|
|
|
||
|
Výuka předmětu v letním semestru proběhne formou online a je možné, že na konci semestru budou dvě cvičení na fakultě, pokud to umožní epidemiologická situace.
Odkaz pro výuku online: meet.google.com/yvu-mbqq-mxh Předmět seznamuje studenty na základě přednášek a cvičení s problematikou předzpracování a analýzy hyperspektrálních dat. Last update: Kupková Lucie, doc. RNDr., Ph.D. (04.03.2021)
|
|
||
|
Van der Meer, F., de Jong, S.M. and Bakker, W., 2001. Imaging Spectrometry: Basic Analytical Techniques. Basic Principles and Prospective Applications, Eds. F.D. Van der Meer, S.M. de Jong, Kluwer Academic Publishers, ISBN 1-4020-0194-0. Chein - I Chang: Hyperspectral Data processing, Algorithm Design and Analysis, Wiley, 2013 Thenkabail, Lyon, Huete (eds.): Hyperspectral Remote Sensing of Vegetation, CRC Press, 2012 Last update: Kupková Lucie, doc. RNDr., Ph.D. (11.04.2015)
|
|
||
|
Požadavky na zápočet Last update: Kupková Lucie, doc. RNDr., Ph.D. (11.04.2015)
|
|
||
|
1) Úvod do spektroskopie - teorie světla, spektrum, spektrální knihovny, absorpční příznaky cvičení - práce se spektrálními knihovnami (prohlížení dostupných knihoven, porovnávání spekter, aplikace v ENVI) 2) Získávání hyperspektrálních dat - typy dat a senzory, spektroradiometr cvičení - praktické měření spektroradiometrem v laboratoři/terénu 3) Předzpracování dat - DN, zář, odrazivost, platformy a vliv atmosféry, obousměrná distribuční funkce odrazu (BRDF) cvičení - zpracovnání dat naměřených spektroradiometrem a fotometrem, tvorba spektrálních knihoven, atmosférické korekce (empirické postupy, atmosférické modely v ENVI) 4) Šum v datech a jeho redukce, definice čistých pixelů a problematika jejich výběru cvičení: hodnocení šumu v datech, transformace minimálního zlomku šumu (MNF) v ENVI, výběr čistých pixelů a jejich analýza, index čistoty pixelu (PPI) 5) Derivace spektra, metoda odstranění kontinua v analýze spektrálních křivek odrazu cvičení - metoda odstranění kontinua v datech ze spektroradiometru a v dálkově snímaných hyperspetkrálních datech 6) Metody mapování I - přístupy k porovnávání spekter (binární kódování, klasifikace dle algoritmu Spectral angle mapper (SAM), analýza spektrálních příznaků) cvičení - SAM v ENVI, analýza spektrálních příznaků v ENVI 7) Metody mapování II - subpixelové metody cvičení - subpixelové metody v ENVI na příkladu geologické aplikace 8) Vegetace v hyperspektrálních datech - optické vlastnosti vegetace a jejich měření, modely PROSPECT, DART, optické indexy používané pro studium vegetace (chlorofyly, karotenoidy, celuloza, lignin, obsah vody) cvičení: výpočet optických indexů pro vegetaci v ENVI, jejich porovnání a interpretace 9) Využití hyperspektrálních dat pro geologické a mineralogické aplikace cvičení - mapování hornin a minerálů s využitím dat Hyperion a HyMap v ENVI 10) Využití hyperspektrálních dat pro půdní aplikace a pro hodnocení kontaminace 11) Termální DPZ - teorie (Planckův zákon, černé těleso, emisivita, emisní spektrum hornin a minerálů) a aplikace (teplota povrchu, změny emisivity se změnou vlnové délky) 12) Sledování a hodnocení parametrů vodního znečištění na základě hyperspektrálních dat (odrazivost pod vodní hladinou, rozpuštěné látky, chlorofyl, znečištění) Last update: Kupková Lucie, doc. RNDr., Ph.D. (11.04.2015)
|