1. Digitální obrazová data z DPZ. Paradoxy digitálního obrazu, princip segmentace.
2. Přehled fyzikálních vlastností, spektrální charakteristiky krajinných objektů a jevů a metody určování.
3. Předzpracování digitálního obrazu. Metody rektifikace. Radiometrické a atmosférické korekce. Radiometrické chyby v datech a jejich odstraňování. Model 5S, Modtran, ATCOR 1-4, Sen2Cor, výpočty odrazivosti na zemském povrchu, výpočty povrchové teploty.
4. Metody zvýraznění obrazu. Prahování, zvýraznění kontrastu, hustotní řezy, barevné syntézy. Fitrace obrazu. Konvoluce. Separabilita filtrů. Nízkofrekvenční filtry, směrové vyhlazování.
5. Vysokofrekvenční filtry, hranové operátory, Laplaceovy operátory, Cannyho detektor, detekce hran srovnáváním se vzorem, problém delokalizace hran.
6. Textura, lokální texturální míry (Haralickovy funkce), metody segmentace obrazu (z prahování, detekce hran, na regionech, hybridní metody), detekce geometrických primitiv, Houghova transformace.
7. Analýza založená na objektech (OBIA). Využití segmentace, metody vymezení obrazových objektů, algoritmus Baatz-Shäpe. Fourierova transformace.
8. Spektrální indexy. Varianty vegetačních indexů, indexy pro detekci minerálů, vlhkosti, sněhu a jiné. Fúze dat s různým prostorovým rozlišením
9. Pixel-based klasifikace. Řízená spektrální klasifikace multispektrálního obrazu. Tréninková etapa, korekce tréninkových ploch. Parametrické a neparametrické klasifikátory.
10. Metody pixel-based neřízené klasifikace. K-means, ISODATA, ISOCLUSTER. Hybridní klasifikace. Neuronové sítě a pokročilé techniky klasifikace (deep learning, konvoluční neuronové sítě).
11. Měkké klasifikátory, využití Bayesova teorému, Dempster-Shaferově teorie, klasifikační nejistota. Hodnocení výsledku klasifikace. Postklasifikační úpravy.
12. Obrazová spektrometrie, hyperspektrální a ultraspektrální data. Přehled senzorů. Předzpracování a atmosférické korekce, flat field konverze, empirical line, modely, PCA, MNF. Pixel purity index. Elementární povrchy a jejich odvození. Metody klasifikace hyperspektrálních dat. Aplikace obrazové spektrometrie.
13. Zpracování dat ze zobrazujících radarových systémů. Principy, zkreslení. Faktory ovlivňující výsledný signál. Koregistrace dvojice produktů SAR, tvorba interferogramu a odhad koherence, filtrace. Metoda DInSAR. Mapování krajinného pokryvu klasifikací dat SAR. Radarová polarimetrie. Letecké laserové skenování (LIDAR) a UAV. Zpracování lidarových dat. Oblasti aplikace DPZ.
2. Přehled fyzikálních vlastností, spektrální charakteristiky krajinných objektů a jevů a metody určování.
3. Předzpracování digitálního obrazu. Metody rektifikace. Radiometrické a atmosférické korekce. Radiometrické chyby v datech a jejich odstraňování. Model 5S, Modtran, ATCOR 1-4, Sen2Cor, výpočty odrazivosti na zemském povrchu, výpočty povrchové teploty.
4. Metody zvýraznění obrazu. Prahování, zvýraznění kontrastu, hustotní řezy, barevné syntézy. Fitrace obrazu. Konvoluce. Separabilita filtrů. Nízkofrekvenční filtry, směrové vyhlazování.
5. Vysokofrekvenční filtry, hranové operátory, Laplaceovy operátory, Cannyho detektor, detekce hran srovnáváním se vzorem, problém delokalizace hran.
6. Textura, lokální texturální míry (Haralickovy funkce), metody segmentace obrazu (z prahování, detekce hran, na regionech, hybridní metody), detekce geometrických primitiv, Houghova transformace.
7. Analýza založená na objektech (OBIA). Využití segmentace, metody vymezení obrazových objektů, algoritmus Baatz-Shäpe. Fourierova transformace.
8. Spektrální indexy. Varianty vegetačních indexů, indexy pro detekci minerálů, vlhkosti, sněhu a jiné. Fúze dat s různým prostorovým rozlišením
9. Pixel-based klasifikace. Řízená spektrální klasifikace multispektrálního obrazu. Tréninková etapa, korekce tréninkových ploch. Parametrické a neparametrické klasifikátory.
10. Metody pixel-based neřízené klasifikace. K-means, ISODATA, ISOCLUSTER. Hybridní klasifikace. Neuronové sítě a pokročilé techniky klasifikace (deep learning, konvoluční neuronové sítě).
11. Měkké klasifikátory, využití Bayesova teorému, Dempster-Shaferově teorie, klasifikační nejistota. Hodnocení výsledku klasifikace. Postklasifikační úpravy.
12. Obrazová spektrometrie, hyperspektrální a ultraspektrální data. Přehled senzorů. Předzpracování a atmosférické korekce, flat field konverze, empirical line, modely, PCA, MNF. Pixel purity index. Elementární povrchy a jejich odvození. Metody klasifikace hyperspektrálních dat. Aplikace obrazové spektrometrie.
13. Zpracování dat ze zobrazujících radarových systémů. Principy, zkreslení. Faktory ovlivňující výsledný signál. Koregistrace dvojice produktů SAR, tvorba interferogramu a odhad koherence, filtrace. Metoda DInSAR. Mapování krajinného pokryvu klasifikací dat SAR. Radarová polarimetrie. Letecké laserové skenování (LIDAR) a UAV. Zpracování lidarových dat. Oblasti aplikace DPZ.