but.committee	prof. RNDr. Miloslav Druckmüller, CSc. (předseda) doc. RNDr. Jan Pokorný, CSc. (člen) doc. Ing. Pavel Štarha, Ph.D. (člen) prof. RNDr. Ivana Horová, CSc. (člen) prof. RNDr. Jana Albrechtová, Ph.D. (člen) prof. RNDr. Radim Chmelík, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Předložená práce obsahuje původní výsledky, odkazuje se na autorovy publikace z recenzovaných časopisů. Řeší teroretický problém s přímým aplikačním využitím.	cs
but.jazyk	angličtina (English)
but.program	Aplikace přírodních věd	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Zemek, František	en
dc.contributor.author	Pivovarník, Marek	en
dc.contributor.referee	Pokorný,, Jan	en
dc.contributor.referee	Štarha, Pavel	en
dc.date.created	2017	cs
dc.description.abstract	Letecká termální hyperspektrální data přinášejí řadu informací o teplotě a emisivitě zemského povrchu. Při odhadování těchto parametrů z dálkového snímání tepelného záření je třeba řešit nedourčený systém rovnic. Bylo navrhnuto několik přístupů jak tento problém vyřešit, přičemž nejrozšířenější je algoritmus označovaný jako Temperature and Emissivity Separation (TES). Tato práce má dva hlavní cíle: 1) zlepšení algoritmu TES a 2) jeho implementaci do procesingového řetězce pro zpracování obrazových dat získaných senzorem TASI. Zlepšení algoritmu TES je možné dosáhnout nahrazením používaného modulu normalizování emisivity (tzv. Normalized Emissivity Module) částí, která je založena na vyhlazení spektrálních charakteristik nasnímané radiance. Nový modul je pak označen jako Optimized Smoothing for Temperature Emissivity Separation (OSTES). Algoritmus OSTES je připojen k procesingovému řetězci pro zpracování obrazových dat ze senzoru TASI. Testování na simulovaných datech ukázalo, že použití algoritmu OSTES vede k přesnějším odhadům teploty a emisivity. OSTES byl dále testován na datech získaných ze senzorů ASTER a TASI. V těchto případech však není možné pozorovat výrazné zlepšení z důvodu nedokonalých atmosférických korekcí. Nicméně hodnoty emisivity získané algoritmem OSTES vykazují více homogenní vlastnosti než hodnoty ze standardního produktu senzoru ASTER.	en
dc.description.abstract	Airborne thermal hyperspectral data delivers valuable information about the temperature and emissivity of the Earth's surface. However, attempting to derive temperature and emissivity from remotely sensed thermal radiation results in an underdetermined system of equations. Several approaches have been suggested to overcome this problem, but the most widespread one is called the Temperature and Emissivity Separation (TES) algorithm. This work focuses on two major topics: 1) improving the TES algorithm and 2) implementing it in a processing chain of image data acquired from the TASI sensor. The improvement of the TES algorithm is achieved by replacing the Normalized Emissivity Module with a new module, which is based on smoothing of spectral radiance signatures. The improved TES algorithm is called Optimized Smoothing for Temperature Emissivity Separation (OSTES). The OSTES algorithm is appended to a pre-processing chain of image data acquired from the TASI sensor. The testing of OSTES with simulated data shows that OSTES produces more accurate and precise temperature and emissivity retrievals. OSTES was further applied on ASTER standard products and on TASI image data. In both cases is not possible to observe significant improvement of the OSTES algorithm due to imperfect atmospheric corrections. However, the OSTES emissivitites are smoother than emissivities delivered as ASTER standard product over homogeneous surfaces.	cs
dc.description.mark	P	cs
dc.identifier.citation	PIVOVARNÍK, M. New Approaches in Airborne Thermal Image Processing for Landscape Assessment [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2017.	cs
dc.identifier.other	98126	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/63820
dc.language.iso	en	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	dálkový průzkum Země	en
dc.subject	letecké obrazové data	en
dc.subject	termální hypespektrální data	en
dc.subject	separace teploty a emisivity	en
dc.subject	TASI senzor	en
dc.subject	algoritmus	en
dc.subject	tepelné záření	en
dc.subject	remote sensing	cs
dc.subject	airborne image data	cs
dc.subject	thermal hyperspectral data	cs
dc.subject	temperature and emissivity separation	cs
dc.subject	TASI sensor	cs
dc.subject	algorithm	cs
dc.subject	thermal infrared	cs
dc.title	New Approaches in Airborne Thermal Image Processing for Landscape Assessment	en
dc.title.alternative	New Approaches in Airborne Thermal Image Processing for Landscape Assessment	cs
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	doctoralThesis	en
dc.type.evskp	dizertační práce	cs
dcterms.dateAccepted	2017-04-28	cs
dcterms.modified	2017-05-02-10:08:37	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta strojního inženýrství	cs
sync.item.dbid	98126	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.27 14:42:25	en
sync.item.modts	2025.01.17 14:15:33	en
thesis.discipline	Aplikovaná matematika	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav matematiky	cs
thesis.level	Doktorský	cs
thesis.name	Ph.D.	cs

New Approaches in Airborne Thermal Image Processing for Landscape Assessment

Files

Original bundle

Collections