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



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

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

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

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

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

DPZ - Ib Interpretace snímků

GIS a pozemkové úpravy. Data pro využití území (DPZ)

Pracovní listy s komponentou ICT

ELEKTROMAGNETICKÉ SPEKTRUM PRO POTŘEBY DPZ

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

Základy interpretace digitálního obrazového záznamu ze systému LANDSAT

Fyzikální podstata DPZ

Cvičení 4 komplexní zpracování dat. Analýza povodí řeky Kongo

Spektrální chování objektů

Spektrální chování objektů

Data s velmi vysokým rozlišením

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

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

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

Detekce a monitoring invazních druhů pomocí dálkového průzkumu

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

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

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

Volitelný předmět Habituální diagnostika

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

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

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

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

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

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

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

- a) rovníková dráha - b) šikmá oběžná dráha c) subpolární oběžná dráha.

Hodnocení zdravotního stavu lesů: potenciál časových řad. Petr Lukeš

RYBNÍKY POHLEDEM Z VÝŠKY

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

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

Systémy dálkového průzkumu Země

Dálkový průzkum země v mikrovlnné části spektra

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

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

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

Algoritmizace prostorových úloh

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

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

Dálkový průzkum země vmikrovlnnéčásti spektra

PROBLEMATICKÉ ASPEKTY GEOREFERENCOVÁNÍ MAP

Dálkový průzkum Země. Klasifikace obrazu

Monitoring šíření organizmů s využitím techniky DPZ a GIS

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

BEZPLATNĚ DOSTUPNÁ DATA POZOROVÁNÍ ZEMĚ

Obsah. Základy práce s rastry. GIS1-5. cvičení. ČVUT v Praze, Fakulta stavební, katedra mapování a kartografie

- a) rovníková dráha - b) šikmá oběžná dráha c) subpolární oběžná dráha.

Dálkový průzkum Země

Hodnocení zdravotního stavu lesa pomocí nových metod dálkového průzkumu Země

Mezinárodní konference Průmyslová ekologie II, Beroun

Propojení GIS a on-line mapových nástrojů a služeb - MapInfo a Google Earth WMS / WFS služby

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

Základy zvýraznění digitálního obrazového záznamu

1. Vymezení předmětu veřejné zakázky a podmínek plnění

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

ČESKÝ ÚŘAD ZEMĚMĚŘICKÝ A KATASTRÁLNÍ ZEMĚMĚŘICKÝ ÚŘAD TVORBA ORTOFOT. Ing. Karel Brázdil, CSc

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

verze 1.0 autor listu: Lucie Červená

Import digitálního obrazového záznamu získaného technologií dálkového průzkumu Země

TAČR gama PoC Remote Guard

DPZ - IIa Radiometrické základy

Příloha č. 1: Základní geometrické charakteristiky výzkumných povodí

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

Opensource ve vědě satelitní dálkový průzkum Země

Vizuální interpretace leteckých a družicových snímků u dospívajících

DÁLKOVÝ PRŮZKUM ZEMĚ

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

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

Mezinárodní konference Mikroklima a mezoklima krajinných struktur a antropogenních prostředí Skalní mlýn, Moravský kras,

Dálkový průzkum Země DPZ. Zdeněk Janoš JAN789

Mapa je tedy zmenšeným a zjednodušeným obrazem zemského povrchu ve zvoleném měřítku za pomoci smluvených mapových značek.

Rastrové počítačové obrazy (poněkud sporně často označované jako bitmapové) jsou pravděpodobně nejběžnější variantou obrazů v počítači.

Lekce 4 - Vektorové a rastrové systémy

Vyvinuté programové vybavení (projekt čís. TA )

Aplikace DPZ a GIS v podmínkách tropu a subtropu

Workshop Příprava mapových podkladů , Penzion Školka, Velké Karlovice

Využití FWTools a UMN MapServer. dat

TRENDY ROZVOJE DPZ A JEJICH MOŽNOSTI VYUŽITÍ PRO INVENTARIZACI KONTAMINOVANÝCH MÍST

Využití letecké fotogrammetrie pro sledování historického vývoje krajiny

HYPERSPEKTRÁLNÍ METODY

Cvičení 3 komplexní zpracování a klasifikace dat. Oblast Cairo

Využití dat dálkového průzkumu Země pro monitoring erozního poškození půd

RNDr. Jan Pretel Organizace Český hydrometeorologický ústav, Praha Název textu Předpoklady výskytu zvýšené sekundární prašnosti

Inventarizace krajiny CzechTerra. IFER Ústav pro výzkum lesních ekosystémů, s.r.o.

Mapové podklady Ortofoto Vyhodnocené ortofoto Výškopis Základní mapy Mapa OB Další produkty Kombinace podkladů Kde co a jak získat?

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

výměra výměra KÚ parcela druh pozemku způsob využití pozemku LV

Publikace klasifikace zdravotního stavu lesa na bázi TM Landsat. Ústav pro hospodářskou úpravu lesů Brandýs nad Labem

LETECKÁ TERMOGRAFIE - NÁSTROJ TECHNICKÉ DIAGNOSTIKY, DOHLEDU, ZÁCHRANY OSOB

Využití snímků Landsat pro detekci změn urbanizovaného území

Sentinel 2 DATOVÉ SPECIFIKACE

Státnice odborné č. 20

Řízená klasifikace nad daty Landsat 7 ETM+

Zkušenosti s podklady pro mapování ob map v Praze

Geografie, geografové na internetu.

Transkript:

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 Řízená klasifikace Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG

Synté za v nepravých barvách Spektrální zvýraznění barevná synté za R-G-B přirozené barvy: TM -- nepravé barvy: kombinace dalších kanálů cíl: zobrazení prvků obrazu, nepostřehnutelných ve viditelných pásmech kombinace různých pásem vhodná pro různé účely Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG Pásma Landsat TM a... vegetace b... voda c...holá půda Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG

Landsat TM - pásma TM B TM G TM R TM Near-IR TM5 Mid-IR TM6 Thermal TM7 Mid-IR viditelná čá st spektra infračervená čá st spektra Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 5 Landsat TM popis pásem TM (viditelné pá smo, modrá ) malý kontrast značné ovlivnění rozptylem v atmosfé ře Využití odlišení vegetace a holé půdy odlišení různých typů lesa identifikace antropog. tvarů zastavěné plochy plochy ovlivněné těžbou Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 6

Landsat TM popis pásem TM (viditelné pá smo, zelená ) ovlivnění rozptylem v atmosfé ře spektrum v intervalu maximální odrazivosti vegetace Využití mapování výskytu vegetace Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 7 Landsat TM popis pásem TM (viditelné pá smo, červená ) ovlivňován pohlcováním záření chlorofylem Využití mapování průběhu komunikací mapování ploch bez vegetace odlišování druhů vegetace určování množství zelené hmoty Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 8

Landsat TM popis pásem TM blízké infračervené pásmo Využití identifikace vodních ploch mapování půdní vlhkosti výpočet vegetačních indexů Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 9 Landsat TM popis pásem TM5 střední infračervené pásmo malý vliv atmosfé ry Využití odlišení různých druhů vegetace a holých půd mapování půdní vlhkosti výpočet vegetačních indexů odlišení sněhu od oblačnosti Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 0 5

Landsat TM popis pásem TM6 infračervené termální pásmo termální radiace povrchu nízké prostorové rozlišení Využití teplotní parametry krajiny teplotní stres rostlin vláhový deficit Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG Landsat TM popis pásem TM7 střední infračervené pásmo Využití geologické aplikace rozlišení minerálů a hornin vlastnosti půdního pokryvu špatné využití pro rozlišení vegetace Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 6

Landsat TM vhodnost pásem pro identifikaci tříd povrchu Třída povrchu Identifikace vodních objektů Vlastnosti vodních objektů Uspořádání říční sítě TM- B TM- G TM- R TM- NIR TM-5 MIR TM-7 MIR Půdní druhy Lesní plochy Zemědělská půda / Zastavěné plochy / / Oblasti těžby Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG Synté za v pravých barvách TM -- Zobrazení v přirozených barvá ch, nevhodné pro většinu aplikací s výjimkou odlišení sedimentů ve vodě. Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 7

Synté za v nepravých barvách TM -- Optimá lní pro lokalizaci zastavěných oblastí, hranic zemědělské půdy, vody a půdní poměry. Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 5 Synté za v nepravých barvách TM 5-- Nepříliš vhodná kombinace pro většinu aplikací. Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 6 8

Synté za v nepravých barvách TM 5-- Vhodná kombinace pro odlišení různých druhů vegetace, odlišení hranice vody a vegetace, půdní poměry a identifikaci intravilá nu. Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 7 Synté za v nepravých barvách TM -5- Vhodná kombinace pro řadu aplikací, zejména odlišení intravilá nů, zemědělské půdy, různých druhů vegetace, půdní poměry a struktury hydrografické sítě. Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 8 9

Synté za v nepravých barvách TM --5 Kombinace s omezenou použitelností. Vhodná pro identifikaci sídel, půdních poměrů a vodních ploch, nevhodné pro odlišení zemědělské půdy a různých druhů vegetace. Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 9 Synté za v nepravých barvách TM 7-- Kombinace s omezenou použitelností. Vhodná pro identifikaci hranic zemědělské půdy a vodních ploch, mé ně vhodná pro odlišení půdních poměrů a intravilá nu. Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 0 0

Landsat TM vhodnost barevný ch synté z pro identifikaci jevů Identifikovaný jev Zastavěné oblasti TM- - TM- 6 TM- 5 5 TM- 5 - TM- 5 TM- 5 - TM- 7 Obsah sedimentů ve vodě 5-6 5-6 5-6 Uspořádání říční sítě 6-5 Hranice zemědělské půdy 6 5 Hranice vody a vegetace 6 5 - Půdní poměry 5 6 - - Druhy vegetace 6 5 Menší vodní plochy 6 5 Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG Datové formáty v DPZ BIL (Band Interleaved by Line) LAN, IMG (Erdas) BSQ (Band Sequential) BIS (Band Interleaved by Sample) BIP (Band Interleaved by Pixel) ECW (ER Mapper) PIX (PCI) MrSID GeoTIFF Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG

Datové formáty v DPZ BIL x BSQ Dva nejběžnější formáty v DPZ Hrubá data, pro definici geometrie, počtu pásem, barevné hloubky, souřadnic atp. potřebují hlavičku Rozdíl ve způsobu uložení dat: BIL BIP BSQ R R R R R R R R R R G G G G G B B B B B R R R R R G G G G G B B B B B R R R R R G G G G G B B B B B R G B R G B R G B R G B R G B R G B R G B R G B R G B R G B R G B R G B R G B R G B R G B R R R R R R R R R R G G G G G G G G G G G G G G G B B B B B B B B B B B B B B B Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG Datové formáty - cvičení Export barevné kompozice do tiffu celý obraz výřez Import z tiffu separátní soubory pro TM-7 link to active window Změna formátování uložení v jiné m formátu (BIL, BSQ, hlavičky) Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG

Datové formáty - cvičení Změna formátování. uložení v jiné m formátu (BIL, BSQ, hlavičky). Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 5 Datové formáty - cvičení Export barevné kompozice do tiffu celý obraz výřez Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 6

Klasifikace obrazu Neřízená klasifikace Řízená klasifikace Interpretace a hodnocení výsledků Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 7 Ř ízená x neřízená klasifikace Neřízená klasifikace pomocí matematických algoritmů vytvoříme spektrálně separovené kategorie, kterým podle podpůrných dat (mapa, teré n, letecké foto) přiřazujeme funkční význam Řízená klasifikace nejprve definujeme informační kategorie (legendu) a pak zkoumáme jejich spektrální odlišnost Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 8

Neřízená klasifikace Výchozí předpoklad: pixely, patřící stejné mu povrchu jsou ve vícerozměrné m prostoru blízko sebe pixely, patřící odlišným kategoriím povrchu jsou od sebe vzdáleny Výsledek neřízené klasifikace: spektrální třídy informační hodnota tříd se určuje následně podle podpůrných dat Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 9 Neřízená klasifikace Agregování pixelů v obrazu do skupin s obdobnými spektrálními vlastnostmi v jednotlivých pásmech Agregace probíhá na základě tendence vytvářet shluky ve vícerozměrné m prostoru Metody vícerozměrné statistické analýzy shlukové metody (clusterová analýza) Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 0 5

Neřízená klasifikace Příklad spektrá lních tříd: a. lesní porost s převahou listnáčů b. lesní porost s převahou jehličnanů c. usychající porost Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG Neřízená klasifikace Princip shluková ní Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 6

Algoritmy neřízené klasifikace K-means Nejjednodušší algoritmus zadání počtu shluků a parametrů shlukování (počet iterací nebo práh změny počtu pixelů). Algoritmus vypočítá středy shluků. Pixely přiřadí ke shlukům, k nimž mají nejblíže ISODATA Rozšířený algoritmus K-means umožňuje měnit shluky v průběhu iterací Shluky, které se stanou heterogenní se rozdělí Shluky, které jsou blízko sebe se sloučí Shluky s malým počtem pixelů se rozpustí do ostatních Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG Neřízená klasifikace Výhody: Spektrálních tříd je v obraze víc, než lze vizuálně nalé zt neřízená klasifikace proto často odhalí jemné rozdíly mezi navenek příbuznými třídami např. poškozené stromy, odlišnou vlhkost ploch apod.) Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 7

Neřízená klasifikace Příklad Frymburk.lan Processor Cluster ISODATA 5 clusters 98% convergence 8 pixel minimum size Channel subset --5 Write to: cluster mask file overlay Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 5 Neřízená klasifikace - cvičení Popis tříd Změna barevnosti Zvýrazněné zobrazení Klasifikace s jinými parametry více/mé ně clusterů jiné prahové hodnoty jiná pásma Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 6 8

Neřízená klasifikace - cvičení Clusterová analýza.. Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 7 Neřízená klasifikace - cvičení File Open File Type - Thematic Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 8 9

Neřízená klasifikace - cvičení Popis tříd Změna barevnosti Zvýrazněné zobrazení Klasifikace s jinými parametry více/mé ně clusterů jiné prahové hodnoty jiná pásma Jakub Langhammer, 00 Aplikace VT ve FG 9 0