DALJINSKA DETEKCIJA I RAČUNARSKA OBRADA SLIKE

Profesor:

vanr. prof. dr Dušan Jovanović: dusan.mailzastudente@gmail.com, NTP430

prof. dr Miro Govedarica: miro@uns.ac.rs, NTP429

Asistent:

asistent-master Milan Gavrilović, milangavrilovic@uns.ac.rs, NTP407

 

U okviru ovog predmeta studenti će se upoznati sa osnovnim prinicipima daljinske detekcije i računarske obrade slike.

Teme koje su obuhvaćene u nastavnom procesu su: Multispektralne i radarske satelitske platforme, Rasterski formati, Detekcija promena, Obrada, predprocesiranje i klasifikacija satelitskih snimaka, Ocena tačnosti klasifikacije, Indeksi, Primena daljinske detekcije u različitim aplikacijama.

 

FORMIRANJE OCENE

            Ocena se formira iz dve nezavisne provere znanja (praktičan i teorijski deo ispita).

 

PRAKTIČNI DEO ISPITA (najviše 50 bodova)

 1.  Bodovi sa računarskih vežbi

Tri računarska testa:

  1. Individualan rad na računaru posle prva tri termina vežbi - 10 bodova
  2. Individualan rad na računaru posle druga tri termina vežbi - 10 bodova
  3. Grupni samostalan rad - 15 bodova

 2.  Bodovi sa prisustva na vežbama i predavanjima (najviše 5 bodova)

 3.  Kolokvijumi 

  1. Prvi sredinom semestra - maksimalno 5 bodova
  2. Drugi krajem semestra  - maksimalno 5 bodova

NAPOMENA: BODOVI NA KOLOKVIJUM SE MOGU OSOVOJITI SAMO TOKOM SEMESTRA. NAKON TOGA NIJE VIŠE MOGUĆE IZLAZAK NA KOLOKVIJUM.

 

TEORIJSKI DEO ISPITA (najviše 50 bodova)

Uslov za izlazak na teorijski deo ispita je osvojenih 50% bodova za svaki od tri zadatka sa računarskih vežbi.  Kolokvijumi nisu uslov za izlazak na usmeni deo ispita.

Usmeni deo ispita - održava se u ispitnim rokovima definisanim od strane studentske službe. 

Studenti koji imaju preko 90% osvojenih bodova u praktičnom delu ispita, mogu da zamene usmeni deo ispita projektnim zadatkom.  Ovo je moguće samo uz dogovor sa profesorom. 

 

SVI POLOŽENI DELOVI PRAKTIČNOG DELA ISPITA VAŽE 2 ŠKOLSKE GODINE.

 

Akademska etika

  • Korišćenje nedozvoljenih sredstava na ispitu ili testu povlači poništavanje svih do tada osvojenih bodova, kao i predviđene zabrane izlaska na ispit. 

 

Primer literature: 

  • Materijali korišćeni u nastavi i na vežbama
  • A Canada Centre for Remote Sensing Remote Sensing Tutorial
  • Introductory Digital Image Processing - A Remote Sensing Perspective, John R. Jensen
  • Remote Sensing of the Environment - An Earth Resource Perspective, John R. Jensen


Teme za diplomski rad : 

  • Klasifikacija satelitskih snimaka - Support vector machine (LIBSVM)
  • LandTrendr spectral-temporal segmentation algorithm
  • PCA - Principal component analysis