Новые технологии автоматизированного дешифрирования

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Институт математики, естественных наук и информационных технологий
«УТВЕРЖДАЮ»:
Проректор по учебной работе
___________ Волосникова Л.М.
__________ _____________ 2011г.
НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО
ДЕШИФРИРОВАНИЯ КОСМОСНИМКОВ
Учебно-методический комплекс. Рабочая программа
для студентов направления 021300.62 «Картография и геоинформатика»
очной формы обучения, профиль геоинформатика
«ПОДГОТОВЛЕНО К ИЗДАНИЮ»:
Авторы работы _____________ Пупырев М.А.
«______»___________2011 г.
Рассмотрено на заседании кафедры картографии и ГИС
от ________ 2011г. протокол № _______
Соответствует требованиям к содержанию, структуре и оформлению.
«РЕКОМЕНДОВАНО К ЭЛЕКТРОННОМУ ИЗДАНИЮ»:
Объем _________стр.
Зав. кафедрой ________ Новохатин В.В.
«______»___________ 2011г.
Рассмотрено на заседании УМК института математики, естественных наук и
информационных технологий от ______ 2011г. протокол № _____
Соответствует ФГОС ВПО и учебному плану образовательной программы.
«СОГЛАСОВАНО»:
Председатель УМК _________ Столярова О.А.
«______»_____________2011г.
«СОГЛАСОВАНО»:
Зав. методическим отделом УМУ________ Федорова С.А.
«______»_____________2011 г.
РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Институт математики, естественных наук и информационных технологий
Кафедра картографии и геоинформационных систем
Пупырев М.А.
НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО
ДЕШИФРИРОВАНИЯ КОСМОСНИМКОВ
Учебно-методический комплекс. Рабочая программа
для студентов направления 021300.62 «Картография и
геоинформатика» очной формы обучения, профиль «Геоинформатика»
Тюменский государственный университет
2011
2
Пупырев
М.А.
дешифрирования
Новые
технологии
космоснимков.
автоматизированного
Учебно-методический
комплекс.
Рабочая программа для студентов направления 021300.62 «Картография
и
геоинформатика»
очной
формы
обучения,
профиль
«Геоинформатика». Тюмень, 2011г., 28 стр.
Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями
ФГОС ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению и
профилю подготовки.
Рабочая программа дисциплины опубликована на сайте ТюмГУ:
Новые технологии автоматизированного дешифрирования космоснимков
[электронный
ресурс]
/
Режим
доступа:
http://www.umk3.utmn.ru.,
свободный.
Рекомендовано
к
изданию
кафедрой
картографии
и
геоинформационных систем. Утверждено проректором по учебной
работе Тюменского государственного университета.
ОТВЕТСТВЕННЫЙ РЕДАКТОР: заведующий кафедрой картографии и
геоинформационных систем, д.т.н. Новохатин В.В.
© Тюменский государственный университет, 2011.
© Пупырев М.А., 2011.
3
1. Пояснительная записка
Цель и задачи освоения дисциплины
1.1
Цель
дисциплины
«Новые
технологии
автоматизированного
дешифрирования космоснимков», как одного из
системе
основных курсов в
подготовки по направлению бакалавриата «Картография и
геоинформатика», состоит в том, чтобы дать общие и специальные
знания
о
автоматическом
дешифрировании
и
обработке
аэрокосмических снимков Земли, возможностях применения их для
решения прикладных географических задач, выработать методические и
практические навыки камеральной обработки космических снимков и
аэрофотоснимков.
Задачи дисциплины:
- познакомить с теорией и технологией применения аэрокосмических
снимков для получения тематической информации о состоянии и
изменениях
географических
объектов
и
картографирования,
с
основными свойствами аэрокосмических снимков и факторами, их
определяющими;
- сформировать
приемах
представление
автоматического
о
существующих
дешифрирования
и
методических
оценки
надежности
результатов, обучить навыкам распознавания на снимках объектов
земной поверхности;
- научить конкретным практическим приемам автоматического
дешифрирования
изображений
при
решении
прикладных
географических задач;
-
познакомить
автоматическому
студентов
с
программными
дешифрированию
зондирования;
4
данных
комплексами
по
дистанционного
- научить студентов использовать аэрокосмические снимки для
создания и обновления топографических и тематических карт.
1.2 Место дисциплины в структуре ООП
Дисциплина
дешифрирования
«Новые
технологии
снимков»
является
автоматизированного
базовой
в
общей
профессиональной подготовке специалистов в области картографии и
геоинформатики. Понимание общих положений, владение навыками
технологий
обработки
и
интерпретации
данных аэрокосмического
зондирования необходимо будущим специалистам для выполнения
комплекса картосоставительских и научно-исследовательских работ по
разработке и актуализации топографических и тематических карт,
формированию картографических баз данных и специализированных
геоинформационных продуктов, решению прикладных географических и
экологических задач. Дисциплина
дает фундаментальные знания и
умения по геометрически и географически корректной интерпретации
данных аэрокосмического зондирования. Курс является одним из
ведущих в подготовке картографов в современных условиях.
Для освоения материала дисциплины необходимы знания основ
географии,
физики
и
математики,
геоинформатики,
топографии,
владение информационными технологиями.
Освоение дисциплины «Новые технологии автоматизированного
дешифрирования снимков» необходимо в качестве предшествующих для
всех дисциплин, оперирующих данными дистанционного зондирования
Земли, курсов географического картографирования, а также для
прохождения учебных и производственных практик.
5
1.3 Компетенции выпускника ООП бакалавриата, формируемые
в результате освоения данной ООП ВПО
Процесс изучения дисциплин модуля направлен на формирование
следующих компетенций в соответствии с ФГОС ВПО:
- владеть методами и технологиями обработки пространственной
географической, в том числе, аэрокосмической информации, применять
картографические
деятельности,
методы
знать
познания
системы
полевых
в
и
научно-практической
лабораторных
методов
исследования и моделирования и картографии (ПК-14);
* в результате освоения модуля бакалавр должен компетентно
ориентироваться
в
важнейших
дистанционных
источниках
для
автоматического дешифрирования снимков и картографирования
современного состояния и изменений природной среды – современном
фонде космических снимков.
* квалифицированно выбирать дистанционные материалы для
информационного
обеспечения
проектов
по
созданию
карт,
геоинформационных систем и по географическому моделированию на
разных территориальных уровнях.
-
владеть
исследования
технологиями
в
в
географии,
области
аэрокосмических
геоэкологии,
методов
общегеографическом
и
тематическом картографировании (ПК-16);
* бакалавр должен владеть программными продуктами для
автоматической обработки данных дистанционного зондирования.
* бакалавр должен уметь использовать аэрокосмические снимки
для создания и обновления топографических и тематических карт,
владеть основными технологическими схемами.
В результате освоения дисциплин модуля обучающийся должен:
6
Знать:
*
дешифровочные признаки объектов земной поверхности;
* факторы, влияющие на надежность и достоверность
автоматического дешифрирования;
* параметры аэросъемки, влияющие на результаты
автоматического дешифрирования;
* сущность и особенности индикационного дешифрирования;
* эталонирование объектов ландшафтов и виды
эталонов;
Уметь:
* создавать цифровые модели местности и использовать их для
создания и обновления топографических и тематических карт;
*
выбирать
распознавать
наиболее
на
подходящие
снимках
съемочные
географические
материалы,
объекты
по
их
дешифровочным признакам, оценивать надежность результатов
автоматизированного дешифрирования;
* взаимодействовать с организациями – поставщиками космических
снимков по их заказу и получению; уметь найти и получить
необходимые снимки через Интернет.
Владеть:
* навыками аналитической обработки материалов дистанционного
зондирования и стереофотограмметрических измерений;
* методическими приемами визуального и автоматизированного
компьютерного дешифрирования снимков;
* методами оценки пригодности снимков для решения конкретных
проектных задач.
7
2. Структура и трудоёмкость дисциплины
Дисциплина преподаётся в 7 семестре. Форма аттестации – экзамен.
Общая трудоёмкость дисциплины составляет 3 зачётных единицы 108
часов.
8
3. Тематический план
Таблица 1.
N
п/
п
Раздел
дисциплины
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Модуль 1
Введение.
Теория распознавания
образов.
Классификация
объектов.
Всего
Модуль 2
Не контролируемая
классификация,
алгоритм быстрого
выделения кластеров.
Не контролируемая
классификация,
итерационный
алгоритм
последовательной
кластеризации.
Всего
Модуль 3
Контролируемая
классификация,
формирование
обучающей выборки.
Контролируемая
классификация, метод
классификации по
минимальному
С
е
м
е
с
т
р
Н
е
д
е
л
я
с
е
м
е
с
т
р
а
Виды учебной работы,
включая
самостоятельную
работу и трудоёмкость
(в часах)
Л
Лаб.
СР
ОТ
Из них в
интерак
тивных
формах,
час.
Итого
коли
честв
о
балл
ов
7
1-2
2
-
2
4
2
0-2
7
3-5
2
6
8
16
4
0-8
5
4
6
10
20
10
0 - 10
7
6-8
4
8
12
24
4
0 - 20
7
911
3
6
12
20
6
0 - 20
6
7
14
24
44
10
0 - 40
7
1213
2
4
7
15
6
0 - 15
7
1415
2
5
8
15
4
0 - 25
9
7.
расстоянию.
Контролируемая
классификация, метод
параллелепипедов и
метод максимального
правдоподобия.
Всего
7
Итого
7
1617
2
5
8
15
4
0 - 10
6
6
14
23
45
14
0 - 50
17
17
34
57
108
34
0 -100
8
18
8
Из них в
интерактивной форме
34
Таблица 2.
Виды и формы отдельных оценочных средств в период текущего
контроля
№ темы
Модуль 1
1. Введение.
2. Теория
распознаван
ия образов.
Классификац
ия объектов.
Всего
Модуль 2
3. Не
контролируе
мая
классификац
ия, алгоритм
быстрого
выделения
кластеров.
4.Не
контролируе
мая
классификац
ия,
Устный опрос
н
о
м
е
н
к
л
а
т
у
р
а
с
о
б
е
с
е
д
о
в
а
н
и
е
к
о
л
л
о
к
в
и
у
м
ла
бо
ра
то
рн
ая
ра
бо
та
ко
нт
ро
ль
на
я
ра
бо
та
те
ст
-
0-1
-
-
-
0-1
0-1
0-1
0-1
0-1
0-2
Технические
формы контроля
Письменные работы
0-1
Информаци
онные
системы и
технологии
Ит
ого
кол
иче
ств
оба
лл
ов
ре
ф
ер
ат
эс
се
прог
рамм
ы
комп
ьюте
рног
отес
тиро
вани
я
комп
лекс
ные
ситу
ацио
нные
зада
ния
0-1
-
-
-
-
0-2
-
0-1
0-1
-
0-1
0-1
0-8
0-1
-
0-2
0-1
-
0-1
0-10
0-1
электрон
ные
практику
м
0-1
0-2
0-3
0-4
0-2
0-2
0-2
0-2
0-2
-
0 - 20
0-1
0-2
0-3
0-4
0-2
0-2
0-2
0-2
0-2
-
0 - 20
10
итерационны
й
алгоритм
последовате
льной
кластеризаци
и.
Всего
Модуль 3
5.Контролиру
емая
классификац
ия,
формирован
ие
обучающей
выборки.
6.Контролиру
емая
классификац
ия, метод
классификац
ии по
минимально
му
расстоянию.
7.Контролиру
емая
классификац
ия, метод
параллелепи
педов и
метод
максимально
го
правдоподоб
ия.
Всего
Итого
0-2
0-4
0-6
0-8
0-4
0-4
0-4
0-4
0-4
-
0 - 40
-
0-2
0-4
0-4
0-2
0-2
0-2
-
0-2
0-2
0 - 20
-
0-2
0-1
0-4
0-2
0-1
0-1
0-1
0-1
0-2
0 - 15
-
0-2
0-1
0-4
0-4
0-4
0-4
0-1
0-1
0-2
0 - 15
-
0-6
012
0-6
013
0-12
0-8
0-7
0-7
0-2
0-4
0-6
0-17
0-11
0-9
0-13
0-8
0-11
0-7
0 - 50
0100
0-3
11
Таблица 3.
Планирование самостоятельной работы студентов
Виды СРС
№
Модули и темы
обязательны дополнител
е
ьные
Недел
я
семес
тра
Объе
м
часо
в
Колво
балл
ов
Модуль 1
Введение.
1.
2.
Теория
распознавания
образов.
Классификация
объектов
собеседован
ие
подготовка
сообщений
к докладу
1-2
4
0-2
исследовате
льская
работа
решение
примеров
3-5
6
0-2
10
0-4
6-9
12
0-2
9-11
12
0-2
24
0-4
12-13
7
0-3
14-15
8
0-3
16-17
8
0-2
Всего по модулю 1:
Модуль 2
Не
контролируемая
классификация,
3.
алгоритм
быстрого
выделения кластеров
Не
контролируемая
классификация,
итерационный
4.
алгоритм
последовательной
кластеризации
Всего по модулю 2:
решение
примеров
исследовате
льская
работа
подготовка
сообщений
к докладу
реферат
Модуль 3
5.
6.
7.
Контролируемая
классификация,
формирование
обучающей выборки.
Контролируемая
классификация, метод
классификации по
минимальному
расстоянию
Контролируемая
исследовате
льская
работа
решение
примеров
расчётнографическая
исследовате
12
решение
примеров
подготовка
классификация, метод
параллелепипедов и
метод максимального
правдоподобия
льская
работа
сообщений
Всего по модулю 3:
23
0-8
ИТОГО:
57
0-24
13
4. Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с
обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами
Таблица 4
№
Наименование
обеспечиваемых
п/п
(последующих)
дисциплины
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Темы дисциплины
необходимые для изучения
обеспечиваемых
(последующих) дисциплин
1
2
3
4
5
6
7
Основы
геоинформатики
Фотограмметрия
+
+
+
+
+
+
+
-
+
+
+
+
+
+
Геодезические
основы карт
Создание
геоинформационны
х систем
Основы
спутникового
позиционирования
Оформление
компьютерных и
электронных карт
Базы
пространственных
геоданных
Тематическое
картографирование
-
-
+
-
+
+
+
-
+
+
+
+
+
+
-
+
+
+
-
+
+
-
-
+
-
+
-
-
-
-
-
+
+
+
-
-
+
+
+
+
+
+
14
5. Структура и содержание дисциплины
Модуль 1.
1. ВВЕДЕНИЕ.
Термины и определения, цель и задачи курса, связь с другими
дисциплинами картографического профиля, краткий исторический обзор.
2.
ТЕОРИЯ
РАСПОЗНАВАНИЯ
ОБРАЗОВ.
КЛАССИФИКАЦИЯ
ОБЪЕКТОВ.
Использование
объектов.
многозональных
Пространство
снимков
спектральных
для
классификации
признаков.
Классификация
объектов. Положение признаков в пространстве. Правила классификации.
Модуль 2.
3. НЕ КОНТРОЛИРУЕМАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ, АЛГОРИТМ БЫСТРОГО
ВЫДЕЛЕНИЯ КЛАСТЕРОВ.
Схожесть спектральных характеристик. Алгоритм одного прохода.
Построчный анализ цифрового снимка.
4.
НЕ
КОНТРОЛИРУЕМАЯ
КЛАССИФИКАЦИЯ,
ИТЕРАЦИОННЫЙ
АЛГОРИТМ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ.
Не контролируемая классификация в два этапа. Алгоритм быстрого
выделения кластеров и итерационный алгоритм.
Модуль 3.
5.
КОНТРОЛИРУЕМАЯ
КЛАССИФИКАЦИЯ,
ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ.
15
ФОРМИРОВАНИЕ
Отнесение каждого пиксела к определенному классу объектов.
Четыре этапа классификации. Эталоны. Пространственное сглаживание.
Качество обучающей выборки. Минимально возможная дисперсия.
6. КОНТРОЛИРУЕМАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ, МЕТОД КЛАССИФИКАЦИИ
ПО МИНИМАЛЬНОМУ РАССТОЯНИЮ.
Детерминированный
подход.
Евклидово
расстояние.
Средние
значения яркости. Простота метода в вычислительном отношении.
7.
КОНТРОЛИРУЕМАЯ
ПАРАЛЛЕЛЕПИПЕДОВ
КЛАССИФИКАЦИЯ,
И
МЕТОД
МЕТОД
МАКСИМАЛЬНОГО
ПРАВДОПОДОБИЯ.
Отнесение
пикселов
изображения
к
эталонным
классам.
Интервалы значений яркости. Определение вероятности попадания
пиксела в тот или иной класс. Вычисление элементов ковариационной
матрицы и центра каждого из классов. Достоверность результатов
контролируемой классификации.
16
6. ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ
ТЕМА: ТЕОРИЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ. КЛАССИФИКАЦИЯ
ОБЪЕКТОВ.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 1
ЗАДАНИЕ 1.
Вычислить базис фотографирования "В"
фотографирования
параметрам
"Н",
которые
аэрофотосъёмки,
относятся
к
влияющим
и высоту
геометрическим
на
результаты
дешифрирования. Формат аэрофотоснимков равен lx х ly = 13 х 18 см.
Остальные исходные данные приведены для каждого варианта в
таблице.
№
вари
анта
Данн
ые
m
fк, мм
Р%
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1400
0
100
65
12000
18000
7500
25000
5000
18000
4500
70
60
140
63
210
64
100
68
350
66
1000
0
350
62
2500
0
140
69
70
70
210
67
ЗАДАНИЕ 2. ОБЪЯСНИТЬ, каким образом высота фотографирования и
базис
фотографирования
оказывают
влияние
на
результаты
дешифрирования.
Для
вычисления
использовать
формулы,
фотограмметрии:
1. Н = fк * m, где
fк – фокусное расстояние съемочной камеры,
m – знаменатель масштаба аэрофотосъемки;
17
известные
из
курса
l
2. b = 100 * (100 – Р %),
B = b*m,
где b – базис фотографирования в масштабе аэрофотосъемки,
Р % - продольное перекрытие.
ТЕМА: НЕ КОНТРОЛИРУЕМАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ, АЛГОРИТМ
БЫСТРОГО ВЫДЕЛЕНИЯ КЛАСТЕРОВ
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №2
ЗАДАНИЕ 1. Изучение дешифровочных признаков объектов на аэро- и
космических снимках.
Задание 2. Определение количественных характеристик объектов по
аэроснимкам.
ТЕМА: НЕ КОНТРОЛИРУЕМАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ, ИТЕРАЦИОННЫЙ
АЛГОРИТМ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №3
ЗАДАНИЕ
1
Дешифрирование
функциональных
зон
городской
территории по космическим снимкам сверхвысокого пространственного
разрешения.
Обработка изображений проведена с использованием программного
продукта ENVI 4.3. Исходные материалы представляют собой комплекты
панхроматических
пространственным
и
мультиспектральных
изображений
с
разрешением 1 и 4 м соответственно. Исходные
снимки с использованием технологии паншарпенинга (pan-sharpening)
приведены к
пространственному
разрешению
18
1 м. Динамический
диапазон изображений составляет 11 бит, размерность спектрального
пространства снимков равна четырем (голубой, зеленый, красный и
инфракрасный диапазоны съемки).
ТЕМА: КОНТРОЛИРУЕМАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ, ФОРМИРОВАНИЕ
ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 4
ЗАДАНИЕ.
Определить
длину,
ширину
и
высоту
постройки
по
измерениям, выполненным на аэрофотоснимках. Исходные данные для
каждого варианта приведены в таблице.
№
варианта
Данные
m
Результаты
измерений, мм
fк, мм
δl, мм
Дли
на
Шир
ина
Δp
b
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1000
0
100
-0,07
5000
0
100
0,03
2,1
10000
50000
5000
140
-0,06
140
-0,03
7,5
3,7
1,9
7,8
2500
0
70
0,06
3,8
50000
140
-0,07
1000
0
70
-0,07
7,7
2500
0
100
0,06
3,9
2,0
1000
0
210
0,07
7,0
2,5
1,3
0,6
2,0
0,6
0,3
2,2
1,0
0,5
1,8
1,5
60
1,0
60
0,7
60
1,4
64
0,8
64
0,7
64
1,8
66
1,2
66
0,9
66
1,7
62
70
-0,03
ТЕМА: КОНТРОЛИРУЕМАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ, МЕТОД
КЛАССИФИКАЦИИ ПО МИНИМАЛЬНОМУ РАССТОЯНИЮ.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 5
Задание
1.
Применяя
компьютерные
19
методы
дешифрирования:
яркостные
преобразования,
классификация,
провести
определение
исследования
индексов,
снимков
компьютерная
сверхвысокого
разрешения.
Задание 2. Автоматизированное дешифрирование растительности и
объектов гидрографии, анализ различных методов классификации с
обучением,
заложенных
в
ENVI
(параллелепипедов,
евклидова
расстояния, расстояния Махаланобиса, максимального правдоподобия,
спектрального угла) для этой задачи.
ТЕМА: КОНТРОЛИРУЕМАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ, МЕТОД
ПАРАЛЛЕЛЕПИПЕДОВ И МЕТОД МАКСИМАЛЬНОГО
ПРАВДОПОДОБИЯ.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 6
ЗАДАНИЕ. На аэрофотоснимке 1 : м = 1 : 5000 выполнить
дешифрирование топографических объектов, указанных в таблице для
каждого
варианта.
аэрофотоснимке
Результаты
дешифрирования
условными
знаками.
вычертить
Объяснить,
на
какие
дешифровочные признаки использованы для опознавания объектов.
Для выполнения работы потребуются условные знаки масштаба
1:5000.
№
варианта
1
2
3
4
5
Топографические объекты
Жилые строения
Древесная растительность
а) Луговая растительность
б) Огороды
№
варианта
6
7
8
Административные и
производственные строения
Улицы с покрытием и без
покрытия
9
10
20
Топографические объекты
Нежилые строения
Декоративные посадки
а) Башни водонапорные и
силосные
б) Сады
а) Строящиеся здания
б) Сараи
а) Пруд и плотина
б) Высокотравье
7.
Учебно - методическое обеспечение самостоятельной работы
студентов.
Оценочные
средства
для
текущего
контроля
успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения
дисциплины.
7.1 ТЕМЫ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНЫХ ЗАНЯТИЙ СТУДЕНТОВ
1. Автоматизированное дешифрирование снимков с применением
программных комплексов, с алгоритмами на основе экспертных систем.
2. Автоматическое и полуавтоматическое дешифрирование данных
дистанционного зондирования в современных программных продуктах.
3. Автоматизированное дешифрирование в программном комплексе
ERDAS IMAGINE 9.1
7.2 ТЕМЫ ДОКЛАДОВ И РЕФЕРАТОВ ДЛЯ
САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ
1. История развития автоматизированного дешифрирования.
2. Развитие методов классификации.
3. Сканерная съемка. Особенности автоматической обработки
изображений.
4.
Программные
комплексы
автоматизированной
обработки
изображений.
5. Спектральные характеристики компонентов природной среды (по
выбору). Особенности автоматического дешифрирования.
6. Автоматизированное дешифрирование антропогенных объектов
по данным дистанционного зондирования.
7. Индикационное дешифрирование и его применение при изучении
21
природных и антропогенных объектов.
8. Роль аэрокосмических снимков в комплексных исследованиях
природной среды и социально-экономической сферы.
9.
Роль
аэрокосмических
снимков
в
геоэкологических
исследованиях.
10. Дистанционные исследования изменений ледового покрова
Земли.
11. Исследование динамики процессов рельефообразования по
космическим снимкам.
12. Исследование и картографирование динамики лесов по
космическим снимкам.
13.
Аэрокосмические
исследования
динамики
использования
земель.
14. Синтезированные космические фотоизображения и фотокарты.
15. Сочетание свойств карты и космического фотоснимка при
создании и использовании космических фотокарт.
7.3 ВОПРОСЫ К ЭКЗАМЕНУ
1. Не контролируемая и контролируемая классификация
2. Влияние условий съемки на автоматизированное дешифрирование
снимков
3. Спектральная отражательная способность природных объектов
4. Программный комплекс ENVI
5. Спектральная яркость растительности
6. Программный комплекс Ermapper
7. Спектральная яркость почв
8. Спектральные свойства водных объектов
22
9. Пространственная отражательная способность природных объектов
10. Влияние сезонной изменчивости объектов земной поверхности
дешифрируемость снимков
11. Прямые дешифровочные признаки
12. Геометрические дешифровочные признаки (форма, размер, тень)
13. Структурные дешифровочные признаки (текстура, структура, рисунок)
14.Яркостные
дешифровочные
признаки
(фототон,
яркость,
цвет,
спектральный образ)
15. Косвенные дешифровочные признаки. Индикаторы объектов, их
свойств и движения
16. Индикационное дешифрирование
17. Классификация аэрокосмических снимков по способу их получения
18.
Классификация
аэрокосмических
снимков
по
спектру
регистрируемого излучения
19. Свойства радиолокационных снимков
20. Свойства тепловых инфракрасных снимков
21. Технологическая схема процесса дешифрирования
22. Полевое дешифрирование
23. Камеральное дешифрирование
24. Яркостные преобразования цифровых снимков. Синтез цветного
изображения
25. Методы автоматизированного дешифрирования - кластеризация и
классификация
26. Дешифрирование разновременных снимков
27. Надежность результатов дешифрирования
23
8. Образовательные технологии
Тема
1.
Введение.
История
развития
автоматизированного
дешифрирования аэрокосмических снимков.
Обсуждение
в
рамках
круглого
стола:
этапы
развития
автоматизированного дешифрирования аэрокосмических снимков, роль
отечественных исследователей в развитии этой области знаний.
Тема 2. Теория распознавания образов. Классификация объектов.
Диспут
на
тему:
реализация
теории
распознавания
образов
в
современных методах автоматизированного дешифрирования снимков.
Тема
3.
Не
контролируемая
классификация,
алгоритм
быстрого
выделения кластеров.
Выполнение индивидуальных творческих работ: по выделению объектов
с помощью алгоритма быстрого выделения кластеров.
Тема 4. Не контролируемая классификация, итерационный алгоритм
последовательной кластеризации.
Ролевая
игра:
«выделение
объектов
с
помощью
итерационного
алгоритма последовательной кластеризации».
Тема 5. Контролируемая классификация, формирование обучающей
выборки.
Разбор конкретных ситуаций в формировании обучающей выборки.
Тема 6. Контролируемая классификация, метод классификации по
минимальному расстоянию.
24
Обсуждение в рамках круглого стола: «плюсы» и «минусы» метода
классификации по минимальному расстоянию.
Тема 7. Контролируемая классификация, метод параллелепипедов и
метод максимального правдоподобия.
Диспут на тему: «достоверность результатов автоматизированного
дешифрирования с помощью метода параллелепипедов и метода
максимального правдоподобия».
25
9. Учебно-методическое и информационное
обеспечение дисциплины
9.1 ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА
1. Аковецкий В.Н. Дешифрирование снимков. – М.: Недра, 1983.
2. Богомолов Л.А. Дешифрирование аэрофотоснимков. – М.: Недра, 1976.
3. Руководство по дешифрированию снимков при топографической
съемке и обновлении масштабов 1:2000 и 1:5000. – М.: ЦНИИГАиК,
1980.
4. Альбом
образцов
топографического дешифрирования. Труды
ЦНИИГАиК. Вып. 180. – М., 1968.
5. Методические
информации
рекомендации
по
дешифрированию
космической
для картографического обеспечения мероприятий по
охране окружающей среды. – М.: ЦНИИГАиК, 1988.
9.2 ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА
1.
Брюханов А.В., Гоподиннов Г.В., Книжников Ю.Ф. Аэрокосмические
методы в географических исследованиях. – М.: МГУ, 1982.
2. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И. Аэрокосмические исследования
динамики географических исследований. – М.: МГУ, 1991.
3. Инструкция по дешифрированию аэроснимков и фотопланов в
масштабах
1:10 000 и 1:25 000 для целей землеустройства,
государственного учета и земельного кадастра. – М.: ВИСАГИ, 1978.
4. Верещака Т.В., Подобедов Н.С. Полевая картография. – М.: Недра,
1986.
5. Ильинский Н.Д., Обиралов А.И., Фостиков А.А. Фотограмметрия и
дешифрирование снимков. – М.: Недра, 1986.
26
9.3 ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСЫ
Программе обеспечение
- PHOTOMOD, Ракурс. Лицензионный продукт для обработки
аэрокосмических материалов и оформления результатов.
- ERDAS Imagine, ESRI. Лицензионный продукт для обработки
аэрокосмических материалов и оформления результатов
-
MultiSpec.
Purdue
Research
Foundation,
свободно
http://cobweb.ecn.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/
распространяемый
программный
пакет
для
and
Water
Ink.
обработки
растровых
изображений
-
ILWIS
(Integrated
Land
свободно
http://52north.org/downloads/ilwis
Information
System)
распространяемый
программный пакет для обработки растровых изображений и создания
векторных карт
- Графические программы (CorelDraw, Adobe Illustrator и т.п.)
Интернет-ресурсы
- Каталог Геологической службы США (http://earthexplorer.usgs.gov),
-
Каталог
портал
центров
НАСА
(https://wist.echo.nasa.gov/~wist/api/imswelcome/)
- Каталог Совзонда (http://www.sovzond.ru)
- Генеральный каталог российского Научного центра оперативного
мониторинга Земли (НЦ ОМЗ) (http://sun.ntsomz.ru/data_new/)
- Геопортал GoogleEarth (http://www.googleearth.com)
- Геопортал Космоснимки (http://www.kosmosnimki,ru)
27
10. Технические средства и материально-техническое
обеспечение дисциплины
- Учебная аудитория с мультимедийным проектором для проведения
лекционных занятий.
- Компьютерный класс с доступом в Интернет.
- Учебная
аудитория,
оснащенная
оборудованием
для
ведения
компьютерных практикумов, включая работу в стереорежиме.
- Компьютеры: ОЗУ не менее 1 Гб, объем жесткого диска от 100 Гб, экран
монитора с минимальным размером 17" и разрешением от 1024x768.
- Лицензионные программы и материалы на электронных носителях
информации;
- Комплект аэро- и космических снимков на территорию Российской
Федерации и мира разного пространственного охвата и разрешения.
- Комплект
средне-
и
мелкомасштабных
географических
карт
территориальной привязки снимков.
- Комплект стереоскопических пар аэрофотоснимков.
- Стереоскопы. Стереокомпараторы.
Банк цифровых снимков, пополняемый и обновляемый по мере
появления материалов новых съемочных экспериментов.
28
для