В лабораторній роботі №7 ми досліджували спектральні криві для трьох видів покриттів: міської забудови, лісу та водних поверхонь. Ми бачили, що спектральні криві кожного з типів покриттів є унікальними. Таким чином, кожну поверхню на зораженні можна ідентифікувати (дешифрувати) та відрізнити одну від одної за зразками їх спектрального відбиття. В цьому і заключається суть класифікації зображень. За допомогою класифікації даних космічного знімання можна створити багато видів карт (ґрунтів, типів поверхонь, рельєфу дна і т.д.).
Є два методи класифікації зображень: контрольована та неконтрольована. В контрольованій користувач створює спектральні сигнатури відомих категорій поверхонь (забудова, ліс і т.д.), потім програма призначає кожному пікселю той тип покриття, який є найближчим до сигнатури пікселя. В неконтрольованій програма групує пікселі за категоріями залежно від сигнатур, потім користувач сам дешифрує, де яка категорія поверхні.
У вступі до роботи має бути
висвітленна актуальність проблеми використання даних дистанційного зондування
Землі при створенні різноманітних геоінформаційних систем в різних галузях та
роботі з ними. По можливості необхідно визначити предмет та об’єкт дослідження.
Також обов’язковим атрибутом вступу є обґрунтування мети роботи.
Основна частина
роботи ділиться на кілька розділів. В першому розділі, як правило подається
теретично-методична інформація з теми (основна термінологія дистанційного
зондування, методики використання ДДЗЗ для певних задач та інші
теоретико-методологічні питання). При необхідності слід охарактеризувати
сучасний стан досліджень з цієї тематики, історію розвитку досліджень, навести
конкретні приклади застосування даних дистанційного зондування в Україні чи за
кордоном.
В другому та
третьому розділах викладається основний зміст роботи. Зокрема в другому
розділі, подається характеристика об’єкту дослідження, аналіз методичних
рекомендацій та нормативних документів для обґрунтування вибору роздільності,
каналів даних дистанційного зондування, вибір супутників, дані з яких
забезпечують виконання поставлених задач та потрібний масштаб вихідних
матеріалів.
В третьому розділі
виконується приведення зображення до формату ГІС Idrisi, трансформація зображення
методом контрольних точок. За даними вказаними в
завданні студент закачує з безкоштовного серверу знімки та за ними проводить
класифікаційний аналіз методами контрольованої та неконтрольованої
класифікації, порівнює та аналізує результати.
Висновки
підсумовують роботу та резюмують виконання поставленої у вступі мети.
Географічнаінформація здатназабезпечувати прийняттяобгрунтованнихрішеньнавсіхрівняхвтаких сферах як боротьбазі злочинністю, розвитокділовоїактивності, запобіганняповеней,ліквідаціяекологічних збитків танаслідківстихійнихлих,оцінка таоблікземлекористування. Це тількикількаприкладівтихсфер,вяких особи, відповідальніза прийняттякритичноважливихрішень, зможутьскористатисявсімаможливостями,які надає географічнаінформація іпов'язані знеюінфраструктури,тобто інфраструктурипросторовихданих -SDI(Spatial Data Infrastructures),що дозволяє отримуватинові відомості, забезпечуватидоступдо них, а також використовувати їхдляприйняттяважливихрішень.
Обновился русский перевод PyQGIS Developer CookBook — поваренной книги для разработчиков расширений на Python для QGIS, которая знакомит разработчика с различными аспектами QGIS API на примере рабочих фрагментов кода.
Для полегшення пошуку пунктів геодезичної
мережі при закладці кожного пункту виконують оптичні зйомки навколишньої
території і його прив'язку до постійних місцевих предметів за допомогою кутових
і лінійних вимірювань. Результати прив'язки оформлюють у спеціальних абрисах.
Вибір способу прив'язки залежить від місцевих умов та наявності поруч з пунктом
постійних місцевих предметів. Але у кожному випадку число елементів прив'язки
повинно бути достатнім для того, щоб швидко знайти як мінімум два сусідніх
пункти (пару). Прив'язку геодезичних пунктів виконують двома
способами: до близьких та віддалених предметів на місцевості.
Мультимедійна презентація, яка виконана студентками Губенею Світланою та Хвесик Юлею у 2010 році, як додаткова самостійна робота, - за яку отримали додаткові бали :) Робота відображає основний зміст та послідовність зрівноваження нівелірних мереж способом полігонів, який свого часу розробив професор Попов В.В.
В лабораторній роботі №7 ми досліджували спектральні криві для трьох видів покриттів: міської забудови, лісу та водних поверхонь. Ми бачили, що спектральні криві кожного з типів покриттів є унікальними. Таким чином, кожну поверхню на зораженні можна ідентифікувати (дешифрувати) та відрізнити одну від одної за зразками їх спектрального відбиття. В цьому і заключається суть класифікації зображень. За допомогою класифікації даних космічного знімання можна створити багато видів карт (ґрунтів, типів поверхонь, рельєфу дна і т.д.).
У вступі до роботи має бути
висвітленна актуальність проблеми використання даних дистанційного зондування
Землі при створенні різноманітних геоінформаційних систем в різних галузях та
роботі з ними. По можливості необхідно визначити предмет та об’єкт дослідження.
Також обов’язковим атрибутом вступу є обґрунтування мети роботи. 
Географічна
Для полегшення пошуку пунктів геодезичної
мережі при закладці кожного пункту виконують оптичні зйомки навколишньої
території і його прив'язку до постійних місцевих предметів за допомогою кутових
і лінійних вимірювань. Результати прив'язки оформлюють у спеціальних абрисах.
Вибір способу прив'язки залежить від місцевих умов та наявності поруч з пунктом
постійних місцевих предметів. Але у кожному випадку число елементів прив'язки
повинно бути достатнім для того, щоб швидко знайти як мінімум два сусідніх
пункти (пару). 
Як знайти координати точки Р із зрівноваження оберненої
багатократної засічки параметричним способом.
