- •Московский государственный университет геодезии и картографии (миигАиК)
- •Автоматизированная обработка аэрокосмической информации для картографирования геопространственных данных.
- •Введение.
- •1.Физические принципы получения современных комических изображений. Основные типы видеоданных.
- •Контрольные вопросы.
- •2. Космические съемочные системы, основные направления их использования. Целевые космические программы.
- •Контрольные вопросы.
- •3. Общая характеристика современных программно-инструментальных средств тематической обработки аэрокосмических изображений. Представление цифровых изображений в пакетах тематической обработки.
- •Контрольные вопросы.
- •4. Основные этапы автоматизированной тематической обработки цифровых видеоданных.
- •Контрольные вопросы.
- •5. Средства предварительной обработки и улучшения изобразительных характеристик космических изображений.
- •5.1. Методы контрастного растяжения и нелинейного квантования.
- •5 .2. Низкочастотная и высокочастотная фильтрация.
- •5.3. Анализ главных компонент. Математические основы и практическое использование.
- •Контрольные вопросы.
- •Геометрические преобразования (трансформирование) изображений.
- •Математические основы и программная реализация.
- •6.2. Решение учебной задачи географической привязки изображения средствами пакета erdas Imagine.
- •Контрольные вопросы.
- •7. Классификация многозональных изображений. Терминология и математическая постановка задачи.
- •7.1. Метод гиперпараллелепипедов.
- •7.2. Линейные разделяющие функции.
- •7.3. Параметрические методы классификации.
- •7.4. Неконтролируемая классификация.
- •7.5. Статистическая классификация. Расстояние Махаланобиса.
- •7.6. Классификация по максимуму правдоподобия.
- •7.7. Обучение статистических классификаторов. Меры статистической разделимости.
- •7.8. Выбор метода и схемы классификации. Оценка вероятности ошибок.
- •Контрольные вопросы.
- •8. Переход от результата классификации к тематической карте.
- •Контрольные вопросы.
Контрольные вопросы.
Перечислите последовательно операции, необходимые для перехода от результата классификации к тематической карте.
Почему к растровому результату классификации нельзя применять методы фильтрации изображений, предназначенных для типа continuous? Какая функция в ERDAS Imagine используется для сглаживания результата классификации?
Чем отличается функция Eliminate от функции Sieve?
Какая функция используется для формирования собственного многослойного изображения? Каким условиям должны удовлетворять изображения, из которых оно формируется?
Литература.
Основная.
Л.Н.Чабан. Тематическая классификация многозональых (многослойных) изображений. Методические указания для лабораторного практикума. М.,МИИГАиК, 2006.
И.К.Лурье,А.Г.Косиков. Теория и практика цифровой обработки изображений: учеб.пособие для магистрантов ун-тов - М. : Научный мир, 2003.
Л.Н.Чабан. Теория и алгоритмы распознавания образов. М.,МИИГАИК, 2004.
Дистанционное зондирование: количественный подход. Ред. Ф.Свейн, Ш.Дэйвис. М., Недра, 1983.
Прэтт У. Цифровая обработка изображений. М., Мир, 1982.
Дж.Ту, Р.Гонсалес. Принципы распознавания образов. М., Мир, 1978.
ERDAS Imagine 8.5 Field Guide. Atlanta, USA, 1999-2001, pp.217-262.
Дополнительная.
В.Б.Кашкин. А.И.Сухинин. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений.,М.Логос, 2001г.
Jain A.K., Dubes R.C. Algorithms for Clastering Data. – Englewood Cliffs (NJ): Prentice-Hall, 1988.
Адзерихо К.С., Киселевский Л.И., Костюкевич С.Б., Краснопрошин В.В.. Физические основы дистанционного зондирования. Минск, Ун-т, 1991.
И.К.Лурье, А.Г.Косиков, Л.А.Ушакова, Л.Л.Карпович. Дистанционное зондирование и географические информационные системы. - М.: Науч.мир, 2004.
Ю.Ф.Книжников, В.И.Кравцова, О.В.Тутубалина. Аэрокосмические методы географических исследований. - М.: Академия, 2004.
Э.М.Браверман, И.Б.Мучник. Структурные методы обработки эмпирических данных. М., Наука, 1983.
Автоматизированная обработка изображений природных комплексов Сибири.Ред. А.Л.Яншин, В.А.Соловьев. Новосибирск, Наука,1988г.
Р.Дуда, П.Харт. Распознавание образов и анализ сцен. М., Мир, 1976.
А.Л.Горелик, В.А.Скрипкин. Методы распознавания. М., Высшая школа, 1977.
Рекомендуемые Интернет-источники.
17. http://www.scanex.ru/ru/index.html
18. http://gis-lab.info/qa.html#rs
19. http://www.magnolia.com.ru/
20. http://www.dataplus.ru/ARCREV/index.htm
21. http://www.gisa.ru/publicat.html
Содержание.
Введение. 3
1.Физические принципы получения современных комических изображений. Основные типы видеоданных. 5
2. Космические съемочные системы, основные направления их использования. Целевые космические программы. 9
3. Общая характеристика современных программно-инструментальных средств тематической обработки аэрокосмических изображений. Представление цифровых изображений в пакетах тематической обработки. 15
4. Основные этапы автоматизированной тематической обработки цифровых видеоданных. 19
5. Средства предварительной обработки и улучшения изобразительных характеристик космических изображений. 24
5.1. Методы контрастного растяжения и нелинейного квантования. 26
5.2. Низкочастотная и высокочастотная фильтрация. 30
5.3. Анализ главных компонент. Математические основы и практическое использование. 34
6. Геометрические преобразования (трансформирование) изображений. 40
6.1. Математические основы и программная реализация. 40
6.2. Решение учебной задачи географической привязки изображения средствами пакета ERDAS Imagine. 46
7. Классификация многозональных изображений. Терминология и математическая постановка задачи. 52
7.1. Метод гиперпараллелепипедов. 54
7.2. Линейные разделяющие функции. 55
7.3. Параметрические методы классификации. 57
7.4. Неконтролируемая классификация. 59
7.5. Статистическая классификация. Расстояние Махаланобиса. 65
7.6. Классификация по максимуму правдоподобия. 68
7.7. Обучение статистических классификаторов. Меры статистической разделимости. 75
7.8. Выбор метода и схемы классификации. Оценка вероятности ошибок. 80
8. Переход от результата классификации к тематической карте. 84
Литература. 93