|
|
Aplikace Galileo High Accuray Service
Kazmierski, Kamil ; Hadas, Tomasz ; Kudłacik, Iwona ; Marut, Grzegorz ; Madraszek, Szymon
Od ledna 2023 je pro registrované uživatele k dispozici služba Galileo High Accuracy Service (HAS). V rámci HAS mohou uživatelé získat korekce hodin a oběžné dráhy, stejně jako zkreslení kódu pro konstelace Galileo a GPS. Galileo HAS pokrývá téměř celou zeměkouli a je dalším systémem po japonském CLAS (Japanese Centimeter Level Augmentation Service) a čínském PPP-B2b, který poskytuje korekce prostřednictvím satelitního signálu. Tyto korekce Galileo jsou přenášeny v signálu Galileo E6, ale také prostřednictvím internetu. Oficiální dokument definice služby HAS uvádí, že přesnost polohování je lepší než 25 cm a lepší než 30 cm pro horizontální a vertikální komponenty. Korekce HAS lze použít v různých aplikacích v reálném čase bez připojení k internetu. Předložená práce ukazuje využití korekcí Galileo HAS v různých geovědních aplikacích jako je určování polohy, časování, monitorování troposféry nebo detekce koseismických vibrací. Kromě toho je kvalita přenášené korekce HAS také ověřována pomocí parametru SISRE. Výpočty se provádějí v in-house vyvinutém softwaru GNSS-WARP s korekcemi Internet HAS uloženými v souborech ASCII pomocí softwaru BKG Ntrip Client. Kvalita Galileo HAS korekcí pomocí parametru SISRE činí 8,6 cm pro systém GPS a 13,0 cm pro Galileo. Experiment s PPP (Precise Point Positioning) odhalil sub-decimetrovou a centimetrovou přesnost v kinematickém a statickém přístupu. Pokud jde o přesnost časování, Galileo HAS zajišťuje přesnost jedné nanosekundy. Odhad Zenith Tropospheric Delay s využitím vyhodnocených korekcí splnil požadavek monitorování troposféry a byla možná i detekce koseismických vibrací.
|
|
| |
|
|
Vyhledávání lesů v obraze
Kyjovský, Marek ; Španěl, Michal (oponent) ; Šilhavá, Jana (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá studiem metod a postupů, které se používají pro vyhledávání lesů v leteckých a družicových snímcích. Práce shrnuje a popisuje metody digitálního zpracování obrazu. Dále je práce zaměřena na implementaci demonstrační aplikace, která tyto postupy využívá. Zabývá se návrhem této aplikace a popisuje její implementaci. Nakonec práce hodnotí úspěšnost výstupů z této aplikace.
|
|
|
Normalizace hyperspektrálních obrazových dat
Grísa, Tomáš ; Druckmüller, Miloslav (oponent) ; Martišek, Dalibor (vedoucí práce)
Letecký hyperspektrální dálkový průzkum Země slouží pro monitorování a analýzu různých složek životního prostředí. Tato práce se zabývá hyperspektrálními obrazovými daty, především jejich normalizací vzhledem k úhlu snímání. Je navržen a popsán algoritmus, jehož východiskem je statistická analýza spekter napříč linií a fyzikální modely popisující průběh spektrální odrazivosti. Důležitou součástí je softwarová implementace tohoto algoritmu, umožňující výpočet požadované normalizace pro reálné datové soubory.
|
|
|
Multispektrální analýza obrazových dat
Novotný, Jan ; Druckmüller, Miloslav (oponent) ; Martišek, Dalibor (vedoucí práce)
Letecký hyperspektrální dálkový průzkum Země je využíván jako prostředek pro monitorování aktuálního stavu složek životního prostředí. Tato práce se zabývá analýzou hyperspektrálních dat s cílem segmentace korun stromů. Je navržen a popsán algoritmus využívající adaptivní ekvalizaci a Voronoiovy diagramy k rozdělení plochy lesa na jednotlivé koruny stromů. Počítačový program tento algoritmus provádí a umožňuje jeho vyzkoušení na reálných datech, kontrolu a analýzu výsledků segmentace.
|
|
|
Vyhledávání vodních objektů v obraze
Čeloud, David ; Španěl, Michal (oponent) ; Šilhavá, Jana (vedoucí práce)
Bakalářská práce popisuje historii remote sensing, strukturu satelitních snímků, jejich zpracování a analýzu. Definuje multispektrální prostor a vysvětluje základy kvantitativní analýzy a rozdíly mezi supervised a unsupevised klasifikací. Sekce implementace popisuje návrh a vývoj programu, který bude schop en otevřít a zpracovat satelitní snímek a vyhledat v něm vodní objekty.
|
|
|
Fusion of Radar and Visual Data for Remote Sensing
Strych, Tomáš ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Kolář, Martin (vedoucí práce)
The aim of this thesis is to generate optical imagery in case of its unavailability. Optical and radar data from the past are used to generate such images. The main application field of this thesis is agriculture, where countless vegetation indexes can be used. In this thesis, for simplicity, only NDVI is utilized. Four datasets were created, each for the first three seasons of the year and the fourth that connects them all. As a solution for an image to image translation, Pix2Pix-cGAN was chosen. The results show the differences in the use of these datasets, between the different amounts and types of used pictures, as well as the interval adjustments between pictures. Our research found that the network is capable of creating plausible imagery with valid numerical values, but struggles to correctly utilize the information about the radar difference, which is important in order to evaluate plant development mainly when the optical imagery is unavailable. This thesis and its results are unique due to the geographically diverse dataset across Europe and the focus on agriculture, regardless of crop type.
|
|
|
New Approaches in Airborne Thermal Image Processing for Landscape Assessment
Pivovarník, Marek ; Pokorný,, Jan (oponent) ; Štarha, Pavel (oponent) ; Zemek, František (vedoucí práce)
Airborne thermal hyperspectral data delivers valuable information about the temperature and emissivity of the Earth's surface. However, attempting to derive temperature and emissivity from remotely sensed thermal radiation results in an underdetermined system of equations. Several approaches have been suggested to overcome this problem, but the most widespread one is called the Temperature and Emissivity Separation (TES) algorithm. This work focuses on two major topics: 1) improving the TES algorithm and 2) implementing it in a processing chain of image data acquired from the TASI sensor. The improvement of the TES algorithm is achieved by replacing the Normalized Emissivity Module with a new module, which is based on smoothing of spectral radiance signatures. The improved TES algorithm is called Optimized Smoothing for Temperature Emissivity Separation (OSTES). The OSTES algorithm is appended to a pre-processing chain of image data acquired from the TASI sensor. The testing of OSTES with simulated data shows that OSTES produces more accurate and precise temperature and emissivity retrievals. OSTES was further applied on ASTER standard products and on TASI image data. In both cases is not possible to observe significant improvement of the OSTES algorithm due to imperfect atmospheric corrections. However, the OSTES emissivitites are smoother than emissivities delivered as ASTER standard product over homogeneous surfaces.
|
|
|
Standardizace využití dálkového průzkumu Země pro potřeby Forenzní ekotechniky: les a dřeviny
Introvičová, Sabina ; Čermák, Jan (oponent) ; Ulrich, Radomír (oponent) ; Alexandr, Pavel (vedoucí práce)
V disertační práci jsou uvedeny hlavní body standardizace použití dat dálkového průzkumu země (DPZ) pro potřeby Forenzní ekotechniky: les a dřeviny (FEld). Na základě studia databáze znaleckých posudků patřících do FEld byly analyzovány typy znaleckých posudků (TZP), u kterých již byla data DPZ použita a TZP u nichž použití DPZ zvýší exaktnost řešení, resp. systémové řešení vůbec umožní. Problémovou situací je skutečnost, že k vypracování některých typů znaleckých posudků v rámci FEld jsou údaje získané DPZ nezbytné. Jedná se především o situace, kdy zkoumaný objekt již v době zadání posudku neexistuje nebo byl pozměněn. Řešení je možné získáním informací o zkoumaném objektu pomocí retrospektivních obrazových dat, tak jak je ukázáno v modelovém příkladu. V práci jsou uvedeny kategorie obrazových dat relevantní pro potřeby znalců. Tyto kategorie dat DPZ a jejich produkty jsou blíže popsány i s uvedením jejich možného použití v rámci zpracování znaleckých posudků včetně volně dostupných i chráněných (placených) zdrojů a archivů obrazových dat.
|
|
| |
host ::
RSS.