1. Digitální obrazová data z dálkového průzkumu. Vlastnosti obrazového rastru, struktura typy číselných dat a jejich konverze. Formáty rastrových dat, import a export rastrových dat, konverze datových formátů.
2. Předzpracování dat z DPZ - korekce vlivu atmosféry, terénního reliéfu a vysoké oblačnosti. Optická tloušťka atmosféry, relativní a absolutní atmosférické korekce obrazových dat. Úplný model přenosu elektromagnetického záření atmosférou. Modelování vlivu terénního reliéfu a vlivu cirů na přenos elektromagnetického záření v atmosféře. Nástroje pro modelování vlivu atmosféry (ATREM, ATMOSC, ATCOR2,3, Sen2cor, …).
3. Spektrální indexy z multispektrálních dat. Indexy poměrové, indexy ortogonální, indexy založené na vzdálenosti od linie půdy. Aplikace spektrálních indexů pro hodnocení stavu vegetace, geologické pro potřeby, pro identifikaci a hodnocení následků požárů, ostatní spektrální indexy. Databáze indexů.
4. Řízená spektrální klasifikace multispektrálního obrazu. Klasifikační schéma. Tréninková etapa - sběr dat in-situ dat a získávání podpůrných dat z alternativních zdrojů. Hodnocení tréninkové etapy, korekce tréninkových ploch. Parametrické a neparametrické klasifikátory. Význam referenčních dat při hodnocení úspěšnosti klasifikace. Postklasifikační úpravy.
5. Vizuální interpretace vs. automatizovaná klasifikace. Neřízená klasifikace. Shlukovací algoritmy RGB clustering, K-means, ISODATA, ISOCLUSTER, Narendra-Goldberg, EM clustering. Transformace spektrálních tříd na třídy informační. Zjednodušení výsledků podle klasifikačního stromu. Využití shluků pro techniku hybridní klasifikace. Hodnocení úspěšnosti automatizované klasifikace.
6. Analýza založená na objektech (OBIA). Metody segmentace, metody vymezení obrazových objektů (algoritmus pro vymezení povodí, algoritmus Baatz-Shäpe).
7. Identifikace změn v krajině, párové porovnání (jednoduché rozdíly, regresní analýza obrazu, dělení obrazu obrazem) a vícenásobné porovnání - analýza časových řad. Vyhodnocení změn v území z radarových dat.
8. Komplementární metody klasifikace. Bayesův teorém při klasifikaci maximální věrohodnosti. Klasifikace na základě časových změn. Metody měkké klasifikace založené na Bayesově teorii věrohodnosti, Dempster-Shaferově teorii, Mahalanobisově vzdálenosti, na fuzzy množinách. Využití teorie neurčitosti při klasifikaci. Využití kontextu a textury při klasifikaci.
9. Zpracování dat obrazové spektrometrie.
10. Využití umělé inteligence, strojového učení, neuronové sítě při zpracování obrazových dat dálkového průzkumu. Technika deep learning při zpracování obrazových dat.
11. Metody zpracování termálních dat z DPZ. Data z termoelektrických, bolometrických a kvantových senzorů. Vizualizace termálních dat, termogram. Interpretace termálního obrazu s vysokým rozlišením a identifikace teplotních anomálií v termálních datech. Termometrie.
12. Zpracování obrazových dat z radarových systémů. Koregistrace dvojice produktů SAR, tvorba interferogramu a odhad koherence, odstranění demarkace z interferogramu, filtrace. Metoda DInSAR. Radarová polarimetrie. Mapování krajinného pokryvu klasifikací dat SAR.
13. Metody dálkového průzkumu pro měření výšky a mapování dna vodních objektů. Radarová altimetrie. Využití sonaru při mapování dna vodních objektů.
14. Integrace dat získaných z dálkového průzkumu Země do GIS.
2. Předzpracování dat z DPZ - korekce vlivu atmosféry, terénního reliéfu a vysoké oblačnosti. Optická tloušťka atmosféry, relativní a absolutní atmosférické korekce obrazových dat. Úplný model přenosu elektromagnetického záření atmosférou. Modelování vlivu terénního reliéfu a vlivu cirů na přenos elektromagnetického záření v atmosféře. Nástroje pro modelování vlivu atmosféry (ATREM, ATMOSC, ATCOR2,3, Sen2cor, …).
3. Spektrální indexy z multispektrálních dat. Indexy poměrové, indexy ortogonální, indexy založené na vzdálenosti od linie půdy. Aplikace spektrálních indexů pro hodnocení stavu vegetace, geologické pro potřeby, pro identifikaci a hodnocení následků požárů, ostatní spektrální indexy. Databáze indexů.
4. Řízená spektrální klasifikace multispektrálního obrazu. Klasifikační schéma. Tréninková etapa - sběr dat in-situ dat a získávání podpůrných dat z alternativních zdrojů. Hodnocení tréninkové etapy, korekce tréninkových ploch. Parametrické a neparametrické klasifikátory. Význam referenčních dat při hodnocení úspěšnosti klasifikace. Postklasifikační úpravy.
5. Vizuální interpretace vs. automatizovaná klasifikace. Neřízená klasifikace. Shlukovací algoritmy RGB clustering, K-means, ISODATA, ISOCLUSTER, Narendra-Goldberg, EM clustering. Transformace spektrálních tříd na třídy informační. Zjednodušení výsledků podle klasifikačního stromu. Využití shluků pro techniku hybridní klasifikace. Hodnocení úspěšnosti automatizované klasifikace.
6. Analýza založená na objektech (OBIA). Metody segmentace, metody vymezení obrazových objektů (algoritmus pro vymezení povodí, algoritmus Baatz-Shäpe).
7. Identifikace změn v krajině, párové porovnání (jednoduché rozdíly, regresní analýza obrazu, dělení obrazu obrazem) a vícenásobné porovnání - analýza časových řad. Vyhodnocení změn v území z radarových dat.
8. Komplementární metody klasifikace. Bayesův teorém při klasifikaci maximální věrohodnosti. Klasifikace na základě časových změn. Metody měkké klasifikace založené na Bayesově teorii věrohodnosti, Dempster-Shaferově teorii, Mahalanobisově vzdálenosti, na fuzzy množinách. Využití teorie neurčitosti při klasifikaci. Využití kontextu a textury při klasifikaci.
9. Zpracování dat obrazové spektrometrie.
10. Využití umělé inteligence, strojového učení, neuronové sítě při zpracování obrazových dat dálkového průzkumu. Technika deep learning při zpracování obrazových dat.
11. Metody zpracování termálních dat z DPZ. Data z termoelektrických, bolometrických a kvantových senzorů. Vizualizace termálních dat, termogram. Interpretace termálního obrazu s vysokým rozlišením a identifikace teplotních anomálií v termálních datech. Termometrie.
12. Zpracování obrazových dat z radarových systémů. Koregistrace dvojice produktů SAR, tvorba interferogramu a odhad koherence, odstranění demarkace z interferogramu, filtrace. Metoda DInSAR. Radarová polarimetrie. Mapování krajinného pokryvu klasifikací dat SAR.
13. Metody dálkového průzkumu pro měření výšky a mapování dna vodních objektů. Radarová altimetrie. Využití sonaru při mapování dna vodních objektů.
14. Integrace dat získaných z dálkového průzkumu Země do GIS.