Інфопакет

Автоматизоване дешифрування даних дистанційних зондувань

ВК 1.01

Вибіркова дисципліна для ОП

Другий

2023/2024

1 Семестр

3

- Знати теоретичні основи геології, геодезії, вищої та інженерної геодезії, топографічного і тематичного картографування, складання та оновлення карт, дистанційного зондування Землі та фотограмметрії, землеустрою, оцінки нерухомості і земельного кадастру. - Знати методики збору та структуризації інформації для наукових досліджень у галузі геоінформатики, фотограмметрії та ДЗЗ, методи обробки цифрових зображень в середовищах спеціальних пакетів, програм та ГІС. - Застосовувати методи і технології створення державних геодезичних мереж та спеціальних інженерно-геодезичних мереж, топографічної зйомки місцевості, топографо-геодезичних вимірювань для вишукувань, проектування, зведення і експлуатації інженерних споруд, громадських, промислових та сільськогосподарських комплексів з використанням сучасних наземних і аерокосмічних методів.

володіння елементарними навичками роботи з персональним комп’ютером.

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.

1. Robert A. Schowengerdt. Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing. Third Edition. Elsevier, 2007. 2. Jon Atli Benediktsson, Pedram Ghamisi. Spectral-Spatial Classification of Hyperspectral Remote Sensing Images. Artech House, 2015. 3. Красовський Г. Я. Космічний моніторинг безпеки водних екосистем з застосуванням геоінформаційних технологій. Київ, Наукова Думка, 2007. 4. Miao Li, Shuying Zang, Bing Zhang, Shanshan Li & Changshan Wu. A Review of Remote Sensing Image Classification Techniques: the Role of Spatio-contextual Information. European Journal of Remote Sensing Vol. 47 , Iss. 1,2014. http://dx.doi.org/10.5721/EuJRS20144723 5. Pattern recognition, fourth edition / Sergios Theodoridis, Konstantinos Koutroumbas. – Elsevier Inc., 2009. – 961 p.

Лекції, практичні заняття, самостійна робота

Контроль здійснюється за модульно-рейтинговою системою та передбачає: виконання 5 практичних робіт (де студенти мають продемонструвати якість засвоєних знань та вирішити поставлені задачі використовуючи окреслені викладачем методи та засоби), та проведення 1 письмової модульно контрольної роботи. Підсумкове оцінювання проводиться у формі іспиту

украінська