Skip to main content

Основы дистанционного зондирования

Рабочая программа дисциплины

Основы дистанционного зондирования — это вводный курс аэрокосмического цикла для студентов-картографов. В рамках курса излагаются физические основы и технологии получения изображений земной поверхности в разных диапазонах спектра, рассматривается мировой фонд космических снимков. Изучаются методы первичной обработки снимков: синтезирование, вырезание, атмосферная коррекция, фильтрация, передискретизация, повышение пространственного разрешения, привязка. Кроме того, студенты учатся строить индексные изображения и интерпретировать их, проводить первичную обработку радиолокационных изображений и создавать мозаики из космических снимков. Практические занятия курса основаны на использовании различных сервисов и порталов с данными дистанционного зондирования, а также на использовании различного программного обеспечения. Важной составляющей является самостоятельное более глубокое изучение тематики, которая показалась студенту наиболее интересной, в рамках реферативной работы.

Библиография

  1. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И., Тутубалина О.В. Аэрокосмические методы географических исследований: Учеб. для студ. высш. учеб. заведений. – М.: изд. центр «Академия», 2011. – 416 с.

  2. Балдина Е. А., Лабутина И. А. Дешифрирование аэрокосмических снимков: учебник, [электронное издание сетевого распространения] / – 2-е изд., переработанное и дополненное. — КДУ, Добросвет Москва, 2021. — 269 с.

  3. Tempfli K. et al. Principles of remote sensing: an introductory textbook. – International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation, 2009.

  4. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Издание 3-е, исправленное и дополненное. Москва: Техносфера, 2012. – 1104 с. ISBN 978-5-94836-331-8

    Индексное изображение NDVI
    Индексное изображение NDVI

Привязка архивного снимка Keyhole
Привязка архивного снимка Keyhole

Снимок Landsat 8 до и после улучшение пространственного разрешения
Снимок Landsat 8 до и после улучшение пространственного разрешения

Студенты 2 курса
Студенты 2 курса