Технологии углубленной обработки данных ДЗЗ
Теоретическая часть:
-
Космические снимки и их свойства, современный фонд космических снимков.
-
Параметры съемочных орбит;
-
Различные типы и виды съемочной аппаратуры;
-
Основные принципы формирования изображений современных съемочных систем.
-
Общее описание программы ScanEx IMAGE Processor (назначение, особенности, основные поддерживаемые форматы, интерфейс программы);
-
Начало работы в программе (загрузка данных в программу; изменение проекции и разрешения рабочего проекта; рабочие окна и инструменты навигации; работа с изображениями; работа с гистограммой; сохранение результатов обработки в файл);
-
Работа с векторными слоями (загрузка векторных слоев в программу; создание и редактирование векторных объектов; выбор отображения подписей объектов; создание нового векторного слоя; внесение и просмотр атрибутивной информации векторных объектов); автоматическая векторизация.
-
Создание библиотеки растровых данных и загрузка данных из нее.
Теоретическая часть:
-
Основные подходы по исправлению геометрических искажений различных типов снимков с учетом особенностей съемочной аппаратуры и рельефа местности.
-
Цифровые модели рельефа;
-
Вычисление отражательной способности и методы атмосферной коррекции, доступные в SIP;
-
Улучшающие преобразования, спектральные преобразования;
-
Топографическая коррекция;
-
Методы построения цифровых моделей рельефа и местности;
-
Индексные изображения.
Практическая часть:
-
Геометрическая коррекция: привязка с использованием строгой модели сенсора;
-
Пакетная загрузка общедоступных матриц высот (GTOPO-30, SRTM-30 и т.п.);
-
Ортотрансформирование;
-
Геометрическая коррекция с использованием RPC-коэффициентов;
-
Автоматическая корегистрация изображений.
Практическая часть:
-
Классификация космического снимка методом спектральной необучаемой попиксельной классификации;
-
Создание эталонов для обучаемой классификации;
-
Классификация космического снимка при помощи нейронных сетей прямого распространения
Теоретическая часть
-
Вычисление отражательной способности и методы атмосферной коррекции, доступные в SIP;
-
Улучшающие преобразования, спектральные преобразования;
-
Топографическая коррекция;
-
Индексные изображения.
-
Классификация космического снимка методом самоорганизующихся нейронных сетей с предварительным обучением;
-
Работа с отображением и представлением нейронной сети, предварительная оценка созданной нейронной сети и качества классификации;
-
Создание тематической легенды и системы иерархических классов;
-
Векторизация и растеризация полученного результата классификации, сохранение результатов классификации;
-
Постобработка результатов классификации спутниковой съемки;
-
Бинарная классификация;
-
Детектирование изменений на разновременных данных (Channel Change).
Теоретическая часть:
-
Данные Terra/Aqua MODIS;
-
Основы классификации изображений;
-
Методы построения цифровых моделей рельефа и местности
Практическая часть:
-
Блочное уравнивание;
-
Создание мозаичных покрытий с автоматической тональной балансировкой и формированием линий сшивки в автоматическом режиме;
-
Улучшение пространственного разрешения (операция Image Fusion);
-
Синтез зеленого и синего каналов (для данных не имеющего синего);
-
Компенсация дымки на мультиспектральных снимках;
-
Вычисление отражательной способности и атмосферная коррекция;
-
Арифметические операции над растровыми слоями, создание макросов;
-
Работа с индексными изображениями (создание, визуализация).
г. Москва, Киевское шоссе, стр. 1, Бизнес-центр «Румянцево», корп. А, 8 подъезд, офис 732
Телефон: +7 (495) 739-73-85
info@scanex.ru