Zpracování hyperspektrálních dat - MZ370P36

• Anglický název: Hyperspectral data processing
• Český název: Zpracování hyperspektrálních dat
• Zajišťuje: Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie (31-370)
• Fakulta: Přírodovědecká fakulta
• Platnost: od 2021
• Semestr: letní
• E-Kredity: 4
• Způsob provedení zkoušky: letní s.:
• Rozsah, examinace: letní s.:1/2, Z+Zk [HT]
• Počet míst: neomezen
• Minimální obsazenost: 3
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: zrušen
• Jazyk výuky: čeština
• Vysvětlení: nahrazen MZ370G16
• Poznámka: povolen pro zápis po webu
• Garant: doc. RNDr. Lucie Kupková, Ph.D.
• Je neslučitelnost pro: MZ370G16

Anotace

Poslední úprava: doc. RNDr. Lucie Kupková, Ph.D. (04.03.2021)

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.

Literatura

Poslední úprava: doc. RNDr. Lucie Kupková, Ph.D. (11.04.2015)

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

Požadavky ke zkoušce

Poslední úprava: doc. RNDr. Lucie Kupková, Ph.D. (11.04.2015)

Požadavky na zápočet
- účast na cvičeních (jedna omluvená neúčast)
- odevzdání bezchybně zpracovaných protokolů ze cvičení v termínu (dvě možnosti oprav)

Požadavky na zkoušku
- Test na základě přednášek a cvičení

Sylabus

Poslední úprava: doc. RNDr. Lucie Kupková, 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)
cvičení - mapování horninového prostředí s využitím termální části spektra hyperspektrálních dat v ENVI
12) Sledování a hodnocení parametrů vodního znečištění na základě hyperspektrálních dat (odrazivost pod vodní hladinou, rozpuštěné látky, chlorofyl, znečištění)
cvičení - mapování půdní vlhkosti a srážkového příjmu na základě optických a termálních dat v ENVI