548-0146/01 – Pokročilé metody DPZ (PMDPZ)

Garantující katedraKatedra geoinformatikyKredity5
Garant předmětuprof. Ing. Jiří Horák, Dr.Garant verze předmětuprof. Ing. Jiří Horák, Dr.
Úroveň studiapregraduální nebo graduálníPovinnostpovinný
Ročník2Semestrzimní
Jazyk výukyčeština
Rok zavedení2021/2022Rok zrušení
Určeno pro fakultyHGFUrčeno pro typy studianavazující magisterské
Výuku zajišťuje
Os. čís.JménoCvičícíPřednášející
HOR10 prof. Ing. Jiří Horák, Dr.
JUR02 Ing. Lucie Orlíková, Ph.D.
Rozsah výuky pro formy studia
Forma studiaZp.zak.Rozsah
prezenční Zápočet a zkouška 2+2
kombinovaná Zápočet a zkouška 8+8

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Cílem předmětu je naučit studenty využívat digitální obrazová data z DPZ, dokázat je správně předzpracovat a upravit pro zvýraznění požadované informace, využití základních i pokročilých metod klasifikace digitálního obrazu, včetně objektově orientované klasifikace a klasifikace metodami hlubokého učení, zpracování radarových a lidarových dat, kriticky posuzovat a interpretovat získané výsledky.

Vyučovací metody

Přednášky
Cvičení (v učebně)

Anotace

Předmět představuje metody digitálního zpracování obrazových dat z dálkového průzkumu Země. Vysvětluje koncepty geometrických, radiometických a atmosférických korekcí dat, metod segmentace obrazu, filtrace obrazu a používání hranových operátorů, metody transformace obrazu do jiných souřadnicových systémů, využití texturálních charakteristik, metody pixel-based i objektově orientované klasifikace, měkké klasifikátory, metody obrazové spektrometrie, zpracování radarových a lidarových záznamů.

Povinná literatura:

HORÁK, J. Dálkový průzkum Země. Ostrava : Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava, 2014. 137 s. HALOUNOVÁ, L.; PAVELKA, K. Dálkový průzkum Země. Vydavatelství ČVUT. Praha, 2005. LIU J.G, MASON P.J. Image Processing and GIS for Remote Sensing. Willey, 2016. ISBN 9781118724200 LILLESAND T., KIEFER R., CHIPMAN J. Remote sensing and image interpretation. Wiley, 2015, 736 stran. ISBN: 978-1-118-34328-9

Doporučená literatura:

DOBROVOLNÝ P. Dálkový průzkum Země. Digitální zpracování obrazu. Masarykova univerzita, 1998. BLASCHKE, T., LANG, S., HAY, G. (Eds.). Object-Based Image Analysis. Springer Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, 2008, XVII, 817 p. RICHARDS, J.A. Remote Sensing with Imaging Radar. Springer Verlag, 2009. ISBN: 3642020194. CHUVIECO, E. Fundamentals of satellite remote sensing: an environmental approach, Second edition. ed. CRC Press, Taylor & Francis Group, Boca Raton, 2016. S. 468. ISBN 978-1-4987-2805-8

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

Získané znalosti studentů jsou průběžně ověřovány v průběhu jednotlivých hodin. Studenti pracují na samostatných úkolech, které prokazují získané znalosti. Jednotlivé úlohy zpravidla vyžadují porozumění předchozím, jednodušším úlohám. Na závěr student musí absolvovat písemnou a ústní zkoušku.

E-learning

Další požadavky na studenta

Další požadavky nejsou stanoveny.

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

1. Digitální obrazová data z DPZ. Paradoxy digitálního obrazu, princip segmentace. 2. Přehled fyzikálních vlastností, spektrální charakteristiky krajinných objektů a jevů a metody určování. 3. Předzpracování digitálního obrazu. Metody rektifikace. Radiometrické a atmosférické korekce. Radiometrické chyby v datech a jejich odstraňování. Model 5S, Modtran, ATCOR 1-4, Sen2Cor, výpočty odrazivosti na zemském povrchu, výpočty povrchové teploty. 4. Metody zvýraznění obrazu. Prahování, zvýraznění kontrastu, hustotní řezy, barevné syntézy. Fitrace obrazu. Konvoluce. Separabilita filtrů. Nízkofrekvenční filtry, směrové vyhlazování. 5. Vysokofrekvenční filtry, hranové operátory, Laplaceovy operátory, Cannyho detektor, detekce hran srovnáváním se vzorem, problém delokalizace hran. 6. Textura, lokální texturální míry (Haralickovy funkce), metody segmentace obrazu (z prahování, detekce hran, na regionech, hybridní metody), detekce geometrických primitiv, Houghova transformace. 7. Analýza založená na objektech (OBIA). Využití segmentace, metody vymezení obrazových objektů, algoritmus Baatz-Shäpe. Fourierova transformace. 8. Spektrální indexy. Varianty vegetačních indexů, indexy pro detekci minerálů, vlhkosti, sněhu a jiné. Fúze dat s různým prostorovým rozlišením 9. Pixel-based klasifikace. Řízená spektrální klasifikace multispektrálního obrazu. Tréninková etapa, korekce tréninkových ploch. Parametrické a neparametrické klasifikátory. 10. Metody pixel-based neřízené klasifikace. K-means, ISODATA, ISOCLUSTER. Hybridní klasifikace. Neuronové sítě a pokročilé techniky klasifikace (deep learning, konvoluční neuronové sítě). 11. Měkké klasifikátory, využití Bayesova teorému, Dempster-Shaferově teorie, klasifikační nejistota. Hodnocení výsledku klasifikace. Postklasifikační úpravy. 12. Obrazová spektrometrie, hyperspektrální a ultraspektrální data. Přehled senzorů. Předzpracování a atmosférické korekce, flat field konverze, empirical line, modely, PCA, MNF. Pixel purity index. Elementární povrchy a jejich odvození. Metody klasifikace hyperspektrálních dat. Aplikace obrazové spektrometrie. 13. Zpracování dat ze zobrazujících radarových systémů. Principy, zkreslení. Datové formáty. Faktory ovlivňující výsledný signál. Koregistrace dvojice produktů SAR, tvorba interferogramu a odhad koherence, filtrace. Metoda DInSAR. Mapování krajinného pokryvu klasifikací dat SAR. Radarová polarimetrie. 14. Letecké laserové skenování (LIDAR) a UAV. Tvorba DTM a DSM. Hodnocení vegetace. Zpracování lidarových dat. Oblasti aplikace DPZ.

Podmínky absolvování předmětu

Kombinovaná forma (platnost od: 2021/2022 zimní semestr)
Název úlohyTyp úlohyMax. počet bodů
(akt. za podúlohy)
Min. počet bodů
Zápočet a zkouška Zápočet a zkouška 100 (100) 51
        Zápočet Zápočet 33  17
        Zkouška Zkouška 67 (67) 18
                písemná zkouška Písemná zkouška 50  18
                ústní zkouška Ústní zkouška 17  0
Rozsah povinné účasti: Průběžná kontrola zpracovávaných úkolů ve cvičení. Písemná a ústní zkouška.

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rokProgramObor/spec.Spec.ZaměřeníFormaJazyk výuky Konz. stř.RočníkZLTyp povinnosti
2022/2023 (N0532A330039) Geoinformatika GIT P čeština Ostrava 2 povinný stu. plán
2022/2023 (N0532A330039) Geoinformatika GIT K čeština Ostrava 2 povinný stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název blokuAkademický rokForma studiaJazyk výuky RočníkZLTyp blokuVlastník bloku