В связи с тем, что из-за пандемии коронавируса работодатели перевели большую часть сотрудников на удаленную работу, ГК «СКАНЭКС» объявляет о новом формате своих образовательных курсов. Теперь они будут проходить дистанционно. Ближайший курс стартует уже в апреле. Для его участников предоставляется огромная скидка — стоимость участия снижена с 60 до 39 тысяч рублей.
С 24 по 30 апреля 2020 г. по будням состоится дистанционный курс «Программное обеспечение ScanEx Image Processor. Технологии углубленной обработки данных ДЗЗ. Тематическая обработка и классификация данных ДЗЗ». Лучшие эксперты ГК «СКАНЭКС» расскажут про все тонкости работы со спутниковыми данными. Образовательная программа для удаленного формата обучения разработана на таком же высоком уровне, как и для очного, проводится с «живыми» преподавателями, которые будут рады ответить на вопросы, возникающие во время чтения курса. Ежедневно предусмотрены как теоретическая, так и практическая части, рассматривается множество кейсов, основанных на реальных задачах, которые решали специалисты ГК «СКАНЭКС» для своих Заказчиков.
Обучение будет происходить с использованием современных технических программ для удаленной работы и коммуникаций, таких как Zoom, Skype, GooGle Remote Desktop и Sсanex Image Processor (участникам на время обучения и дальнейшего тестового использования будет предоставлена демонстрационная лицензия на 30 дней). Инструкция будет разослана слушателям за несколько дней до старта курса.
Для регистрации на курс необходимо отправить заявку на course@scanex.ru, указав ФИО планируемых участников курса, их должность, контактные данные (телефон и e-mail) и название компании. После того, как группа будет набрана, менеджер ГК «СКАНЭКС» отправит договор на обучение.
По заявке компаний ГК «СКАНЭКС» может провести любой свой образовательный курс в дистанционном формате. Минимальное количество участников корпоративных курсов — 5 человек.
Полная программа курса «Программное обеспечение ScanEx Image Processor. Технологии углубленной обработки данных ДЗЗ. Тематическая обработка и классификация данных ДЗЗ»:
День 1
Теоретическая часть:
Космические снимки и их свойства, современный фонд космических снимков;
Параметры съемочных орбит;
Различные типы и виды съемочной аппаратуры;
Основные принципы формирования изображений современных съемочных систем;
Геометрические и радиометрические свойства снимков.
Практическая часть:
Общее описание программы ScanEx Image Processor (назначение, особенности, основные поддерживаемые форматы, интерфейс программы);
Начало работы в программе (загрузка данных в программу; изменение проекции и разрешения рабочего проекта; рабочие окна и инструменты навигации; работа с изображениями; работа с гистограммой; сохранение результатов обработки в файл);
Работа с векторными слоями (загрузка векторных слоев в программу; создание и редактирование векторных объектов; выбор отображения подписей объектов; создание нового векторного слоя; внесение и просмотр атрибутивной информации векторных объектов);
Создание библиотеки растровых данных и загрузка данных из нее.
День 2
Теоретическая часть:
Основные подходы по исправлению геометрических искажений различных типов снимков с учетом особенностей съемочной аппаратуры и рельефа местности;
Цифровые модели рельефа;
Вычисление отражательной способности и методы атмосферной коррекции, доступные в SIP;
Улучшающие преобразования, спектральные преобразования;
Топографическая коррекция;
Методы построения цифровых моделей рельефа и местности;
Индексные изображения.
Практическая часть:
Геометрическая коррекция: привязка с использованием строгой модели сенсора;
Пакетная загрузка общедоступных матриц высот (GTOPO-30, SRTM и др.);
Ортотрансформирование;
Геометрическая коррекция с использованием RPC-коэффициентов;
Автоматическая корегистрация изображений.
День 3
Практическая часть:
Блочное уравнивание;
Создание мозаичных покрытий с автоматической тональной балансировкой и формированием линий сшивки в автоматическом режиме;
Улучшение пространственного разрешения (операция Image Fusion);
Синтез зеленого и синего каналов (для данных, не имеющих синего);
Компенсация дымки на мультиспектральных снимках;
Вычисление отражательной способности и атмосферная коррекция;
Арифметические операции над растровыми слоями, создание макросов;
Работа с индексными изображениями (создание, визуализация).
День 4
Теоретическая часть
Области и возможности тематического применения космических снимков;
Предварительный анализ снимка для проведения дешифрирования;
Основные методы и подходы к дешифрированию космических снимков: визуально-интерактивное и автоматизированное дешифрирование;
Алгоритмы автоматизированной классификации космических снимков: алгоритмы попиксельной и объектно-ориентированной классификации;
Дополнительные методы и инструменты дешифрирования;
Общая технологическая цепочка тематической обработки космических снимков.
Практическая часть:
Классификация космического снимка методом спектральной необучаемой попиксельной классификации;
Создание эталонов для обучаемой классификации;
Классификация космического снимка при помощи нейронных сетей прямого распространения
День 5
Практическая часть:
Классификация космического снимка методом самоорганизующихся нейронных сетей с предварительным обучением;
Работа с отображением и представлением нейронной сети, предварительная оценка созданной нейронной сети и качества классификации;
Создание тематической легенды и системы иерархических классов;
Векторизация и растеризация полученного результата классификации, сохранение результатов классификации;
Сегментация многоканального космического снимка;
Постобработка результатов классификации спутниковой съемки;
Бинарная классификация;
Детектирование изменений на разновременных данных (Change Detection).
