 0,54 µm se nachází lokální maximum odrazivosti. Jedná se o oblast zelené barvy. Ve druhém pásmu (0,61 0,68µm) mají nejvyšší hodnoty oblasti bez vegetačního pokryvu. Senzor pro tento interval spektra je citlivý na červenou část viditelného spektra. Třetí pásmo (0,78 0,89µm) se nachází v oblasti vysoké odrazivosti neboli buněčné struktury [4]. Vysokou odrazivost v této části spektra způsobuje několikanásobný odraz uvnitř listu, který je ovlivněn jeho morfologickou strukturou. Obrazové materiály pořízené v této oblasti spektra mají největší možnosti pro odlišení jednotlivých druhů rostlin. Pro naměřené hodnoty je typická vysoká variabilita. Interval elektromagnetického záření čtvrtého pásma (1,58 1,75µm) se nachází v oblasti středního infračerveného záření. Obraz v tomto pásmu má nižší prostorové rozlišení (20x20metrů). Jelikož se oblast scény 69-250 nachází na území hustě porostlém zelení lze tedy předpokládat, že nejvýznamnější změny DN hodnot původního oproti korigovanému záznamu budou v oblasti citlivé na viditelné záření zelené barvy, tedy v prvním pásmu. Tuto hypotézu potvrzuje tabulka hodnot (Tabulka 3 - Tabulka rozdílu ø DN hodnot prvního pásma u původního a korigovaného obrazu). Tabulka 3 - Tabulka rozdílu ø DN hodnot prvního pásma u původního a korigovaného obrazu (1) (2) (3) (4) Spot5_69_ Rozdíl DN 69_250_CZ Rozdíl DN 250_CZ_02 hodnot _atcor hodnot Oblast Pásmo 052007 (osvětlený osvětlený ø DN minus ø DN minus stinný) stinný)

maska_1_1 Osvětlený maska_1_2 Stinný 1 213,1 87,6 51,17 1 161,9 75,5 12,1 maska_2_1 Stinný maska_2_2 Osvětlený maska_3_1 Stinný maska_3_2 Osvětlený 1 172,9 80,3 25,1 1 198,1 83,3 1 114 48,4 41,1 1 155,1 54,3 3 5,8 V této tabulce ve sloupci 1 lze pozorovat výrazně vyšší DN hodnoty naměřené v prvním spektrálním pásmu u osvětlených ů oproti DN hodnotám nižším u ů stinných. Sloupec 2 obsahuje rozdíl DN hodnot osvětleného a stinného u. Sloupec 3 obsahuje DN hodnoty korigovaného obrazu. Sloupec 4 obsahuje rozdíl DN hodnot osvětleného a stinného u korigovaného obrazu. Na první pohled je zřejmé, že rozdíly DN hodnot u korigovaného obrazu jsou výrazně nižší než rozdíly DN hodnot obrazu původního. Na základě tohoto faktu lze tedy konstatovat, že korekcí obrazu došlo ke sblížení průměrných DN hodnot u osvětlených a stinných svahů. Při vizuálním posouzení původní a korigované scény 69-250 (Přílohy 1 a 2), a jejího podobrazu (Přílohy 3 a 4) podložené závěrem z interpretace tabulky hodnot (Tabulka 3 - Tabulka rozdílu ø DN hodnot prvního pásma u původního a korigovaného obrazu) lze říci, že použití atmosférických a topografických korekcí prostřednictvím modulu ATCOR mělo pozitivní vliv a přiblížilo naměřené DN hodnoty skutečným odrazivým a zářivým vlastnostem povrchu.

LITERATURA [1] ARCDATA PRAHA. Systém SPOT [on-line]. Dostupné z WWW: http://www.arcdata.cz/produkty-a-sluzby/geograficka-data/druzicova-data/druzice-askenery/spot+/ [2] ARCDATA PRAHA Archiv. Systém SPOT [on-line]. Dostupné z WWW: http://old.arcdata.cz/data/druzicova/spot [3] CNES. Systém SPOT [on-line]. Dostupné z WWW: http://www.cnes.fr/web/cnesen/1415-spot.php [4] DOBROVOLNÝ, Petr. Dálkový průzkum Země. Digitální zpracování obrazu. 1. vyd.,brno: Masarykova univerzita. Přírodovědecká fakulta. Katedra geografie, 1998. 208 s. ISBN 80-210-1812-7. [5] GISAT [on-line]. Dostupné z WWW: http://www.gisat.cz/content/cz/dpz/prehled-druzicovych-systemu/spot [6] KOLÁŘ, J. Dálkový průzkum Země. 1. vyd., Praha: SNTL, 1990. 170 s. [7] LILLESAND, T. M. KIEFER, R., W. CHIPMAN, J., W. Remote Sensing and Image Interpretation. 5th edition, New York: John Wiley & Sons, 2004. 763 s. ISBN 0-471-15227-7. [8] RICHTER R.: ATCOR: Atmospheric and Topographic Correction [on-line]. Dostupné z WWW: http://www.dlr.de/caf/portaldata/36/resources/dokumente/technologie/atcor_flyer_ma rch2004.pdf [9] RICHTER R.: ATCOR-2/3 User Guide, Version 6.1, January 2005 [10] RICHTER R.: ATCOR-2/3 User Guide, Version 7.1, January 2010 [11] Web SPOT 5 [on-line]. Dostupné z WWW: http://spot5.cnes.fr/gb/index3.htm

SEZNAM OBRÁZKŮ Obrázek 1 - Nastavení vstupních parametrů, list Specifications... 4 Obrázek 2 Nastavení vstupních parametrů, list Atmospheric Selections... 5 Obrázek 3 Oblasti pro sledování korekcí, Žlutě: Oblast 1 (maska_1_1, maska_1_2), Modře:Oblast 2 (maska_2_1, maska_2_2), Zeleně: Oblast 3 (maska_3_1, maska_3_2)... 7 Obrázek 4 - Oblasti pro sledování korekcí zobrazená nad DMR, Žlutě: Oblast 1, Modře: Oblast 2, Zeleně: Oblast 3... 8 SEZNAM TABULEK Tabulka 1 Tabulka procentuálního zastoupení a stáří dřevin... 7 Tabulka 2 Tabulka ø DN hodnot vstupních a výstupních rastrů... 10 Tabulka 3 - Tabulka rozdílu ø DN hodnot prvního pásma u původního a korigovaného obrazu... 11