Mais

Filtragem de geometria no Openlayers 3


Existe algo como OpenLayers.Filter implementado no Openlayers 3? Estou tentando implementar um filtro DWITHIN usando um ol.geom.Polygon e estou procurando suporte de API, que não consegui encontrar.


Você terá que construir o filtro CQL manualmente, masol.format.WKTpode ajudá-lo a obter as coordenadas do polígono no formato WKT correto. Então, no final, você escreverá algo como

var format = new ol.format.WKT (); var filter = 'DWITHIN (SHAPE,' + format.writeGeometry (feature.getGeometry ()) + ', 10, quilômetros)';

Filtragem de geometria em Openlayers 3 - Sistemas de Informação Geográfica

Informações geográficas & mdash
Acesso a recursos simples e mdash Parte 1: Arquitetura comum

Esta parte da ISO 19125 estabelece uma arquitetura comum e define os termos a serem usados ​​dentro da arquitetura.

Esta parte da ISO 19125 não tenta padronizar e não depende de qualquer parte do mecanismo pelo qual os Tipos são adicionados e mantidos, incluindo o seguinte:

  • sintaxe e funcionalidade fornecida para definir tipos
  • sintaxe e funcionalidade fornecida para definir funções
  • armazenamento físico de instâncias de tipo no banco de dados
  • terminologia específica usada para referir-se a tipos definidos pelo usuário, por exemplo UDT.

Esta parte da ISO 19125 padroniza nomes e definições geométricas para Tipos de Geometria.
Esta parte da ISO 19125 não coloca quaisquer requisitos sobre como definir os Tipos de Geometria no esquema interno, nem coloca quaisquer requisitos sobre quando, como ou quem define os Tipos de Geometria.


Sistemas de Informação Geográfica?

Estou começando um curso de 2 anos de SIG e Planejamento Urbano em setembro. Qualquer coisa que eu puder fazer para me preparar ou quaisquer palavras de sabedoria serão muito apreciadas. Agradecemos antecipadamente, pessoal incrível do reddit!

(Focando principalmente em GIS). Eu me lembro do MapInfo naquela época. Suponho que você tenha pesquisado todas as demos e documentos de amp ESRI / ArcInfo? Valeria a pena fazer alguns pequenos projetos brincando com a API do Google Maps. E você não pode errar aprendendo mais sistemas de coordenadas (NED vs FRD, GCC, WGS-84, ECEF vs ECI, etc) e as transformações entre eles. Leia sobre por que são necessários 4 satélites para obter uma posição de GPS e como sua posição é calculada. Aprenda o que é um quatérnio e por que você o usa. Não faria mal algum jogar em um kit de ferramentas 3D como o OpenSceneGraph se esse for o seu lugar. O talento para apresentação ajuda muito em apresentações de planejamento urbano (como com qualquer outro tipo), portanto, vale a pena aprender a demonstrar simulações dinâmicas e animadas de seu fluxo de tráfego proposto via Flash ou mesmo PowerPoint. Estude a rotunda mágica e outros exemplos clássicos de O que não fazer.

Obrigada! Eu já fiz uma introdução ao curso de GIS, então tenho o básico. Estou realmente ansioso por 2 anos disso! Eu verifiquei alguns programas ESRI e Arc, mas preciso dar uma olhada neles um pouco mais.


Representando a geometria relacionada à construção em um contexto de web semântica: uma revisão das abordagens

A troca de dados relacionados à construção pela Web por meio das Tecnologias da Web Semântica está ganhando interesse nas pesquisas atuais. No entanto, a maioria das pesquisas concentra-se em dados não geométricos, negligenciando a descrição da geometria. Embora existam vários métodos para incluir descrições de geometria em um contexto de Web Semântica, nenhuma abordagem uniforme ou recomendação geral existe para o esforço de descrever componentes de construção em sua totalidade - incluindo descrições geométricas -, levando a uma maior suspensão na aplicação de Tecnologias de Web Semântica na construção domínio. Para, portanto, facilitar a descrição de dados geométricos em um contexto de Web Semântica, conduzimos uma extensa revisão da literatura e analisamos as implementações identificadas, muitas vezes isoladas, para descrições de geometria nesse contexto, com foco nos requisitos definidos por casos de uso específicos de domínio. Com base nessa análise, agrupamos as implementações atualmente disponíveis em abordagens e as comparamos para oferecer meios para decidir qual abordagem ou implementação se adequa aos casos de uso individuais.

As abordagens identificadas variam em sua profundidade na descrição da geometria e na integração com a Web Semântica e são subsequentemente estudadas em relação à sua aptidão geral e características em consideração à sua aplicação para a indústria futura e projetos de pesquisa. No que diz respeito à pesquisa em andamento no campo da aplicação das Tecnologias da Web Semântica, não apenas no domínio da construção, este artigo se apresenta como uma base importante, dando uma visão geral clara das implementações existentes e questões de pesquisa abertas relevantes. Tendo esta visão geral, o suspense para se adaptar aos métodos da Web Semântica para descrever geometrias pode ser superado pelos usuários mais facilmente, enquanto os desenvolvedores de software podem começar a conectar seus clientes & # x27 casos de uso a abordagens adequadas e implementações relacionadas para representar a geometria em um contexto da Web Semântica .


Detecção e análise de padrões de crescimento urbano

Mateo Gašparović, em Ecologia Urbana, 2020

3 Pré-processamento de imagens de satélite

Depois de selecionar as imagens, segue-se o processo de pré-processamento. O pré-processamento é um processo importante que possibilita melhores resultados na classificação da imagem. O pré-processamento pode ser dividido em quatro etapas: remoção de ruído, correção radiométrica, correção geométrica e fusão (por exemplo, pansharpening).

Imagens de satélite, especialmente em alta resolução, têm uma ocorrência comum de ruído. Pode ocorrer ruído nas imagens de satélite no momento da observação, digitalização do sinal ou no processo de transferência de dados. Além disso, o ruído pode ser causado por um mau funcionamento do satélite ou do sensor do satélite. O exemplo mais conhecido de tal ruído é a existência de um gap no satélite Landsat-7 devido à falha do dispositivo Scan Line Corrector (SLC) (Liu e Morgan, 2006 Zhang et al., 1999).

A correção radiométrica é uma etapa essencial no pré-processamento de imagens de satélite, uma vez que a classificação é realizada com base em valores radiométricos. O processo de correção radiométrica inclui correção atmosférica (Liang et al., 2001 Chavez, 1996), correção da elevação do sol e correção da distância terra-sol (Richter, 1997), mas também processos mais simples, como normalização radiométrica (Canty et al., 2004) e equalização do histograma (Demirel et al., 2009). Um dos processos essenciais para a correção radiométrica de imagens de satélite é a conversão do número digital em valores de radiância (ou refletância). Este processo é necessário se as medições forem feitas de várias plataformas de detecção, como a combinação de Landsat-5, 7, 8 e Sentinel-2. Além disso, essa conversão é necessária quando as medições de satélite são comparadas diretamente às medições físicas na terra (Lillesand et al., 2015).

As imagens de satélite podem frequentemente conter distorções geométricas, portanto, não podem ser usadas para mapeamento direto do terreno, especialmente quando se trata de análise espaço-temporal. Esses erros podem ser causados ​​por vários fatores, como distorção, curvatura do solo, influência da topografia do terreno ou correção do terreno (Richter, 1998). A eliminação da correção do terreno requer um bom conhecimento do terreno na forma de um modelo digital do terreno. O processo de ortorretificação elimina o impacto do terreno na imagem de satélite e converte a imagem bruta em uma ortorretificada (Gašparović et al., 2018a). Esta questão foi abordada por muitos autores, notadamente o uso de imagens de satélite de alta resolução, como WorldView (Gašparović et al., 2019a Belfiore e Parente, 2015 Aguilar et al., 2013).

A fusão ou o pansharpening são usados ​​hoje em dia com frequência no processamento de imagens de satélite para aumentar a resolução espacial das imagens. A fusão é um processo no qual a resolução espacial das imagens (bandas multiespectrais) é aumentada por métodos matemáticos baseados nas imagens de maior resolução espacial (banda pancromática). Numerosos autores se envolveram no processo de fusão de imagens de satélite (Wang et al., 2016 Alparone, 2007), alguns deles usam o processo de fusão para aumentar a precisão da classificação da cobertura da terra (Gašparović e Jogun, 2018 Palsson et al., 2011 ) O método de fusão pode ser aplicado a uma combinação de dados de diferentes satélites, como na pesquisa de Gašparović et al. (2018b) onde Sentinel-2 foi afiado com bandas PlaneScope, ou na pesquisa (Gašparović et al., 2019b) onde Sentinel-2 foi afiado com base em bandas multiespectrais de satélites WorldView-4.


Future U.S. Workforce for Geospatial Intelligence (2013)

Nas últimas décadas, as missões das agências agora representadas na National Geospatial-Intelligence Agency (NGA) se cruzaram com vários campos acadêmicos, incluindo geodésia, geofísica, ciência cartográfica, ciência da informação geográfica e análise espacial, fotogrametria e sensoriamento remoto . O trabalho avançado nessas áreas depende da pesquisa e dos currículos universitários, da oferta de alunos de pós-graduação e dos avanços tecnológicos. As agências frequentemente enviavam funcionários a universidades para obter conhecimentos específicos, por exemplo, a Ohio State University para geodésia (Cloud, 2000).

Nos últimos anos, muitos desses campos acadêmicos tornaram-se cada vez mais interdisciplinares e inter-relacionados. Por exemplo, a fotogrametria digital mudou tanto o campo que seus métodos mal se distinguem do sensoriamento remoto. Da mesma forma, novos rótulos como geomática surgiram, refletindo a sobreposição entre levantamento, fotogrametria e geodésia. Poucos programas acadêmicos tratam a ciência da informação geográfica, análise espacial e cartografia como campos separados de estudo, mas geralmente os consideram como trilhas ou ênfases dentro da geografia ou outra disciplina. Organizações profissionais e periódicos acadêmicos refletem as mudanças interdisciplinares em curso hoje. Por exemplo, fusões, mudanças de nome e sobreposição crescente têm caracterizado as organizações profissionais nas últimas décadas (por exemplo, Ondrejka, 1997). Este capítulo examina como cada uma das áreas centrais evoluiu ao longo do tempo, os principais conceitos e métodos que são ensinados atualmente e o escopo dos programas existentes de educação e preparação profissional.

Geodésia é a ciência que determina matematicamente o tamanho, a forma e a orientação da Terra e a natureza de seu campo gravitacional no espaço ao longo do tempo. Inclui o estudo dos movimentos da Terra e rsquos no espaço, o estabelecimento de quadros de referência espaciais, a ciência e a engenharia de posicionamento de alta precisão e alta precisão e o monitoramento de fenômenos dinâmicos da Terra, como movimentos do solo e mudanças no nível do mar ascensão e mantos de gelo. Como grande parte da geodésia contemporânea faz uso de tecnologia de satélite, como o Sistema de Posicionamento Global (GPS), tópicos como mecânica orbital e ondas de rádio transatmosféricas e propagação de luz também estão dentro de seu alcance. A geofísica compreende uma ampla gama de subdisciplinas, incluindo geodésia, geomagnetismo e paleomagnetismo, ciência atmosférica, hidrologia, sismologia, física espacial e aeronomia, tectonofísica e algumas ciências oceânicas. Dado o foco histórico da NGA & rsquos na geodésia, a discussão a seguir concentra-se na geodésia, tocando em outras subdisciplinas da geofísica quando apropriado.

Geodésia é uma das ciências mais antigas, cujo estudo remonta aos antigos gregos (por exemplo, Van & iacute & # 269ek e Krakiwsky, 1986 Torge e M & uumlller, 2012). A primeira tentativa de medir com precisão o tamanho da Terra foi feita no século III a.C. Ao medir o comprimento das sombras, Eratóstenes de Cirene determinou a circunferência da Terra com uma precisão que não seria melhorada até o século XVII. A suposição

que a Terra era uma esfera foi dissipada por Sir Isaac Newton. Na primeira edição de Principia, publicado em 1687, Newton postulou que a Terra tinha uma forma ligeiramente elipsoidal, com o raio polar cerca de 27 quilômetros mais curto que o raio equatorial. Refinamentos nas técnicas de geodésia de campo aumentaram lentamente a precisão dessas estimativas, mas foi somente no início da era espacial que o conhecimento do tamanho e formato da Terra melhorou significativamente. Por meio da análise das perturbações das órbitas dos satélites, os cientistas primeiro refinaram as dimensões elipsoidais da Terra e depois descobriram que a forma da Terra, representada por seu campo gravitacional, era muito mais complicada.

Quando os geodesistas falam sobre a forma da Terra, o que eles realmente querem dizer é a forma das superfícies equipotenciais de seu campo gravitacional. A superfície equipotencial que mais se aproxima do nível médio do mar é chamada de geóide. Uma das principais tarefas da geodésia é mapear o geóide com a maior precisão possível. Um exemplo de um geóide altamente preciso e preciso construído usando dados do campo Gravity e do satélite Ocean Circulation Explorer (GOCE) em estado estacionário é mostrado na Figura 2.1 (Schiermeier, 2010 Floberghagen et al., 2011). Mapas do geóide fornecem informações sobre a estrutura da crosta terrestre e do manto superior, placas tectônicas e mudanças no nível do mar. O geóide é necessário para determinar com precisão as órbitas dos satélites e as trajetórias dos mísseis balísticos. Ele também tem uso cotidiano como a superfície a partir da qual as alturas ortométricas, as alturas geralmente encontradas em mapas topográficos, são medidas. O conhecimento aprimorado do campo gravitacional também pode ser combinado com GPS e / ou sensores de navegação inercial para produzir um sistema de navegação mais preciso do que o fornecido apenas pelo GPS.

As necessidades contínuas da NGA & rsquos para geodésia derivam principalmente do trabalho realizado pela antiga Agência de Mapeamento de Defesa e incluem a determinação precisa e precisa do geóide, estabelecendo sistemas de coordenadas (datums) exatos e precisos e posições dentro deles (por exemplo, World Geodetic System 1984 Merrigan et al. , 2002), e relacionando diferentes datums usados ​​internacionalmente. Em particular, a NGA é responsável por apoiar os sistemas de navegação do Departamento de Defesa, manter as operações do local fixo do GPS e gerar e distribuir efemérides precisas do GPS (Wiley et al., 2006).

Os avanços na geodésia são impulsionados em grande parte por melhorias contínuas e expansão dos sistemas geodésicos espaciais. Novas gerações de satélites GPS estão sendo implantadas pelos Estados Unidos e vários países estão desenvolvendo sistemas globais de navegação por satélite (GNSS), incluindo os sistemas europeu Galileo, chinês Compass e russo GLONASS. O uso de GPS tornou-se onipresente, com inúmeras aplicações civis e militares. As melhorias no horizonte incluem o desenvolvimento de gradiometria gravitacional menos cara e mais precisa para determinar a estrutura fina do campo gravitacional local e relógios atômicos mais precisos para medir a gravidade e determinar as alturas no campo. 1

Um importante avanço em geofísica relevante para a NGA é a melhoria na descrição do campo magnético em constante mudança da Terra. O National Geophysical Data Center & rsquos NGDC-720 modelo & mdash compilado a partir de pesquisas magnéticas de satélite, oceano, aéreas e terrestres & mdashprovides informações sobre o campo gerado por rochas magnetizadas na crosta e manto superior (Figura 2.2 Maus, 2010). Este modelo é o primeiro passo para a produção de um modelo de campo geomagnético que seria útil para navegação.

O estudo de pós-graduação em geodésia abrange a teoria e a prática moderna da geodésia. Os tópicos incluem o uso de ferramentas matemáticas, como ajuste de mínimos quadrados, filtragem de Kalman e análise espectral, os princípios da teoria do campo gravitacional e mecânica orbital, a propagação de ondas eletromagnéticas e a teoria e operação de instrumentos de observação, como receptores GNSS e sistemas de navegação inercial . A modelagem de observações para extrair quantidades de interesse é uma técnica chave aprendida pelos alunos. Embora cursos de mestrado e rsquos estejam disponíveis em algumas universidades, a maioria dos programas de pós-graduação em geodésia exige a conclusão de um projeto de pesquisa, alguns dos quais envolvem quantidades substanciais de programação de computador. Os graduados podem realizar ou gerenciar pesquisas e, tradicionalmente, têm um mestrado ou doutorado de uma universidade especializada em geodésia e um diploma de graduação em um campo relacionado, como ciências da pesquisa, engenharia civil, agrimensura

1 Apresentação de D. Smith, NOAA, para o Workshop do NRC sobre novas direções de pesquisa para NGA, Washington, D.C., 17-19 de maio de 2010.

FIGURA 2.1 O campo Gravity e a missão Ocean Circulation Explorer em estado estacionário produziram um dos modelos de geóide mais precisos até hoje. Os desvios de altura (& ndash100 m a +100 m) de um elipsóide são exagerados 10.000 vezes na imagem. As cores azuis representam valores baixos e os vermelhos / amarelos representam valores altos. FONTE: ESA / HPF / DLR.

engenharia, física, astronomia, matemática ou ciência da computação.

O conhecimento ensinado na graduação é semelhante em amplitude, mas menos aprofundado do que o ensinado na pós-graduação. Os cursos incluem matemática especializada, como cálculo de ajuste (análise de mínimos quadrados), sistemas de coordenadas geodésicas e datums, os elementos do campo gravitacional da Terra e rsquos e os conceitos básicos de técnicas de posicionamento geodésico, como levantamento GPS de alta precisão. Os alunos devem ser bem versados ​​nos princípios matemáticos e físicos subjacentes à geodésia para que durante suas carreiras possam facilmente

FIGURA 2.2 O componente de direção descendente do campo magnético da crosta, em nanoteslas, do modelo NGDC-720. A figura mostra o potencial magnético, representado pelo grau harmônico esférico 16 a 720, que corresponde à faixa de onda de 2500 km a 56 km. FONTE: National Geophysical Data Center.

adaptar-se aos avanços no campo. Os graduados com graduação com geodésia como componente principal comumente trabalham como engenheiros geodésicos ou agrimensores, que projetam e supervisionam as atividades de coleta de dados, realizam análises de rotina e resolvem pequenos problemas de natureza teórica.

Um bacharelado em geofísica combina estudos em geologia e física com treinamento matemático. Os graduados geralmente trabalham como geofísicos de exploração que fazem prospecção de petróleo, gás ou minerais ou como geofísicos ambientais que avaliam as propriedades do solo e das rochas para várias aplicações. Uma pós-graduação em geofísica, de preferência um doutorado, é necessária para a pesquisa. O conhecimento e as habilidades de pós-graduação adquiridos em programas de geofísica refletem os mesmos dos programas de geodésia, com alguma sobreposição nas áreas temáticas. Tópicos adicionais de estudo incluem sismologia e a estrutura e evolução da Terra, incluindo placas tectônicas, a teoria e medição do campo magnético da Terra e rsquos e física espacial, incluindo a natureza da ionosfera e magnetosfera e os fenômenos do clima espacial e seu impacto em sistemas tecnológicos modernos.

Programas de Educação e Preparação Profissional

No nível de graduação, a geodésia é ensinada principalmente em programas de geomática (Quadro 2.1), normalmente em um departamento de geomática ou engenharia de levantamento ou opcionalmente em um departamento de engenharia civil e, às vezes, em outros departamentos (por exemplo, ciências da terra, engenharia aeroespacial, silvicultura ) Alguns programas de geografia ensinam geomática, mas normalmente há pouco conteúdo de geodésia.

Apenas alguns programas de graduação em geomática (por exemplo, University of Florida, Texas A & ampM University, Corpus Christi) existem atualmente nos Estados Unidos. Mais existiam no passado 2, mas foram encerrados devido à redução da demanda ou a uma mudança nas prioridades institucionais. Em alguns casos, o programa de pós-graduação associado sobreviveu. Na pós-graduação, a geodésia é ensinada em geomática, geofísica, ciências da terra, planetária

2 No final da década de 1970, 13 escolas nos Estados Unidos ofereciam programas de bacharelado de 4 anos em agrimensura ou ciências geodésicas, 8 ofereciam um mestrado em agrimensura e 6 ofereciam um doutorado. em levantamentos e / ou geodésia (NRC, 1978).

A geodésia fornece a base científica para a geomática, um termo relativamente novo usado para descrever a ciência, a engenharia e a arte envolvidas na coleta e gerenciamento de informações geograficamente referenciadas. Uma série de agências governamentais, empresas privadas e instituições acadêmicas adotaram este termo como um substituto para & ldquosurveying and mapeamento & rdquo, que não descreve mais adequadamente o espectro completo de tarefas relacionadas a posições realizadas por profissionais da área. Geomática cobre atividades que vão desde a aquisição e análise de dados espaciais específicos do local em pesquisas de engenharia e desenvolvimento a levantamentos cadastrais e hidrográficos para a aplicação de SIG e tecnologias de sensoriamento remoto na gestão ambiental e do uso da terra.

departamentos de ciência ou engenharia (principalmente relacionados à instrumentação). Novamente, apenas alguns desses programas de graduação (por exemplo, Massachusetts Institute of Technology, Ohio State University) existem atualmente nos Estados Unidos. Exemplos notáveis ​​de universidades dos EUA que atualmente oferecem um diploma de graduação em geomática ou pós-graduação em geodésia estão listados na Tabela A.1 no Apêndice A.

Algumas faculdades de 2 anos e programas de graduação em universidades oferecem programas em topografia ou tecnologia de geomática, que fornecem instrução básica nos princípios da geodésia, incluindo sistemas de coordenadas e o uso de GPS. Existem muitas dessas faculdades nos Estados Unidos, cujo objetivo principal é produzir técnicos de levantamento topográfico e mapeamento. Os exemplos incluem o Programa de Tecnologia de Geomática do Greenville Technical College (Carolina do Sul) e o Programa de Tecnologia de Engenharia do Alfred State College (Nova York).

Os cursos de mestrado e rsquos oferecidos por algumas das instituições mencionadas no Apêndice A permitem o ingresso em alguns empregos relacionados à geodésia. Alguma educação de nível profissional em geodésia também está disponível por meio de programas de educação continuada e cursos de curta duração oferecidos por diversas organizações, como o National Geodetic Survey, NavtechGPS, o Institute of Navigation, a Pennsylvania State University e a Michigan Technical University.

Cursos de graduação ou especialização em geofísica estão disponíveis em uma série de universidades em departamentos de física, ciências terrestres e planetárias e geologia e geofísica (por exemplo, Stanford University, Harvard University, consulte a Tabela A.1 no Apêndice A). Muitas universidades também oferecem programas de mestrado e doutorado em geofísica, incluindo o California Institute of Technology e o Massachusetts Institute of Technology.

O termo fotogrametria é derivado de três palavras gregas: fotos ou grama clara, significando algo desenhado ou escrito e metron ou medir. Juntas, as palavras significam medir graficamente por meio da luz. A fotogrametria se preocupa com a observação e medição de objetos físicos e fenômenos de um meio como o filme (Mikhail et al., 2001). Considerando que as fotografias foram o meio principal usado nas primeiras décadas da disciplina, muitos mais sistemas de detecção estão agora disponíveis, incluindo radar, sonar e lidar, que operam em diferentes partes do espectro de radiação eletromagnética do que a banda visual (Kraus, 2004) . Além disso, embora a maioria das atividades iniciais envolvesse fotografia de aeronaves tripuladas, as plataformas desde então se expandiram para veículos não tripulados, satélites e sensores portáteis e industriais. A construção de um modelo matemático que descreva a relação entre a imagem e o objeto ou ambiente detectado, denominado modelo do sensor, é fundamental para todas as atividades de fotogrametria (McGlone et al., 2004). Dadas essas mudanças no campo, a fotogrametria é agora definida como a arte, ciência e tecnologia de extrair informações confiáveis ​​e precisas sobre objetos, fenômenos e ambientes de imagens adquiridas e outros dados detectados, tanto passiva quanto ativamente, dentro de uma ampla gama de o espectro de energia eletromagnética. Embora sua ênfase seja na métrica em vez do conteúdo temático, a interpretação de imagens, a identificação de alvos e a manipulação e análise de imagens são necessárias para dar suporte à maioria das operações fotogramétricas.

Na fotogrametria, o terreno da Terra e rsquos é obtido por meio de imagens sobrepostas (fotografias) tiradas de aeronaves ou câmeras portáteis, varreduras lineares de uma área de um satélite (Figura 2.3) ou dados de sensores ativos, como radar, sonar e laser scanners. Uma única imagem, que é uma gravação bidimensional do mundo tridimensional (3D), não é suficiente para

FIGURA 2.3 A reconstrução fotogramétrica precisa do terreno imageado requer a sobreposição de imagens e metadados. (Topo) Imagens de quadro de sobreposição produzidas por metadados de aeronave incluem localização da aeronave determinada a partir de uma constelação de satélites GPS, orientação determinada a partir de um sistema de navegação inercial e / ou controle de solo determinado por GPS (triângulo vermelho). (Embaixo) Imagens sobrepostas produzidas por varreduras de matriz linear de um satélite.

determinar todas as três coordenadas de solo de qualquer ponto de destino. A menos que uma das três coordenadas seja conhecida, como a elevação de um modelo digital de elevação, duas ou mais imagens são necessárias para recuperar com precisão todas as três dimensões (Figura 2.4). Parâmetros de imagens, sensores e plataformas, e metadados como GPS e INS (sistema de navegação inercial) são usados ​​na exploração fotogramétrica.

A maioria das atividades fotogramétricas lida com câmeras e sensores que são cuidadosamente construídos e calibrados para permitir medições diretas no nível do micrômetro. No entanto, um importante ramo da fotogrametria lida com instrumentos menos sofisticados, como os encontrados em telefones celulares, que requerem modelagem cuidadosa e, muitas vezes, autocalibração. Esse ramo está ganhando importância à medida que aumenta a disponibilidade de imagens de câmeras não métricas.

Muitas estações de trabalho fotogramétricas digitais permitem que a área de sobreposição de duas imagens seja vista estereoscopicamente. Algoritmos automatizados são comumente usados ​​para extrair recursos 3D com alta precisão. Freqüentemente, no entanto, o julgamento humano é necessário para editar, ou às vezes para substituir, os resultados de tais algoritmos.

A fotogrametria começou como um ramo da pesquisa e foi usada para a construção de mapas topográficos e para o mapeamento militar. Às vezes, ainda é ensinado em departamentos de topografia. Avanços tecnológicos em levantamento topográfico, o crescimento da fotogrametria e a inclusão de campos relacionados, como geodésia, sensoriamento remoto (Quadro 2.2), cartografia e GIS, tornaram o título & ldquosurveying & rdquo ou & ldquosurveying engineering & rdquo inadequado para um departamento. O nome geomática ou engenharia geomática foi introduzido para capturar melhor essa gama de atividades (ver Quadro 2.1). Atualmente, a fotogrametria é ensinada nos departamentos de geomática, bem como em outros departamentos, como geografia e silvicultura.

A fotogrametria passou por três estágios de desenvolvimento: analógica, analítica e digital (Blachut e Burkhardt, 1989). Os instrumentos analógicos foram construídos para simular optomecanicamente a geometria da imagem passiva e permitir a extração, principalmente de forma gráfica, de informações na forma de mapas e outras mídias. Conforme os computadores se tornaram disponíveis, modelos matemáticos de detecção foram desenvolvidos e algoritmos foram implementados

FIGURA 2.4 A recuperação de pontos-alvo tridimensionais requer pelo menos duas imagens sobrepostas, que são a base para a fotogrametria estereoscópica precisa.

CAIXA 2.2
Fotogrametria e Sensoriamento Remoto

Tanto a fotogrametria quanto o sensoriamento remoto tiveram origem na fotografia aérea. Antes de ser chamado de sensoriamento remoto, esse campo se concentrava em identificar o que é registrado em uma fotografia. Em contraste, a fotogrametria preocupava-se com a localização dos objetos registrados no espaço geográfico. Portanto, a fotogrametria exigia mais informações sobre a fotografia, como as características da câmera (por exemplo, distância focal, distorção da lente) e trajetória da aeronave (por exemplo, altitude, atitude da câmera A interpretação da foto aérea requer conhecimento menos preciso da geometria das fotografias, pode ser suficiente para conheça a escala aproximada.

O termo sensoriamento remoto foi introduzido com o advento de sistemas que percebem em várias regiões do espectro eletromagnético. Para os decactos, o sensoriamento remoto envolveu muitas das mesmas atividades da fotogrametria em uma resolução mais grosseira, mas o sensoriamento remoto contemporâneo pode gerar imagens em resoluções equivalentes às usadas na fotogrametria. O que costumava ser feito quase inteiramente por um humano & mdash a interpretação de fotografias & mdash foi agora substituído por algoritmos sofisticados baseados no reconhecimento de padrões matemáticos e aprendizado por máquina. No entanto, as tarefas fundamentais das disciplinas permanecem essencialmente as mesmas. Na fotogrametria, trata-se da modelagem matemática rigorosa da relação entre o objeto detectado e sua representação pelo sensor. Por meio desses modelos, vários tipos de informações podem ser extraídos das imagens, como posições precisas, localizações relativas, dimensões, tamanhos, formas e todos os tipos de recursos. A alta precisão é crítica. Por exemplo, a modelagem precisa é usada no registro multibanda de imagens multiespectrais. No sensoriamento remoto, o objetivo geralmente é transformar uma imagem de modo que seja adequada para mapear sinopticamente alguma propriedade da superfície da Terra, como umidade do solo ou cobertura da terra.

principalmente no modo batch. A transição do analógico para o analítico foi resumida pela introdução do plotter analítico em 1961, que incorporou um computador dedicado. O desenvolvimento da estação de trabalho fotogramétrica digital inaugurou o estágio da fotogrametria digital.

Avanços em óptica, eletrônica, imagem, vídeo e computadores durante as últimas três décadas levaram a mudanças significativas na fotogrametria. O filme está sendo substituído por imagens digitais, incluindo imagens de sensores ativos, como radar e, mais recentemente, lidar. 3

O ambiente operacional e a variedade de atividades e produtos também mudaram drasticamente. A gama de produtos foi ampliada para além de produtos de imagem (por exemplo, produtos de radar de mosaicos de imagens únicas, retificadas e ortorretificadas) para produtos de ponto e linha (por exemplo, alvos, modelos de superfície digital, modelos de elevação digital, nuvens de pontos, vetores) para produtos de informação relativa (por exemplo, comprimentos, diferenças, áreas, superfícies, volumes) para modelos 3D texturizados. Os produtos de fotogrametria agora fornecem as informações básicas para muitos sistemas de informações geográficas (GIS). Finalmente, muitos processos estão sendo automatizados, permitindo aplicações quase em tempo real. A próxima fase pode muito bem ser chamada de fotogrametria sob demanda, com muitas atividades baseadas online. É provável que o processamento seja empurrado rio acima em direção à plataforma de aquisição, tornando possível obter produtos de informação, ao invés de dados, de um sensor aerotransportado ou de satélite. A imagem 3D direta pode ser iminente. Photogrammetry will likely continue to play a significant role in ascertaining precision and accuracy of geospatial information, and to contribute to the complex problem of fusing imagery with other data.

Photogrammetry classes are taught in undergraduate programs in surveying, surveying engineering, geomatics, or geomatics engineering, but none of these programs in the United States offer a bachelor&rsquos degree in photogrammetry. The graduates of such programs may be employed in mapping firms, particularly if they took an extra elective course in photogrammetry. They would know how aerial photography and other imagery is acquired and how to use it in stereoscopic processing systems to extract various types of mapping information. It is likely that they would receive significant on-the-job training by seniors in their firm.

The individuals who obtain a master&rsquos degree in photogrammetry gain much more knowledge based on a strong mathematical foundation. Such photogrammetrists or photogrammetric engineers design algorithms to exploit various types of imagery. They understand the different platforms and have a command of the techniques of least-squares adjustment and estimation from redundant measurements. Photogrammetric scientists usually have a doctorate and are capable of supervising or carrying out research and modeling the various complex imaging systems. They conceive of novel approaches and ways to deal with technological advances, whether in new sensors, new modes of image acquisition from orbital platforms or aircraft, or in the integration and fusion of information from multiple sources.

Education and Professional Preparation Programs

Education programs in photogrammetry (e.g., Ohio State University, Cornell, Purdue University) flourished in the early and mid-1960s. At the time, photogrammetry was being used extensively by the Defense Mapping Agency, the U.S. Geological Survey, the U.S. Coast and Geodetic Survey, the military services, and the intelligence community. Demand for training was high, and these organizations sent significant numbers of employees to universities under programs such as the Long Term Full Time Training (LTFTT) program. By the late 1980s and early 1990s, more than 25 photogrammetry programs were offering both master&rsquos and doctorate degrees in the field. At the undergraduate level, photogrammetry was introduced as a small part of undergraduate courses in surveying and mapping. In the 1980s and 1990s, several institutions (e.g., Ferris State, California State University, Fresno) offered lower-level photogrammetry courses as part of their undergraduate bachelor&rsquos programs in forestry, geography, civil engineering, construction engineering, surveying engineering, and, most recently, geomatics. About that time, the Defense Mapping Agency embarked on a modernization program (MARK 85 and MARK 90) to convert to digital imagery and move toward automation. The agency&rsquos focus on professional development shifted from learning fundamental principles to mastering skills to run software for photogrammetry applications. By the mid-1990s, the number of students taking classes through the LTFTT program and its successor Vector Study Program began to decrease significantly, and the decline in enrollment reduced support for educational programs offering a substantial emphasis in photogrammetry.

3 Although terms such as radargrammetry and lidargrammetry are sometimes used to emphasize the type of sensor data being analyzed, the fundamentals of photogrammetry apply to all types of sensor data.

At present, only a handful of programs in photogrammetry exist in the United States (see Table A.2 in Appendix A). A few, such as those at Ohio State University and Purdue University, are top tier, yet are struggling to survive. Retiring faculty are not being replaced, and the number of faculty will soon decline below the critical mass needed to sustain these programs. Some 2-year technology programs, such as in surveying or construction technology, offer hands-on training using photogrammetric instruments to compile data. Most of these provide some photogrammetric skills but lack the rigorous mathematical basis of photogrammetry programs in 4-year colleges.

Outside of formal academic education, employers often provide in-house training, and some educational institutions and professional societies offer short courses ranging from a half day to a full week. The American Society for Photogrammetry and Remote Sensing regularly devotes a day or more to concurrent half-day or full-day short courses on specific topics in conjunction with its annual and semiannual meetings. Most of those who take these courses are employees seeking professional development.

Remote sensing is the science of measuring some property of an object or phenomenon by a sensor that is not in physical contact with the object or phenomenon under study (Colwell, 1983). Remote sensing requires a platform (e.g., aircraft, satellite), a sensor system (e.g., digital camera, multispectral scanner, radar), and the ability to interpret the data using analog and/or digital image processing.

Remote sensing originated in aerial photography. The first aerial photograph was taken from a tethered balloon in 1858. The use of aerial photography during World War I and World War II helped drive the development of improved cameras, films, filtration, and visual image interpretation techniques. During the late 1940s, 1950s, and early 1960s, new active sensor systems (e.g., radar) and passive sensor systems (e.g., thermal infrared) were developed that recorded electromagnetic energy beyond the visible and near-infrared part of the spectrum. Scientists at the Office of Naval Research coined the term remote sensing to more accurately encompass the nature of the sensors that recorded energy beyond the optical region ( Jensen, 2007).

Digital image processing originated in early spy satellite programs, such as Corona and the Satellite and Missile Observation System, and was further developed after the National Aeronautics and Space Administration&rsquos (NASA&rsquos) 1972 launch of the Earth Resource Technology Satellite (later renamed Landsat) with its Multispectral Scanner System (Estes and Jensen, 1998). The first commercial satellite with pointable multispectral linear array sensor technology was launched by SPOT Image, Inc., in 1986. Subsequent satellites launched by NASA and the private sector have placed several sensor systems with high spatial resolution in orbit, including IKONOS-2 (1 × 1 m panchromatic and 4 × 4 m multispectral) in 1999, and satellites launched by GeoEye, Inc. and DigitalGlobe, Inc. (e.g., 51 × 51 cm panchromatic) from 2000 to 2010. Much of the imagery collected by these companies is used for national intelligence purposes in NGA programs such as ClearView and ExtendedView.

Modern remote sensing science focuses on the extraction of accurate information from remote sensor data. The remote sensing process used to extract information (Figure 2.5) generally involves (1) a clear statement of the problem and the information required, (2) collection of the in situ and remote sensing data to address the problem, (3) transformation of the remote sensing data into information using analog and digital image processing techniques, and (4) accuracy assessment and presentation of the remote sensing-derived information to make informed decisions ( Jensen, 2005 Lillesand et al., 2008 Jensen and Jensen, 2012).

State-of-the-art remote sensing instruments include analog and digital frame cameras, multispectral and hyperspectral sensors based on scanning or linear/area arrays, thermal infrared detectors, active microwave radar (single frequency-single polarization, polarimetric, interferometric, and ground penetrating radar), passive microwave detectors, lidar, and sonar. Selected methods for collecting optical analog and digital aerial photography, multispectral imagery, hyperspectral imagery, and lidar data are shown in Figure 2.6. Lidar imagery is increasingly being used to produce digital surface models, which include vegetation

FIGURE 2.5 Illustration of the process used to extract useful information from remotely sensed data. SOURCE: Jensen, J.R. and R.R. Jensen, Introductory Geographic Information Systems, ©2013. Printed and electronically reproduced by permission of Pearson Education, Inc., Upper Saddle River, New Jersey.

structure and buildings information, and bareearth digital terrain models (NRC, 2007 Renslow, 2012).

Airborne and satellite remote sensing systems can now function as part of a sensor web to monitor and explore environments (Delin and Jackson, 2001). Unlike sensor networks, which merely collect data, each sensor in a sensor web has its own microprocessor and can react and modify its behavior based on data collected by other sensors in the web (Delin, 2005). The individual sensors can be fixed or mobile and can be deployed in the air, in space, and/or on the ground. A few of the sensors can be configured to transmit information beyond the local sensor web, which is useful for obtaining situational awareness (Delin and Small, 2009). Remote sensing systems are likely to find even greater application in the future when used in conjunction with other sensors in a sensor web environment.

Although curricula for educating remote sensing scientists and professionals have been developed, 4 they have not been widely adopted. Ideally, undergraduate

FIGURE 2.6 Selected methods of collecting optical analog and digital aerial photography, multispectral imagery, hyperspectral imagery, and lidar data. SOURCE: Jensen, J.R., Remote Sensing of the Environment: An Earth Resource Perspective, 2nd, © 2007. Printed and electronically reproduced by permission of Pearson Education, Inc., Upper Saddle River, New Jersey.

and graduate students specializing in remote sensing at universities are well versed in a discipline (e.g., forestry, civil engineering, geography, geology) understand how electromagnetic energy interacts with the atmosphere and various kinds of targets are trained in statistics, mathematics, and programming and know how to use a GIS (Foresman et al., 1997). Remote sensing scientists and professionals must be able to analyze digital remote sensor data using a diverse array of digital image processing techniques, such as radiometric and geometric preprocessing, enhancement (e.g., image fusion, filtering), classification (e.g., machine learning,

object-oriented image segmentation, support vector machines), change detection and animation, and the integration of digital remote sensor data with other geospatial data (e.g., soil, elevation, slope) using a GIS ( Jensen et al., 2009). Skills are also needed to interpret real-time video imagery collected from satellite, suborbital, and unmanned aerial vehicles.

Education and Professional Preparation Programs

There are no departments of remote sensing in U.S. universities (Mondello et al., 2006, 2008). Instead, a variety of departments offer degree tracks in remote sensing as part of a degree in other fields, including

&bull geography (all types of remote sensing),

&bull natural resources/environmental science (all types of remote sensing),

&bull engineering (sensor system design and all types of remote sensing),

&bull geomatics (all types of remote sensing),

&bull geology/geoscience (all types of remote sensing and ground penetrating radar),

&bull forestry (all types of remote sensing, but especially lidar),

&bull anthropology (especially the use of aerial photography and ground penetrating radar), and

&bull marine science (especially the use of aerial photography and sonar).

Few of these programs offer lidar courses most lidar instruction takes place within other remote sensing courses.

Dozens of departments at 4-year universities offer degree tracks in remote sensing. A selected list of departments with a remote sensing-related concentration, track, or degree appears in Table A.3 in Appendix A. Geography programs offer more remote sensing courses and grant more degrees specializing in all types of remote sensing than any other discipline.

As far as can be determined, few remote sensing courses are offered at 2-year colleges, and no degrees are granted with a specialization in remote sensing. Remote sensing education is also available through workshops and webinars organized by professional societies and online instruction and degrees offered by universities.

Cartography focuses on the application of mathematical, statistical, and graphical techniques to the science of mapping. The discipline deals with theory and techniques for understanding the creation of maps and their use for positioning, navigation, and spatial reasoning. Components of the discipline include the principles of information design for spatial data, the impact of scale and resolution, and map projections (Slocum et al., 2009). Themes often analyzed include evaluation of design parameters&mdashespecially those involved with symbol appearance, hierarchy, and placement&mdashand assessment of visual effectiveness. Other topics emphasized include transformations and algorithms, data precision, and data quality and uncertainty. Cartography also focuses on automation in the production, interpretation, and analysis of map displays in paper, digital, mobile device, and online form.

Among the key tasks that fall within cartography at NGA are maintaining geographic names data, producing standard map coverage for areas outside the United States, and nautical and aeronautical charting (e.g., Figure 2.7). The operational demands of the armed services for digital versions of standard maps and charts have expanded with the increased availability of automated navigation systems.

The roots of cartography are positioned in geodesy and surveying, in exploration for minerals and natural resources, in maritime trade, and in sketching and lithographic renderings of landscapes by geologists and geographers. The formal discipline of cartography dates back to the late 1700s, when William Playfair began mapping thematic information on demographic, health, and socioeconomic characteristics. Military and strategic applications, particularly navigation and ballistics, have driven many of the major advances in cartography. Improvements in printing, flight, plastics, and electronics supported cartographic production, distribution, preservation, spatial registration, and automation.

The end of World War II created a surplus of trained geographers who moved from military intelligence to academic positions. During the 1970s and

FIGURE 2.7 NGA digital operational navigational chart covering the Korean peninsula at 1:1M scale, displayed in the Falconview software. SOURCE: Clarke (2013b).

1980s, graduate programs specializing in cartography began to emerge at about a dozen universities. Beginning in the early 1980s, GIS began to flourish, largely due to the decision to automate the U.S. Decennial Census and map production at the U.S. Geological Survey (McMaster and McMaster, 2002). Demands for personnel trained in processing spatial information increased. In response, the emphasis of university curricula shifted from cartography to geographic information science (Box 2.3).

Cartographic skills in information design, data modeling, map projections, coordinate systems, and

BOX 2.3
Geographic Information Science

Geographic information science is a term coined in a seminal article by Michael F. Goodchild (1992) to encompass the scientific questions that arise from geographic information, including both research about GIS that would lead eventually to improvements in the technology and research with GIS that would exploit the technology in the advancement of science (Goodchild, 2006). As such, geographic information science includes aspects of cartography, computer science, spatial statistics, cognitive science, and other fields that pertain to the analysis of spatial information, as well as societal and ethical questions raised by the use of GIS (e.g., issues of privacy).

statistical analysis for mapping remain an important foundation for many tasks in geospatial intelligence. For example, an ability to create and interpret interactive and real-time graphical displays of geographic spaces (e.g., streaming video footage of enemy terrain) or of statistical information spaces (e.g., statistical clusters of demographic, economic, political, and religious characteristics) could help identify latent or developing terrorist cells. Skills required for nautical charting include a working knowledge of calculus, solid programming skills, and expertise in converting among international geodetic datums and spheroids. A nautical charting specialist must also be able to compile information from various sources and establish a statistical confidence interval for each information source and to quantify data reliability.

An emerging area of cartography, which addresses the design and analysis of statistical information displays, has been called geovisualization (Dykes et al., 2005) or geographic statistical visualization (Wang et al., 2002). Whereas scientific visualization is focused on realistic renderings of surfaces, solids, and landscapes using computer graphics (McCormick et al., 1987 Card et al., 1999), geovisualization emphasizes information design that links geographic and statistical patterns (e.g., Figure 2.8). The primary purpose of geovisualization is to illustrate spatial information in ways that enable understanding for decision making and knowledge construction (MacEachren et al., 2004). Its practical applications include urban and strategic planning, resource exploration in hostile or inaccessible environments, modeling complex environmental scenarios, and tracking the spread of disease. A superset of this area, called visual analytics, is described in Chapter 3.

The transition from traditional cartography to geographic information science in universities has changed the mix of knowledge and skills being taught. Basic cartographic skills remain a prerequisite to geographic information science training, which requires understanding of projections, scale, and resolution. Virtually all GIS textbooks include basic information on cartographic scale, map projections, coordinate systems, and the size and shape of the Earth. Knowledge about the principles of graphic display has been deemphasized in most curricula, even though map displays in GIS environments are often created by analysts and are subject to misinterpretation. The traditional cartographic training in map production has been replaced by training in cartography, in detection and identification of spatial relationships, in spatial data modeling, and in the application of mapping to spatial pattern analysis. Many curricula have also incorporated coursework to train students in the use of GIS. In the past decade, most curricula have introduced coursework in software programming, database management, and web-based mapping and data delivery.

The minimum cartographic skills needed for professional cartographers include a demonstrated ability to work with basic descriptive and inferential statistics an ability to program in C++, Java, or a scripting language such as Python understanding of the principles of information design (Bertin, 1967) and a working knowledge of current online and archived data sources and software for their display. Professional cartographers are capable of handling large data sets, of undertaking basic and advanced statistical analysis (difference of means, correlation, regression, interpolation) in a commercial software environment, of interpreting spatial patterns in data, and of representing these patterns effectively on charts and map displays.

Cartographic skills used in the subdiscipline of geovisualization include map animation, geographic data exploration, interactive mapping, uncertainty visualization, mapping virtual environments, and collaborative geovisualization (Slocum et al., 2009).


Geometry filtering in Openlayers 3 - Geographic Information Systems

I'm using Openlayers3 for drawing and storing lines, and then doing some processes on the inputs. Now I want to get the coordinates of the starting and ending points of the line while the line is being drawn. In other words, as the user clicks to start the line the coordinates of the starting point being collected and do some process. When the last point is inserted the same thing happens. I have read so many answers here mostly referring to OL2 and I also read the OL3 documents, but seems something is not right. Here is part of my code:

it seems that the function for handling the drawstart works for the first time but then the drawend event does not change the coordinates. However, if I zoom out or in then the coordinates change but then I guess it's not the coordinates of the endpoint of the line. Could someone help me with this issue?

why dont you get the feature drawn and then get the coordinates out of it. It should be much faster.


Università degli Studi di Napoli "Parthenope"

The aim is to provide basics and algorithms for the localisation of elements of interest in digital images acquiring real scenes. More sophisticated methods for information extraction from video sequences and techniques of computer vision will be also introduced and discussed.

Knowledge and understanding: the student must demonstrate knowledge and understanding of the fundamentals of treatments of digital images and of the implementations of efficient algorithms for the manipulation and the extraction of information.

Ability to apply knowledge and understanding: the student must demonstrate the ability to use their acquired knowledge to solve real problems on real images. Moreover, he/she must demonstrate to own adequate knowledge to postulate and discuss original solutions to real case studies.

Autonomy of judgement: the student should be able to assess independently the results coming from the scientific literature and from commercial solutions proposed in the field of digital image and video processing.

Communication skills: the student should be able to discuss approaches and algorithms in the field of study using academic rigor and appropriate terms. He/She must grab the key aspects of solutions in the literature and be able to illustrate and summarise their principles of working.

Learning skills: students must be able to update and deepen topics and applications about image and video processing applied to varied and diverse research fields.

Prerequisites

A good approach and knowledge of the procedural programming is required as well as for basic data structures, with reguard to C/C++ programming language. Having attended a language programming course and passed the exam is therefore strongly required to successfully pass the exams of this course.
In addition, basic notions of linear algebra is strongly required to understand the algorithms presented during the course. Precisely, vectors and matrices together with the algebraic operations to work with them will be considered as previous knowledge of the students and no lessons will be dedicated to them.

Syllabus

The extended program of the course is organised in the following lessons:
• Lesson 1: Formation of images: Pinhole Camera Thin len camera Perspective camera Intrinsic and Extrinsic parameters ( [1] pp. 4-12 pp. 14-19)(6hours)
• Lesson 2: Direct and Indirect Calibration ([1] pp. 22-29)(4hours)
• Lesson 3: Fourier e Image Sampling: Sampling ([2] pp. 74­-77) Fourier ([2] pp. 221­- 275)(4hours)
• Lesson 4: Stereo reconstruction: Stereo systems Epipolar geometry Triangulation for 3D reconstruction ([1] pp. 197-203 [4] pp. 168-174)(4hours)
• Lesson 5: Filters: Finite Impulse Response (FIR): Infinite Impulse Response (IIR) Convolution ([1] pp. 107-108, 113-117 [2] pp. 146-156)(4hours)
• Lesson 6: Filtering in domain space: Linear filtering techniques high-pass and low-pass. Non-Linear Filtering: median filter, k-median. High-Boost filter. Gaussiano filter Derivatives Gradient-based filtering Laplacian filtering.([2] pp. 139-156 pp. 166­-187 pp. 247­-280 [3] pp. 51-66)(4hours)
• Lesson 7: Image segmentation ([2] pp. 711­-790 [4] Argomento 2) Segmentation region growing ([2] pp. 785­-787) Splitting e merging segmentation ([2] pp. 788­ - 790) (6hours)
• Lesson 8: Hough Transform ([3] pp. 97­-101 ­ [4] Argomento 3) (2hours)
• Lesson 9/10: Motion Tracking e Optical Flow ([4] Argomento 4 ­ [3] pp. 191- 197) (2hours)
• Lesson 11: Color image analysis: Color perception ([2] pp. 417-422) Grassman laws ([4] Argomento 5) Model spaces ([2] pp. 423 -­ 429) Clustering (K­means, Meng­Hee Heng, IsoData, Ohlander, Min­Cut, Shi Normalized­Cut ([4] Argomento 5)(4hours)
• Lesson 12: Canny Edge Detector ([3] pp. 71-80) Harris ([3] pp. 81-84)(4hours)
• Lesson 13 : Morphological Operators ([4] Argomento 1 [2] pp. 649­-698)(2hours)
• Lesson 14 : SIFT / Bag of words ([1] pp. 155­-159)(2hours)

The course focuses on digital images, starting from the how cameras acquire and digitalise the scene. From that, the course explores a wide collection of algorithms for the stereo-vision, edge detection, segmentation of objects to conclude with video sequences and motion analysis.

Teaching Methods

Teaching consists of 48 hours lectures, organised in lessons of 2 hours according to the academic calendar. Each lecture can be a theoretical and practical lesson, given by the teacher and related to one of the topics of the course. The theoretical lessons aim at giving the student the knowledgebase of algorithms for image processing and the technical and scientific basics for the understanding and the implementation of them. During the course, practical lessons are provided. They are collegial in nature, take place in the classroom and are given by the teacher who proposes solutions to practical exercises meant to verify the adoption and implementation of the theoretical topics presented in the previous lessons. The resolution of such exercises allows the students to verify his/her understanding of the theoretical concepts and his/her ability to proposed alternative implementations
The attendance is strongly encouraged, although it is optional. The exam is the same for all student, no matter of the rate of the attendance of the lessons (exception to this rule is for students who constantly attend the lesson and who have access to the partial tests).


Remote Sensing And GIS

Unit-1

  • Photogrammetry: Definition of Photogrammetric Terms, Geometry of aerial and terrestrial photographs, Aerial camera and photo-theodolite, Scale of a Photograph, Tilt and Height displacements, Stereoscopic vision and stereoscopes, Height determination from parallax measurements, Flight planning, Maps and Map substitutes and their uses.

Unit-2

  • Remote Sensing: Introduction and definition of remote sensing terms, Remote Sensing System, Electromagnetic radiation and spectrum, Spectral signature, Atmospheric windows.

Unit-3

  • Different types of platforms, sensors and their characteristics, Orbital parameters of a satellite, Multi concept in Remote Sensing.

Unit-4

  • Image Interpretation: Principles of interpretation of aerial and satellite images, equipments and aids required for interpretation, ground truth – collection and verification, advantages of multidate and multiband images. Digital Image Processing concept.

Unit-5

  • Geographic Information System (GIS) : Introduction & applications of GIS in map revision, Land use, Agriculture, Forestry, Archaeology, Municipal, Geology, water resources, Soil Erosion, Land suitability analysis, change detection.

Reference Books:

  • Basics of Remote Sensing & GIS by Dr. S.Kumar,Univertsity Sc. Press.
  • Geographic Information System by Kang Tsung Chang, Tata Mc Graw Hills.
  • Remote Sensing and GIS by Legg.C.A., Ellis Horwood, London.
  • Remote sensing and GIS by Bhatt Oxford University Press.

Spatializing Area-Based Measures of Neighborhood Characteristics for Multilevel Regression Analyses: An Areal Median Filtering Approach

Area-based measures of neighborhood characteristics simply derived from enumeration units (e.g., census tracts or block groups) ignore the potential of spatial spillover effects, and thus incorporating such measures into multilevel regression models may underestimate the neighborhood effects on health. To overcome this limitation, we describe the concept and method of areal median filtering to spatialize area-based measures of neighborhood characteristics for multilevel regression analyses. The areal median filtering approach provides a means to specify or formulate “neighborhoods” as meaningful geographic entities by removing enumeration unit boundaries as the absolute barriers and by pooling information from the neighboring enumeration units. This spatializing process takes into account for the potential of spatial spillover effects and also converts aspatial measures of neighborhood characteristics into spatial measures. From a conceptual and methodological standpoint, incorporating the derived spatial measures into multilevel regression analyses allows us to more accurately examine the relationships between neighborhood characteristics and health. To promote and set the stage for informative research in the future, we provide a few important conceptual and methodological remarks, and discuss possible applications, inherent limitations, and practical solutions for using the areal median filtering approach in the study of neighborhood effects on health.

This is a preview of subscription content, access via your institution.


Assista o vídeo: OpenLayers Add Vector Layer to Web Map (Outubro 2021).