Автоматизоване дешифрування даних дистанційних зондувань

Автоматизоване дешифрування даних дистанційних зондувань в Київському національному університеті імені Тараса Шевченка

Мета дисципліни – набуття студентами теоретичних знань, практичних навичок і вмінь з автоматизованої обробки даних дистанційних зондувань з метою їх подальшої тематичної інтерпретації.

В рамках навчальної дисципліни розглядаються сучасні тенденції в застосуваннях даних дистанційних зондувань для широкого кола природоохоронних, природокористувацьких, моніторингових задач тощо. Наводиться перелік сучасного прикладного програмного забезпечення (як комерційного, так і відкритого), що активно використовується для стандартної та розширеної обробки даних дистанційних зондувань. Вивчаються теоретичні основи деяких поширених алгоритмів класифікації багатовимірних даних, а також виконуються практичні роботи із залученням цих алгоритмів до розв’язання конкретних прикладних задач. Студенти набувають теоретичних знань, практичних навичок та вмінь, необхідних для предметної постановки задачі, її формалізації, вибору вхідних даних, алгоритму класифікації та необхідного програмного середовища, що забезпечує можливість проведення відповідного тематичного дешифрування та інтерпретації отриманих результатів.

  • Завдання
    • оволодіння базовими підходами формалізації типових задач дешифрування даних дистанційних зондувань;
    • навчитися здійснювати попередній аналіз даних дистанційних зондувань, визначати їх придатність для вирішення поставлених задач, здійснювати необхідний препроцесінг даних;
    • набути знань з методів і технологій автоматизованих класифікацій даних дистанційних зондувань;
    • навчитися принципам тематичного дешифрування даних дистанційних зондувань.
  • В результаті вивчення навчальної дисципліни студент буде знати:
    • Базові підходи формалізації типових задач дешифрування даних дистанційних зондувань Землі (ДЗЗ).
    • Властивості цифрових даних дистанційних зондувань.
    • Критерії вибору даних ДЗЗ для розв’язання класифікаційних задач.
    • Методологію попередньої обробки даних ДЗЗ, формування стеків, ресемплінгу, методи пониження вимірності даних.
    • Методики розрахунку та інтерпретацію спектральних індексів.
    • Теоретичні засади та особливості практичної реалізації автоматизованих методів класифікації.
    • Принципи тематичного дешифрування вхідних даних ДЗЗ та результатів їх класифікації.
  • В результаті вивчення навчальної дисципліни студент буде вміти:
    • Здійснити критеріальний пошук та аналіз придатності даних ДЗЗ для розв’язання поставленої задачі.
    • Розраховувати спектральні індекси.
    • Формувати простір ознак, оцінювати інформативність ознак щодо бажаних результатів автоматизованої класифікації та їх дешифрування.
    • Реалізувати автоматизовану класифікацію даних ДЗЗ.
    • Виконати тематичне дешифрування та інтерпретацію отриманих результатів автоматизованої класифікації.