Select your language

Suggested languages for you:
Log In App nutzen

Lernmaterialien für Kartographie an der Universität Göttingen

Greife auf kostenlose Karteikarten, Zusammenfassungen, Übungsaufgaben und Altklausuren für deinen Kartographie Kurs an der Universität Göttingen zu.

TESTE DEIN WISSEN

Was versteht man unter der Divergenz, was sagt sie aus?

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

statistische Distanz
zwischen den Signaturen

--> gibt Auskunft darüber, wie gut die Klassen unterscheidbar sind

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Wie lauten die vier Auflösungsdomänen und was bedeuten sie?

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  • Spektrale Auflösung: wie viele und welche Kanäle werden abgedeckt und wie breit- oder feinbandig sind sie
  • Geometrische / räumliche Auflösung: wie groß ist ein Pixel
  • Radiometrische Auflösung: Zahl der Graustufen
  • Temporale / zeitliche Auflösung: Wiederholrate der Aufnahmen
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN
Analysemöglichkeiten von SAR Amplitudenbildern
Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
• Vergleich von zwei Bildern der gleichen Szene und ermitteln der Unterschiede (Change Detection): – Vegetationsänderungen – Städtebauliche Veränderungen – Gletscherrückgang – Eisberg-Drifts – Ölteppich-Monitoring • Verwendung und Analyse von SAR Bildern verschiedener Frequenzen: – Tiefe Frequenzen dringen in den Wald ein, hohe reflektieren schon an der Oberfläche eines Blattes. • Polarimetrie: – Wie beeinflussen Objekteigenschaften die Ausrichtungswinkel der SAR-Wellen?
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Nenne zwei wichtige Hochpassfilter und ihre jeweilige Wirkung.

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  • Laplace-Filter:
    • Richtungsabhängiger Operator
    • Hebt Strukturen hervor, die quer zur Arbeitsrichtung des
      Operators verlaufen
  • Sobel-Filter:
    • Richtungsunabhängiger Operator
    • Hebt Strukturen unabhängig von deren Verlauf hervor
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Was versteht man unter einem Hochpassfilter, zu welchem Bildergebnis führt er?

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  • es werden niederfrequente Bildbereiche abgeschwächt und hochfrequente, in denen kleinräumig Grautonunterschiede auftauchen, verstärkt
  • Kontrastverstärkung
  • betonen Texturen und Kanten
  • Verschwinden homogener Flächen, Bildrauschen erhöht sich 
  • Verhärtung des visuellen Bildeindrucks
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

FOV

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

Sensorblickwinkel/Öffnungswinkel

FOV = IFOV x Ns (Strecke Nadir)

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

IFOV

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

Instantaneous Field of View (Augenblickliches Sichtfeld). Wird oft als Winkel angegeben. Bedingt die fäumliche Auflösung. 

Pixelgröße B = IFOV x Flughöhe

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Spektrale Auflösung

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

Anzahl der Kanäle und welchen wellenlängenbereih jeder Kanal wahrnehmen kann (Kanalbreite)

Sensor 1:1 mit 0,3 nm Bandbreite

Sensor 2:3 mit 0,1 nm Bandbreite

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN
soil properties determining reflectance
Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
texture, water content, organic matter, and mineral content
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN
Data transformation: Aim
Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
Goal of a spectral feature space transformation is a non-correlated representation of spectral bands Two types of transformation exist: – Statistical transformation: maximizes the correlation of spectral bands based on image statistics (e.g. Principal-Component-Analysis) – Thematic transformation: optimizes the feature space considering thematic aspects (e.g. Tasseled Cap)
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN
Analysemöglichkeiten SAR Phasenbild
Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
Die Phase allein bringt wenig – aber Änderungen in der Phase sind sehr nützlich. In den 70er und 80er Jahren wurde mit dem aufkommen von satelliten- gestützten SAR Sensoren erstmals die Topographie mit Hilfe der SAR Interferometrie abgebildet. Heute gibt es ein globales Höhenmodell (SRTM), welches mittels SAR Interferometrie bestimmt wurde (und es kommt bald noch ein besseres...)
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN
Linear spectral mixture analysis: Endmember selection
Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
The selection of endmember must consider: - Purity: Endmember must be spectrally pure - Validity: Endmember must be comparable with the image data - Representativeness: Endmember must represent the image content
Lösung ausblenden
  • 124724 Karteikarten
  • 2583 Studierende
  • 79 Lernmaterialien

Beispielhafte Karteikarten für deinen Kartographie Kurs an der Universität Göttingen - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

Was versteht man unter der Divergenz, was sagt sie aus?

A:

statistische Distanz
zwischen den Signaturen

--> gibt Auskunft darüber, wie gut die Klassen unterscheidbar sind

Q:

Wie lauten die vier Auflösungsdomänen und was bedeuten sie?

A:
  • Spektrale Auflösung: wie viele und welche Kanäle werden abgedeckt und wie breit- oder feinbandig sind sie
  • Geometrische / räumliche Auflösung: wie groß ist ein Pixel
  • Radiometrische Auflösung: Zahl der Graustufen
  • Temporale / zeitliche Auflösung: Wiederholrate der Aufnahmen
Q:
Analysemöglichkeiten von SAR Amplitudenbildern
A:
• Vergleich von zwei Bildern der gleichen Szene und ermitteln der Unterschiede (Change Detection): – Vegetationsänderungen – Städtebauliche Veränderungen – Gletscherrückgang – Eisberg-Drifts – Ölteppich-Monitoring • Verwendung und Analyse von SAR Bildern verschiedener Frequenzen: – Tiefe Frequenzen dringen in den Wald ein, hohe reflektieren schon an der Oberfläche eines Blattes. • Polarimetrie: – Wie beeinflussen Objekteigenschaften die Ausrichtungswinkel der SAR-Wellen?
Q:

Nenne zwei wichtige Hochpassfilter und ihre jeweilige Wirkung.

A:
  • Laplace-Filter:
    • Richtungsabhängiger Operator
    • Hebt Strukturen hervor, die quer zur Arbeitsrichtung des
      Operators verlaufen
  • Sobel-Filter:
    • Richtungsunabhängiger Operator
    • Hebt Strukturen unabhängig von deren Verlauf hervor
Q:

Was versteht man unter einem Hochpassfilter, zu welchem Bildergebnis führt er?

A:
  • es werden niederfrequente Bildbereiche abgeschwächt und hochfrequente, in denen kleinräumig Grautonunterschiede auftauchen, verstärkt
  • Kontrastverstärkung
  • betonen Texturen und Kanten
  • Verschwinden homogener Flächen, Bildrauschen erhöht sich 
  • Verhärtung des visuellen Bildeindrucks
Mehr Karteikarten anzeigen
Q:

FOV

A:

Sensorblickwinkel/Öffnungswinkel

FOV = IFOV x Ns (Strecke Nadir)

Q:

IFOV

A:

Instantaneous Field of View (Augenblickliches Sichtfeld). Wird oft als Winkel angegeben. Bedingt die fäumliche Auflösung. 

Pixelgröße B = IFOV x Flughöhe

Q:

Spektrale Auflösung

A:

Anzahl der Kanäle und welchen wellenlängenbereih jeder Kanal wahrnehmen kann (Kanalbreite)

Sensor 1:1 mit 0,3 nm Bandbreite

Sensor 2:3 mit 0,1 nm Bandbreite

Q:
soil properties determining reflectance
A:
texture, water content, organic matter, and mineral content
Q:
Data transformation: Aim
A:
Goal of a spectral feature space transformation is a non-correlated representation of spectral bands Two types of transformation exist: – Statistical transformation: maximizes the correlation of spectral bands based on image statistics (e.g. Principal-Component-Analysis) – Thematic transformation: optimizes the feature space considering thematic aspects (e.g. Tasseled Cap)
Q:
Analysemöglichkeiten SAR Phasenbild
A:
Die Phase allein bringt wenig – aber Änderungen in der Phase sind sehr nützlich. In den 70er und 80er Jahren wurde mit dem aufkommen von satelliten- gestützten SAR Sensoren erstmals die Topographie mit Hilfe der SAR Interferometrie abgebildet. Heute gibt es ein globales Höhenmodell (SRTM), welches mittels SAR Interferometrie bestimmt wurde (und es kommt bald noch ein besseres...)
Q:
Linear spectral mixture analysis: Endmember selection
A:
The selection of endmember must consider: - Purity: Endmember must be spectrally pure - Validity: Endmember must be comparable with the image data - Representativeness: Endmember must represent the image content
Kartographie

Erstelle und finde Lernmaterialien auf StudySmarter.

Greife kostenlos auf tausende geteilte Karteikarten, Zusammenfassungen, Altklausuren und mehr zu.

Jetzt loslegen

Das sind die beliebtesten StudySmarter Kurse für deinen Studiengang Kartographie an der Universität Göttingen

Für deinen Studiengang Kartographie an der Universität Göttingen gibt es bereits viele Kurse, die von deinen Kommilitonen auf StudySmarter erstellt wurden. Karteikarten, Zusammenfassungen, Altklausuren, Übungsaufgaben und mehr warten auf dich!

Mehr Karteikarten anzeigen

Das sind die beliebtesten Kartographie Kurse im gesamten StudySmarter Universum

Kartographie WiSe 1920

LMU München

Zum Kurs
Digitale Kartographie

Universität Münster

Zum Kurs
GIS & Kartographie

Leibniz Universität Hannover

Zum Kurs

Die all-in-one Lernapp für Studierende

Greife auf Millionen geteilter Lernmaterialien der StudySmarter Community zu
Kostenlos anmelden Kartographie
Erstelle Karteikarten und Zusammenfassungen mit den StudySmarter Tools
Kostenlos loslegen Kartographie