ЛИДЕР В СФЕРЕ СПУТНИКОВОГО МОНИТОРИНГА
RU EN

«Программное обеспечение ScanEx Image Processor. Технологии углубленной обработки данных ДЗЗ. Тематическая обработка и классификация данных ДЗЗ»

60 000
за     дней с человека
Записаться на курс
Место проведения
Учебный центр ГК «СКАНЭКС»
Справочная служба
Телефон: +7 (495) 739-73-85 Email: course@scanex.ru
В рамках курса рассматриваются основные аспекты работы с материалами ДЗЗ - от получения данных и их радиометрической коррекции, до фотограмметрической обработки и реализации тематических классификаций.
 — «Программное обеспечение ScanEx Image Processor. Технологии углубленной обработки данных ДЗЗ. Тематическая обработка и классификация данных ДЗЗ»
10:00 — 18:00
День 1 Теоретическая часть
10:00 — 18:00
День 1 Практическая часть
10:00 — 18:00
День 2 Теоретическая часть
10:00 — 18:00
День 2 Практическая часть
10:00 — 18:00
День 3. Теоретическая часть
10:00 — 18:00
День 3. Практическая часть
10:00 — 18:00
День 4. Практическая часть
10:00 — 18:00
День 5. Практическая часть
«Программное обеспечение ScanEx Image Processor. Технологии углубленной обработки данных ДЗЗ. Тематическая обработка и классификация данных ДЗЗ»
В рамках курса рассматриваются основные аспекты работы с материалами ДЗЗ - от получения данных и их радиометрической коррекции, до фотограмметрической обработки и реализации тематических классификаций.
10:00 — 18:00
День 1 Теоретическая часть

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.

10:00 — 18:00
День 1 Практическая часть
Практическая часть: 
  • 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. 


10:00 — 18:00
День 2 Теоретическая часть

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.


10:00 — 18:00
День 2 Практическая часть

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.

10:00 — 18:00
День 3. Теоретическая часть

Теоретическая часть 

  • Области и возможности тематического применения космических снимков;
  • Предварительный анализ снимка для проведения дешифрирования;
  • Основные методы и подходы к дешифрированию космических снимков: визуальноинтерактивное и автоматизированное дешифрирование;
  • Алгоритмы автоматизированной классификации космических снимков: алгоритмы попиксельной и объектно-ориентированной классификации;
  • Дополнительные методы и инструменты дешифрирования;
  • Общая технологическая цепочка тематической обработки космических снимков. 

10:00 — 18:00
День 3. Практическая часть

Практическая часть:

  • Классификация космического снимка методом спектральной необучаемой попиксельной классификации;

  • Создание эталонов для обучаемой классификации;

  • Классификация космического снимка при помощи нейронных сетей прямого распространения

10:00 — 18:00
День 4. Практическая часть
Практическая часть:
  • 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).

10:00 — 18:00
День 5. Практическая часть

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).

Наверх