Основы дешифрирования на одной картинке 🙌
На любом курсе по дешифрированию снимков вы встретите супер-важную теорию, оформленную в виде необычных графиков.
Графики спектральных кривых (spectral signatures) — диаграммы отражательной способности поверхностей в разных частях электромагнитного спектра.
Растительность, почва, вода и другие поверхности в разных частях спектра по-разному отражают электромагнитные волны. По графикам, где показана эта разница, можно дешифрировать объекты и их типы: отличать берёзу от ели или чистый снег от грязного.
👀 Поизучав графики*, вы увидите:
• почему облака такие белые и яркие в разных каналах
• почему вода всегда тёмная, а влажная почва темнее сухой
• почему трава зелёная :)
*В разных источниках графики могут различаться: на них могут быть показаны разные типы поверхностей, а числа и форма кривых может немного меняться. А ещё один и тот же тип объектов в разные сезоны и в разных районах может иметь разные кривые.
Ещё эти графики открывают нам физическую природу спектральных индексов:
• индекс NDVI подчеркивает пик и провал на графике спектральной кривой растительности;
• индекс NBR основан на том, что после пожара отражение растительности в части NIR падает, а отражение сухой земли в части SWIR возрастает;
• другие индексы после графиков тоже превратятся из загадочных заклинаний в объяснимые инструменты.
⚡️На курсе по ДЗЗ с 3 февраля Яна (тг: Геоинформатика) за пять занятий на практике научит работе с данными ДЗЗ в QGIS. Там всё от самых основ с закреплением материала (практика продуманная, послужит надолго).
Ещё на эту тему:
‣ Статья на GIS-Lab со ссылками на учебники 🫶
‣ Источники изображений: 1, 2, 3, 4.
На любом курсе по дешифрированию снимков вы встретите супер-важную теорию, оформленную в виде необычных графиков.
Графики спектральных кривых (spectral signatures) — диаграммы отражательной способности поверхностей в разных частях электромагнитного спектра.
Растительность, почва, вода и другие поверхности в разных частях спектра по-разному отражают электромагнитные волны. По графикам, где показана эта разница, можно дешифрировать объекты и их типы: отличать берёзу от ели или чистый снег от грязного.
👀 Поизучав графики*, вы увидите:
• почему облака такие белые и яркие в разных каналах
• почему вода всегда тёмная, а влажная почва темнее сухой
• почему трава зелёная :)
*В разных источниках графики могут различаться: на них могут быть показаны разные типы поверхностей, а числа и форма кривых может немного меняться. А ещё один и тот же тип объектов в разные сезоны и в разных районах может иметь разные кривые.
Ещё эти графики открывают нам физическую природу спектральных индексов:
• индекс NDVI подчеркивает пик и провал на графике спектральной кривой растительности;
• индекс NBR основан на том, что после пожара отражение растительности в части NIR падает, а отражение сухой земли в части SWIR возрастает;
• другие индексы после графиков тоже превратятся из загадочных заклинаний в объяснимые инструменты.
⚡️На курсе по ДЗЗ с 3 февраля Яна (тг: Геоинформатика) за пять занятий на практике научит работе с данными ДЗЗ в QGIS. Там всё от самых основ с закреплением материала (практика продуманная, послужит надолго).
Ещё на эту тему:
‣ Статья на GIS-Lab со ссылками на учебники 🫶
‣ Источники изображений: 1, 2, 3, 4.
❤19👍2
group-telegram.com/cartetika_channel/1069
Create:
Last Update:
Last Update:
Основы дешифрирования на одной картинке 🙌
На любом курсе по дешифрированию снимков вы встретите супер-важную теорию, оформленную в виде необычных графиков.
Графики спектральных кривых (spectral signatures) — диаграммы отражательной способности поверхностей в разных частях электромагнитного спектра.
Растительность, почва, вода и другие поверхности в разных частях спектра по-разному отражают электромагнитные волны. По графикам, где показана эта разница, можно дешифрировать объекты и их типы: отличать берёзу от ели или чистый снег от грязного.
👀 Поизучав графики*, вы увидите:
• почему облака такие белые и яркие в разных каналах
• почему вода всегда тёмная, а влажная почва темнее сухой
• почему трава зелёная :)
*В разных источниках графики могут различаться: на них могут быть показаны разные типы поверхностей, а числа и форма кривых может немного меняться. А ещё один и тот же тип объектов в разные сезоны и в разных районах может иметь разные кривые.
Ещё эти графики открывают нам физическую природу спектральных индексов:
• индекс NDVI подчеркивает пик и провал на графике спектральной кривой растительности;
• индекс NBR основан на том, что после пожара отражение растительности в части NIR падает, а отражение сухой земли в части SWIR возрастает;
• другие индексы после графиков тоже превратятся из загадочных заклинаний в объяснимые инструменты.
⚡️На курсе по ДЗЗ с 3 февраля Яна (тг: Геоинформатика) за пять занятий на практике научит работе с данными ДЗЗ в QGIS. Там всё от самых основ с закреплением материала (практика продуманная, послужит надолго).
Ещё на эту тему:
‣ Статья на GIS-Lab со ссылками на учебники 🫶
‣ Источники изображений: 1, 2, 3, 4.
На любом курсе по дешифрированию снимков вы встретите супер-важную теорию, оформленную в виде необычных графиков.
Графики спектральных кривых (spectral signatures) — диаграммы отражательной способности поверхностей в разных частях электромагнитного спектра.
Растительность, почва, вода и другие поверхности в разных частях спектра по-разному отражают электромагнитные волны. По графикам, где показана эта разница, можно дешифрировать объекты и их типы: отличать берёзу от ели или чистый снег от грязного.
👀 Поизучав графики*, вы увидите:
• почему облака такие белые и яркие в разных каналах
• почему вода всегда тёмная, а влажная почва темнее сухой
• почему трава зелёная :)
*В разных источниках графики могут различаться: на них могут быть показаны разные типы поверхностей, а числа и форма кривых может немного меняться. А ещё один и тот же тип объектов в разные сезоны и в разных районах может иметь разные кривые.
Ещё эти графики открывают нам физическую природу спектральных индексов:
• индекс NDVI подчеркивает пик и провал на графике спектральной кривой растительности;
• индекс NBR основан на том, что после пожара отражение растительности в части NIR падает, а отражение сухой земли в части SWIR возрастает;
• другие индексы после графиков тоже превратятся из загадочных заклинаний в объяснимые инструменты.
⚡️На курсе по ДЗЗ с 3 февраля Яна (тг: Геоинформатика) за пять занятий на практике научит работе с данными ДЗЗ в QGIS. Там всё от самых основ с закреплением материала (практика продуманная, послужит надолго).
Ещё на эту тему:
‣ Статья на GIS-Lab со ссылками на учебники 🫶
‣ Источники изображений: 1, 2, 3, 4.
BY Картетика.Канал
Share with your friend now:
group-telegram.com/cartetika_channel/1069