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

Podobné dokumenty
DZDDPZ8 Fourierova t., spectral enhancement. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák - Ing. Tomáš Peňáz, Ph.D. Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava

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

DPZ. Program přednášky. Č ást 3 Řízená klasifikace Spektrální indexy. Řízená klasifikace. Spektrální indexy. Aplikace DPZ v geografii

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

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

DPZ - Ib Interpretace snímků

Spektrální chování objektů

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

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

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

Spektrální chování objektů

Hodnocení zdravotního stavu lesů: potenciál časových řad. Petr Lukeš

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

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

Dálkový průzkum Země

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

NASAZENÍ MULTISPEKTRÁLNÍ KAMERY ADC TETRACAM PŘI MONITOROVÁNÍ VEGETAČNÍCH PŘÍZNAKŮ

Jasové transformace. Karel Horák. Rozvrh přednášky:

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

TRENDY ROZVOJE DPZ A JEJICH MOŽNOSTI VYUŽITÍ PRO INVENTARIZACI KONTAMINOVANÝCH MÍST

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

Dálkový průzkum Země

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

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

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická. Analýza změn v prostředí s využitím dat DPZ. Jiří Svoboda

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

ELEKTROMAGNETICKÉ SPEKTRUM PRO POTŘEBY DPZ

Grafika na počítači. Bc. Veronika Tomsová

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

DZDDPZ5 Zvýraznění obrazu - prahování. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Ing. Tomáš Peňáz, Ph.D. Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava

Dálkový průzkum Země DPZ. Zdeněk Janoš JAN789

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

Cvičení 5-6 Vegetační analýza v aridním prostředí (Vegetation Analysis in Arid Environments)

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

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

HYPERSPEKTRÁLNÍ METODY

Systémy dálkového průzkumu Země

Volitelný předmět Habituální diagnostika

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

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

Využití letecké fotogrammetrie pro sledování historického vývoje krajiny

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

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

Využití digitální stereofotogrammetrie jako podpůrných dat pro automatizovanou tvorbu lesnických tematických map

MOŽNOSTI HODNOCENÍ KALAMIT LESNÍCH PLOCH POMOCÍ DRUŽICOVÝCH DAT

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

Fyzikální podstata DPZ

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

Analýza a zpracování digitálního obrazu

Základy interpretace digitálního obrazového záznamu ze systému LANDSAT

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

Metody hodnocení sucha v lesních porostech. Kateřina N. Hellebrandová, Vít Šrámek, Martin Hais

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

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

Nejnovější trendy v interiérových osvětlovacích technologiích - LED. Ing. Tomáš Novák, Ph.D. prof. Ing. Karel Sokanský, CSc.

Mezinárodní konference Průmyslová ekologie II, Beroun

Hodnocení zdravotního stavu lesa pomocí nových metod dálkového průzkumu Země

Profilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy

Využití DPZ v Národní inventarizaci lesů (NIL2) - potenciál dat GMES/Copernicus

Detekce a monitoring invazních druhů pomocí dálkového průzkumu

Čas (s) Model časového průběhu sorpce vyplývá z 2. Fickova zákona a je popsán následující rovnicí

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Některé možnosti topografického a hydrologického modelování v Idrisi Kilimanjaro

Slovník moderního GISáka

Digitální fotogrammetrie

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

Strojové učení a dolování dat. Vybrané partie dolování dat 2016/17 Jan Šimbera

Základy navrhování průmyslových experimentů DOE

DATA ZDARMA DOSTUPNÁ V ARCHIVECH USGS

DPZ - IIa Radiometrické základy

Pokročilé metody geostatistiky v R-projektu

DZDDPZ3 Digitální zpracování obrazových dat DPZ. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava

Pracovní listy s komponentou ICT

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

RYBNÍKY POHLEDEM Z VÝŠKY

DPZ systémy pořizování dat. Tomáš Dolanský

Využití měření spektrální odrazivosti a odvozených specializovaných vegetačních indexů v pěstební technologii jarního ječmene

Počítače a grafika. Ing. Radek Poliščuk, Ph.D. Přednáška č.7. z předmětu

DÁLKOVÝ PRŮZKUM ZEMĚ

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

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

13 Barvy a úpravy rastrového

Odhad biomasy a produkce

Chyby měření 210DPSM

TAČR gama PoC Remote Guard

Volba zobrazení (Direct Current, Scaling) - FFT 1D, FFT 2D

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

ANALÝZY VLHKOSTNÍCH PARAMETRŮ A BIOMASY VEGETAČNÍHO KRYTU POMOCÍ METOD DPZ

Zákony hromadění chyb.

DRUŽICOVÝ ATLAS ČESKÉ REPUBLIKY

OBRAZOVÁ ANALÝZA. Speciální technika a měření v oděvní výrobě

Omezení barevného prostoru

DZDDPZ2 Pořizování dat. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák - Ing. Tomáš Peňáz, PhD. Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava

STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

ití software ENVI 4.7 pro zpracování multispektráln

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

Zpracování obrazů. Honza Černocký, ÚPGM

Analytické metody v motorsportu

Univerzita Pardubice Chemicko-technologická fakulta Katedra analytické chemie

Transkript:

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

Dobrovolný

Spektrální zvýraznění Manipulace s víceobrazem Dělení obrazu obrazem, používání poměrů Rozlišení jemných spektrálních změn zvýrazní se změny ve sklonu křivek spektrální odrazivosti bez ohledu na absolutní hodnoty n pásem => n*(n-1) poměrů, resp. ½

Indexové charakteristiky Dobrovolný

Dobrovolný

Použití pouze poměrů do syntézy může chybět informace o absolutních hodnotách => použití i 1 původního pásma = hybridní syntéza Před použitím poměrů je třeba odstranit šum např. atmosférický opar

Vegetační indexy Poměrové kanály nejčastější použití: posouzení výskytu zelené biomasy ukazatel celkové změny v životním prostředí (sucho) Řada vegetačních indexů normalizovaný v.i., transformovaný v.i. NDVI TM TM 4 4 TM 3 TM 3

Princip výpočtu vegetačních indexů založen na výrazné interakci zdravé vegetace s energií VIS a NIR oboru EMG záření specifickém spektrální chování vegetace (viz výukové materiály k DPZ) odlišnosti jiných materiálů (krajinného pokryvu)

Klasifikace vegetačních indexů vegetační indexy empirické optimalizované vegetační indexy (Jackson, Huete, 1991) poměrové ortogonální transformované

Empirické vegetační indexy detektory přítomnosti vegetace výsledku se nepřikládá se exaktní fyzikální význam nevyjadřují tedy kvantitativní charakteristiky odvozeny na základě experimentů snadný a rychlý výpočet nezávislé na senzoru citlivé na některé parametry (vlhkost, ozáření), které nemají rozhodující význam pouze význam indikátorů

Optimalizované vegetační indexy optimalizovány pro odhad specifické charakteristiky vegetace označení index nesou z historických důvodů přestože se o indexy fakticky nejedná (vzorec totiž neobsahuje operaci dělení) složitější výpočet závislé na měřícím senzoru výsledkem je definovaná kvantitativní veličina umožňuje srovnání pro různá místa a senzory

Vegetační indexy poměrové slope-based VI VI vyjádřen souborem hodnot odrazivosti R/NIR, které vytvářejí linii vycházející z počátku os prostoru R/NIR

Vegetační indexy poměrové ideálně by sklon linie R-NIR měl být ve vztahu k množství (hojnosti) vegetace β0 holá půda β1 holá půda, stopy vegetace β2 převaha půda, výskyt vegetace β6 masívní vegetační pokryv

Vegetační indexy poměrové princip umožňuje porovnání R-NIR v praxi je potřebné přizpůsobení resp. modifikace příklady: RATIO, NDVI, RVI, NRVI, TVI, CTVI, TTVI

Simple Ratio (SR) Ratio Vegetation Index (RVI) SR NIR R SR NIR VIS poměrový vegetační index citlivý na dělení chybovou nulou navržen pro data Landsat MSS odděluje zeleň od půdy v pozadí vysoké hodnoty způsobeny: intenzívním pohlcováním R chlorofylem intenzívním odrazem NIR vnitřní strukturou listu

Normalized Differential Vegetation Index NDVI TM 4 TM 4 TM 3 TM 3 NDVI NDVI navržen pro data Landsat MSS (1974), i jiné senzory odděluje zelenou vegetaci od půdy AVHRR 2 AVHRR 2 vyšší hodnoty vyjadřují masivnější výskyt vegetace Bohatá vegetace - kladné hodnoty dense (0.3-0.8) Půdy - malé kladné NDVI hodnoty (0.1-0.2). free standing water - very low positive or even slightly negative NDVI values clouds and snow fields - negative values of NDVI AVHRR1 AVHRR1

NDVI in Europe. Source: DLR

Transformed Vegetation Index TVI TVI TM TM 4 TM 3 4 TM 3 0,5 *100 navržen jako úprava NDVI (1975) množství zelené biomasy nutno ale kalibrovat částečně eliminuje výskyt záporných hodnot lineární průběh stupnice (data normální rozdělení)

Corrected Transformed Vegetation Index CTVI navržen jako úprava TVI (1984) řeší nedostatky NDVI a TVI způsobené zápornými hodnotami nevýhodou je nadhodnocování výskytu zelené vegetace

Thiam s Transformed Vegetation Index TTVI navržen jako úprava CTVI (Thiam, 1999) eliminuje nedostatky CTVI způsobené nadhodnocováním výskytu vegetace

Normalized Ratio Vegetation Index NRVI efekt normalizace se projevuje podobně jako u NDVI minimalizován problém variability osvětlení v důsledku topografických vlivů lineární průběh stupnice omezuje negativní vliv atmosféry normální rozdělení hodnot NRVI

Vegetační indexy ortogonální distance-based VI využívají linii půd - popisující charakteristické příznaky odrazivosti půd pro R a NIR záření

Vegetační indexy ortogonální pixely, reprezentující holé půdy, vykazují kladnou korelaci hodnot odrazivosti pro R a NIR pásma výpočet rovnice linie půd metodou nejmenších čtverců

Perpendicular Vegetation Index PVI základ ortogonálních indexů z PVI odvozeny další vegetační indexy hlavní smyslem je: minimalizovat vliv míchání spektrální odezvy řídké vegetace a půd v pozadí řeší problém smíšených pixelů použití v aridních a semi-aridních oblastech

Jiné než vegetační indexy

Jiné než vegetační indexy NDWI normalised difference water index (vlhkost v rostlinách), vyžadována pásma 900 a 1250 nm NDSI - normalised difference snow index pásma 500 nm a 1500 nm NBR - normalised burn ratio pásma 1000 nm a 2000 nm Hydrokarbonový index (Smejkalová)

Dobrovolný

Dobrovolný

Dobrovolný

Dobrovolný

Dobrovolný

Dobrovolný

http://web.natur.cuni.cz/ugp/main/staff/martinek/dpzda ta/3-dpz-imageanal.pdf analýza hlavních komponent, dekorelační roztažení histogramu

http://web.natur.cuni.cz/ugp/main/staff/martinek/dpzda ta/3-dpz-imageanal.pdf PC1, PC2, PC3 jako RGB PC1, PC2, PC3 jako RGB decorrelation a D-roztažení

Dobrovolný

Dobrovolný

Dobrovolný

Kolář

http://web.natur.cuni.cz/ugp/main/staff/martinek/dpzda ta/3-dpz-imageanal.pdf RGB-IHS transformace

http://web.natur.cuni.cz/ugp/main/staff/martinek/dpzda ta/3-dpz-imageanal.pdf RGB-IHS transformace

Dobrovolný

Dobrovolný

Dobrovolný

Resolution Merge spojení obrazů s různým rozlišením získání výsledného obrazu, který má prostorové a spektrální rozlišení stejné jako vyšší z obou původních vstupních obrazových záznamů např.: Landsat 7 - pásma 1-5, 7 prostorové rozlišení 30 m/pixel Landsat 7 - pásmo 8 prostorové rozlišení 15 m/pixel výsledkem tzv. PAN sharpened image

Resolution Merge

Jiné varianty využití RGB<->IHS Odlišení jemných změn v plochách hornin: MSS4, MSS5, MSS7 do složky I; MSS5/MSS4 do H; MSS5/MSS6 do S; Pak zpětná transformace do RGB Podobně geologické struktury pro SEASAT Tvorba zavěšených map na reliéfu: Obraz mapy do I; DMT do H; 127 do S; zpětná transformace do RGB Zvýraznění AVHRR (pouze 2 pásma). 1+2 = I; 2/1 do H; 1-2=S

http://web.natur.cuni.cz/ugp/main/staff/martinek/dpzda ta/3-dpz-imageanal.pdf TM 5/4 3/1 5/7 jako RGB - HSI transformace

Brovey transformace využívá 3 pásma multispektrálního obrazového záznamu + obraz s vysokým prostorovým rozlišením např.: [DN B1 / (DN B1 + DN B2 + DN B3 )] x [DN HiResImage ] = DN B1new [DN B2 / (DN B1 + DN B2 + DN B3 )] x [DN HiResImage ] = DN B2new [DN B3 / (DN B1 + DN B2 + DN B3 )] x [DN HiResImage ] = DN B3new usnadnění vizuální interpretace zvýšení kontrastu v oblast nejsvětlejších a nejtmavších charakteristik (poskytuje kontrast ve stínech, v oblasti vodních objektů, )

Dobrovolný

Dobrovolný

Transformace M-T - spojení hlavních komponent využívá PC-1 pásmo iluminace scény usnadnění vizuální interpretace zvýšení kontrastu v oblast nejsvětlejších a nejtmavších charakteristik (poskytuje kontrast ve stínech, v oblasti vodních objektů, )

Literatura Jackson, R. D. and Huete, A. R. (1991) Interpreting vegetation indexes. Prev. Vet. Med. 11. pp. 185 200 Dobrovolný P.: Dálkový průzkum Země. Digitální zpracování obrazu. Brno 1998. http://www.chemagazin.cz/userdata/chemagazin_2010/file/che MAGAZIN_XX_6_cl10%281%29.pdf IDRISI Manual, kap. 18 Vegetation indices