{"id":30,"date":"2016-11-26T12:40:05","date_gmt":"2016-11-26T12:40:05","guid":{"rendered":"http:\/\/jenacopterlabs.de\/?page_id=30"},"modified":"2016-12-06T10:55:14","modified_gmt":"2016-12-06T09:55:14","slug":"geo212-digital-image-processing-for-remote-sensing-remote-sensing-i","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/jenacopterlabs.de\/?page_id=30","title":{"rendered":"GEO212 &#8211; Digital Image Processing for Remote Sensing \/ Remote Sensing I"},"content":{"rendered":"<p><strong>GEO212 &#8211; Fernerkundung I &#8211; BSc Geographie, FSU Jena, Institut f\u00fcr Geographie, Lehrstuhl f\u00fcr Fernerkundung. Stand 2017<br \/>\n<\/strong><\/p>\n<p>Im Modul \u201eFernerkundung I\u201c erlernen die Studierenden theoretische und praktische Kenntnisse der digitalen Bildverarbeitung. Zus\u00e4tzlich zur Vermittlung der theoretischen Kenntnisse zur Bildverarbeitung werden die wichtigsten Bildverarbeitungsschritte konsekutiv mit Beispieldatens\u00e4tzen im Rahmen von \u00dcbungen an aktueller Fernerkundungssoftware zur Bildverarbeitung erarbeitet.<\/p>\n<p>Lernziel ist der sichere und kritische Umgang mit Datenprozessierungs- und Bildverarbeitungsmethoden der Fernerkundung sowie bei der Interpretation fremder Ergebnisse.<\/p>\n<p><u>Detailbeschreibung: <\/u><\/p>\n<ul>\n<li>Einf\u00fchrung in die Software Geomatica (EASI\/PACE, Modeller, Focus, Orthoengine, EASI Programmierung),<\/li>\n<li>Einf\u00fchrung in das menschliche Sehen und Bildverstehen, Reizverarbeitung, Aufbau, Signalverarbeitung, CCD und CMOS Sensor und Aufnahmesysteme, Sensor Architekturen, Technik, Vor- und Nachteile,<\/li>\n<li>Grundlagen der digitalen Bild- und Signalverarbeitung, Datenspeicherung, Datentypen, Datenformate, Aufl\u00f6sungsarten, Bits und Bytes, Software in der digitalen Bildverarbeitung \u2013 ein \u00dcberblick<\/li>\n<li>Datenvorverarbeitung in der Fernerkundung: geometrische Korrektur, parametrische Verfahren, einfache Interpolationsverfahren, geometrische Entzerrung, Resampling, systematische Korrektur von Zeilenscannerdaten, Detaileinf\u00fchrung Orthoengine in Geomatica<\/li>\n<li>Radiometrische Korrektur: Histogramm Transferfunktionen, radiometrische Kalibrierung, Atmosph\u00e4renkorrektur, topographische Korrektur, Reflectance vers. Radiance. ATCOR in Geomatica<\/li>\n<li>Spektrale Transformationen: spektrale Eigenschaften von Vegetation, Vegetationsindizes, andere Ratios, Hauptkomponenten Transformation (PCT), Tasseled Cap Transformation, Ratios in Geomatica nutzen<\/li>\n<li>R\u00e4umliche Transformationen: Image Domain Filterverfahren, Highpass, Lowpass, Highboost, statistische Filter, direktionale Kantendetektoren, adaptive Filterverfahren, SAR Speckle Filterverfahren, Filterungen in Geomatica<\/li>\n<li>Filterungen im Frequenzraum: Fourier-Transformation, Step-Funktion, 2-D DFT, Phase und Magnitude, Powerspektrum, Reduzierung von Bildrauschanteilen, SNR (Signal to Noise Ratio), FFT)(-1) in Geomatica, Bildkorrektur im Frequenzraum)<\/li>\n<li>Datenfusion, IHS, PCA\/PCS, Pansharpening, Arithmetische Fusionen, HIS-RGB in Geomatica, Panfusion in Geomatica<\/li>\n<li>Parametrische Bild-Klassifikatoren: \u00fcberwachte und un\u00fcberwachte Verfahren: Clustering, K-Means, ISODATA, Min Distance to Mean, Parallelepiped Classifier, MLC, ISODATA in Geomatica,<\/li>\n<li>Nicht parametrische Bild-Klassifikatoren: MLP ANNs, Hierarchical Classification, NN Klassifikator, Distance-Weighted k-NN, Descision Tree Klassifikatoren vers. ANN, ANNs in Geomatica, Modul\u00fcberblick.<\/li>\n<li>Genauigkeitsanalysen von Klassifikationsergebnissen (Evaluierungsgebiete, Trainingsgebiete, user- und producer Genauigkeit, error of (c)omission, sampling design, stratified random sampling, confusion matrix, MLR in Geomatica,<\/li>\n<li>Textur, Definitionen, statistische Parameter 1er Ordng (Varianz, Mittelwert), Statistische Parameter 2ter Ordng. (SGLD), statistische Parameter 3ter und nter Ordng. (multidirektionale Variogrammtexturanalysen), Textur in Geomatica,<\/li>\n<li>Hyperspektrale Datenauswertung, Eigenschaften, Kanalredundanz, spectral Unmixing, endmembers, Spectral Angle Mapper, Spectral Feature Fitting, Binary Encoding, Hyperspektrale Datenverarbeitung in ENVI und SAM in Geomatica.<\/li>\n<li><strong>UAS Einf\u00fchrung, Plattformen, Kategorisierung, Flugrecht, Steuerung, Multicopter-Datenvorverarbeitung, Datenprozessierung bis zum Orthobild, Software \u00dcbersicht, Datenformate, Punktwolkeanalys, Anwendungsbereiche, operationelle\u00a0<\/strong> Nutzung,<\/li>\n<li>Objekt orientierte Bilddatenauswertung (OBIA) \u2013 \u201efrom Pixels to Objects\u201c, Kontext Modellierung in der Klassifikation von erweiterten Landnutzungsklassen.\u00a0 Entwicklung am Beispiel urbaner Anwendungen, f\u00fcr Rapid Mapping Ans\u00e4tze und im Bereich der VHR Datenanalyse von Vegetationsstruktur, Einf\u00fchrung in die Software eCognition.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><u>Lehrbuchempfehlungen: <\/u><\/p>\n<p>Schowengerdt, R.A., 2006. Remote Sensing \u2013 Models and Methods for Image Processing, 3rd Edition, Academic Press, Elsevier Science, 522 pages, isbn-10: 0123694078 ca. 100\u20ac L (\u00e4ltere Edition bei 30\u20ac!).<\/p>\n<p>(Richards J.A., Xiuping Ji , 1999. Remote Sensing Digital Image Analysis, An Introduction. Springer-Verlag, Berlin. 340 pages.)<\/p>\n<p>Das Modul vermittelt die grundlegenden Methoden und Konzepte der angewandten digitalen Bildverarbeitung in der Fernerkundung. Die Studierenden werden damit in die Lage versetzt das dabei erworbene theoretische Grundwissen in der Praxis zu erproben.<\/p>\n<p>Lehrform: Vorlesung, Klausur, begleitende w\u00f6chentliche \u00dcbungen als Zulassungsvoraussetzung zur Klausur.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>GEO212 &#8211; Fernerkundung I &#8211; BSc Geographie, FSU Jena, Institut f\u00fcr Geographie, Lehrstuhl f\u00fcr Fernerkundung. 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