|
|
Aplikace Galileo High Accuray Service
Kazmierski, Kamil ; Hadas, Tomasz ; Kudłacik, Iwona ; Marut, Grzegorz ; Madraszek, Szymon
Since January 2023 the Galileo High Accuracy Service (HAS) is available to registered users. Within the HAS users can retrieve clock and orbit corrections, as well as code biases for Galileo and GPS constellations. Galileo HAS covers almost the entire globe and is the next system, after the Japanese CLAS (Japanese Centimeter Level Augmentation Service) and the Chinese PPP-B2b, that provides corrections via a satellite signal. These Galileo corrections are transmitted in the Galileo E6 signal but also via the Internet stream. The official HAS Service Definition Document indicates that the positioning accuracy is better than 25 cm and better than 30 cm for horizontal and vertical components, respectively. HAS corrections can be used in difference real-time applications without Internet connection. The presented work shows the use of Galileo HAS corrections in various geoscience applications such as positioning, timing, troposphere monitoring or coseismic vibrations detection. Additionally, the quality of the transmitted HAS correction is also verified using the SISRE parameter. The computations are carried out in the in-house developed GNSS-WARP software with the Internet HAS corrections saved in the ASCII files by the BKG Ntrip Client software. The Galileo HAS corrections quality using SISRE parameter equal to 8.6 cm and 13.0 cm for GPS and Galileo respectively. The experiment with Precise Point Positioning reveal sub-decimeter and centimeters accuracy in kinematic and static approach, respectively. In terms of timing precision Galileo HAS ensure precision of single nanosecond. Zenith Tropospheric Delay estimation with the use of evaluated corrections meet the requirement of troposphere monitoring and coseismic vibrations detection was also possible.
|
|
| |
|
|
Forest Detection in Image
Kyjovský, Marek ; Španěl, Michal (referee) ; Šilhavá, Jana (advisor)
This bachelor's thesis deals with studying methods and procedures, which are used to detect forests in aerial and satellite images. This thesis sums up and describes methods of digital image processing. Furthermore, the thesis is focused on an implementation of a demo application which uses these methods. It deals with the design of this application and describes its implementation. Finally the thesis evaluates success of output from this application.
|
|
|
Normalization of hyperspectral image data
Grísa, Tomáš ; Druckmüller, Miloslav (referee) ; Martišek, Dalibor (advisor)
The airborne hyperspectral remote sensing is used as an approach to monitor and analyse actual state of environmental components. This thesis deals with hyperspectral image data, especially it is focused on normalization with respect to scanning angle. The thesis proposes specific algorithm, which is based on the statistical analysis of spectral lines across the scan line and on a physical models describing the process of spectral reflectance. An important part of this thesis is software implementation of proposed algorithm, that allows to calculate required normalization for real datasets.
|
|
|
Multispectral Analyse of Image Data
Novotný, Jan ; Druckmüller, Miloslav (referee) ; Martišek, Dalibor (advisor)
The airborne hyperspectral remote sensing is used as an approach to monitor actual state of environmental components. This thesis covers priority treatment to analyse of hyperspectral data with the aim of a tree crowns delineation. Specific algorithm applying adaptive equalization and the Voronoi diagrams is designed to subdivide a forest area into individual trees. A computer program executes the algorithm and allows testing it on real data, checking and analyzing the results.
|
|
|
Water Object Detection in Image
Čeloud, David ; Španěl, Michal (referee) ; Šilhavá, Jana (advisor)
Bachelor's thesis describes history of remote sensing, image data structure, their processing and analyzing. It defines mulstispectral space and explains basics of quantitative analysis and differences between supervised and unsupervised classification. Implementation section describes designing and developing of program, which will be able to open and process image data and detect water objects in him.
|
|
|
Fusion of Radar and Visual Data for Remote Sensing
Strych, Tomáš ; Beran, Vítězslav (referee) ; Kolář, Martin (advisor)
Cieľom práce je vygenerovať satelitný optický snímok v prípade jeho nedostupnosti. Takýto snímok je vygenerovaný z aktuálneho radarového snímku a za pomoci radarových a optických snímkov z minulosti. Zameranie práce cieli na poľnohospodárstvo, kde sa na analýzu dát používajú rôzne vegetačné indexy. Pre zjednodušenie problematiky je práca zameraná len na optický snímok zobrazujúci NDVI. Boli vytvorené 4 dátové sady, pre prvé tri ročné obdobia a~štvrtý, ktorý ich spája. Pre riešenie problému preloženia obrázku z jedného na druhý bol použitý model Pix2Pix-cGAN. Výsledky práce zobrazujú rozdiely pri použití dátových sád, rozličného množstva a~typu použitých snímkov, tak ako aj intervalu medzi snímkami. Daným výskumom bolo zistené, že sieť je schopná vytvárať reálne uveriteľné obrázky s validnými numerickými hodnotami, avšak má problém správne využiť informáciu o radarovej zmene, ktorá je dôležitá pre ohodnotenie vývoja rastlín práve v prípade nedostupnosti optického snímku. Táto práca a~jej výsledky sú jedinečné vďaka naprieč Európou geograficky rozmanitej dátovej sade a vďaka zameraniu na agrikultúru, a to bez ohľadu na typ plodín.
|
|
|
New Approaches in Airborne Thermal Image Processing for Landscape Assessment
Pivovarník, Marek ; Pokorný,, Jan (referee) ; Štarha, Pavel (referee) ; Zemek, František (advisor)
Letecká termální hyperspektrální data přinášejí řadu informací o teplotě a emisivitě zemského povrchu. Při odhadování těchto parametrů z dálkového snímání tepelného záření je třeba řešit nedourčený systém rovnic. Bylo navrhnuto několik přístupů jak tento problém vyřešit, přičemž nejrozšířenější je algoritmus označovaný jako Temperature and Emissivity Separation (TES). Tato práce má dva hlavní cíle: 1) zlepšení algoritmu TES a 2) jeho implementaci do procesingového řetězce pro zpracování obrazových dat získaných senzorem TASI. Zlepšení algoritmu TES je možné dosáhnout nahrazením používaného modulu normalizování emisivity (tzv. Normalized Emissivity Module) částí, která je založena na vyhlazení spektrálních charakteristik nasnímané radiance. Nový modul je pak označen jako Optimized Smoothing for Temperature Emissivity Separation (OSTES). Algoritmus OSTES je připojen k procesingovému řetězci pro zpracování obrazových dat ze senzoru TASI. Testování na simulovaných datech ukázalo, že použití algoritmu OSTES vede k přesnějším odhadům teploty a emisivity. OSTES byl dále testován na datech získaných ze senzorů ASTER a TASI. V těchto případech však není možné pozorovat výrazné zlepšení z důvodu nedokonalých atmosférických korekcí. Nicméně hodnoty emisivity získané algoritmem OSTES vykazují více homogenní vlastnosti než hodnoty ze standardního produktu senzoru ASTER.
|
|
|
Standardization of Remote Sensing Usage for Forensic Ecotechnique: forest and trees
Introvičová, Sabina ; Čermák, Jan (referee) ; Ulrich, Radomír (referee) ; Alexandr, Pavel (advisor)
The thesis presents the main points of standardization of remote sensing (RS) usage for Forensic Ecotechnique: forest and trees (FEft). Based on the study FEft expertise database, the types of expertise, which remote sensing data have already been used and the types where the use of remote sensing increases the exactness of solutions were analyzed. RS data are essential in a problematic situation when an examined object does not exist or has been changed at the time of the assignment. This situation may be solved by obtaining information about the investigated object via retrospective image data, as described in the model example. There are chosen categories of image data relevant to the needs of experts in this thesis. These categories of RS data and their products are described with an indication of their possible use in the expertise processing, including freely available or paid resources and archives of image data.
|
|
| |
guest ::
