Cserép Máté honlapja

Célkitűzés

A kurzus célja olyan térinformatikai modellek, megoldások, illetve programcsomagok megismerése, illetve segítségükkel történő szoftverfejlesztés elsajátítása, amelyeknek köszönhetően piacképes szakmai tudásra tehető szer, előnyt jelentve a szakterületben való elhelyezkedésben.
A félév során a hallgatók az általuk választott témakörrel, vagy témakörökkel foglalkozhatnak, amely lehet gyakorlatorientált, vagy elméleti, tudományos terület is a térinformatika, illetve a távérzékelés területéről.

Szükséges előismeretek

• Térinformatikai és távérzékelési alapismeretek.
• Szoftvertechnológiai alapok, általános szoftver architektúrák.
• Projekteszközök általános ismerete.
• Objektumorientált programozás, modellezés, tervminták.
• Adatszerkezetek és elemi algoritmusok ismerete.

Számonkérés

A hallgatók a tárgyból gyakorlati jegyet szerezhetnek.
A hallgatóknak egy projektfeladatot kell teljesíteniük a félév során, amely lehet egy adott tudományos térinformatikai/távérzékelési témakör feldolgozása vagy egy alkalmazási projektfeladat teljesítése. A hallgatóknak a félév elején kell kiválasztani a megfelelő témakört, illetve feladatot, majd a félév végén prezentálniuk a végeredményt. A projektek megvalósítása történhet egyedileg, illetve csoportosan is.

Értékelés

A hallgatók a tárgyból aláírást, valamint gyakorlati jegyet szerezhetnek. Az értékelés a hallgató egyéni teljesítménye alapján történik, az elvégzett munka minősége alapján.
Az aláírás előfeltétele projektmunka legalább elégséges szinten történő teljesítése és a prezentáció megtartása.

Tematika

1. -
2. Bevezető, követelmények ismertetése
3. Projektfeladatok kiválasztása
4. Konzultáció
5. Projekt állapotjelentés (tervezés)
6. Tavaszi szünet
7. Konzultáció
8. Konzultáció
9. Projekt állapotjelentés (implementáció 1.)
10. Konzultáció
11. Konzultáció
12. Projekt állapotjelentés (implementáció 2.)
13. Konzultáció
14. Projektfeladatok értékelése

Projekt határidők

• Projekt állapotjelentés (tervezés): március 10.
• Projekt állapotjelentés (implementáció 1.): április 7.
• Projekt állapotjelentés (implementáció 2.): április 28.
• Projektfeladatok értékelése: május 12.

Segédanyagok

• Térinformatikai adatok és adatformátumok
• Távérzékelt felvételek feldolgozása
• Lézer alapú távérzékelés (LiDAR)
• Helymeghatározás és navigáció
• Topológia, algoritmusok és adatszerkezetek
• Google Earth Engine

Tudományos projekt megvalósítása

A feladat egy tudományos publikációban bemutatott megoldás tanulmányozása, elemzése, és megvalósítása tetszőleges programozási környezetben. A projekthez megfelelő szoftvertechnológiai támogatást kell biztosítani, egy projektvezető eszköz segítségével vezetni. A feladatok és tevékenységek vezetése mellett (issue tracking) a kódot verziókövetéssel kell ellátni. A projektet 15-20 perces előadás keretében kell bemutatni, amely két részből áll:

• A feladat bemutató prezentációja, amely ismerteti a kutatás tárgyát a publikáció alapján, valamint a megvalósítás tervét, a lehetőségeket, illetve korlátokat.
• A megvalósítás bemutatása, a kapott eredmények összevetése a publikációban ismertetekkel.

Az alábbi listában találhatóak javaslatok, de egyeztetést követően további térinformatikai publikációk is választhatóak.

• Közösségi mobil parkolás-segítő alkalmazás: A feladat egy olyan mobilalkalmazás megvalósítása, amely közösségi alapon geofencing és aktivitás monitorozással elősegíti a szabad parkolóhely keresését, a következő publikáció alapján:
  Rinne, M., Törmä, S.: Mobile crowdsensing of parking space using geofencing and activity recognition, 10th ITS European Congress, 2008.
• Genetikus algoritmus alapú úthálózat detektálás: A feladat egy olyan alkalmazás megvalósítása, amely genetikus algoritmus segítségével detektál úthálózatokat nagy felbontású távérzékelt felvételeken, klaszterezés segítségével, a következő publikáció alapján:
  Liu, H., Li, J., Chapman, M. A.: Automated Road Extraction from Satellite Imagery Using Hybrid Genetic Algorithms and Cluster Analysis, Journal of Environmental Informatics, 1 (2), pp. 40-47, 2003.
• Erdőtűz detektálás műhold-felvételek alapján: A feladat egy olyan alkalmazás megvalósítása, amely a multispektrális műholdfelvételek (pl. Landsat) alapján meghatározza a potenciálisan aktív tűzzel érintett, forró területeket, a következő publikáció alapján:
  Murphy, S. W., et al.: HOTMAP: Global hot target detection at moderate spatial resolution, Remote Sensing of Environment, 177, pp. 78-88, 2016.
• Színtelítettség alapú képszegmentálás: A feladat a HSV színtéren alapuló, a szegmentálást a telítettségi komponensből indító digitális képszegmentálási módszer megvalósítása és összvetése az RGB színtér alapú szegmentálással, a következő publikáció alapján:
  Vadivel, A., et al.: Segmentation using Saturation Thresholding and its Application in Content-Based Retrieval of Images, International Conference Image Analysis and Recognition, pp. 33-44, 2004.
• Intenzitás alapú felszín-borítottság vizsgálat: A feladat egy olyan alkalmazás megvalósítása, amely légi lézerszkenneléssel gyűjtött LiDAR (Light Detection and Ranging) pontfelhők intenzitási értékeiből képes elemi felszín osztályozás végrehajtására, a következő publikáció alapján:
  Song, J., et al.: Assessing the Possibility of Land-cover Classification Using Lidar Intensity Data, International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 34, 2012.
• Változásdetektálás városi környezetben hisztogram küszöböléssel: A feladat egy olyan alkalmazás megvalósítása, amely azonos területről készített multitemporális LiDAR pontfelhők révén meghatározza az épületeket és változásaikat, a következő publikáció alapján:
  Vu, T. T., Matsuoka, M., Yamazaki, F.: LIDAR-based Change Detection of Buildings in Dense Urban Areas, Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp. 2413-3416, 2004
• DEM generálás és épület detektálás LIDAR alapon: A feladat célja egy olyan alkalmazás elkészítése, amely a megadott pontfelhőből digitális domborzati modellt (DTM) állít elő az épületek szűrésével, a következő publikáció alapján:
  Ma, R.: DEM Generation and Building Detection from Lidar Data, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 7, pp. 847-854, 2005

Alkalmazási projekt megvalósítása

A feladat egy alkalmazás jellegű térinformatikai szoftver megvalósítása. A projekthez megfelelő szoftvertechnológiai támogatást kell biztosítani, egy projektvezető eszköz segítségével vezetni. A feladatok és tevékenységek vezetése mellett (issue tracking) a kódot verziókövetéssel kell ellátni, a tesztelés során egységteszteket kell használni. A kész alkalmazást 15-20 perces előadás keretében kell bemutatni.
Az alábbi listában találhatóak javaslatok, de egyeztetést követően további térinformatikai projektek is választhatóak.

• Helyzet-érzékeny naptár: A feladat egy olyan naptár mobilalkalmazás megvalósítása, amely a tulajdonos aktuális tartózkodási helye és a soron következő naptáresemény lokációja alapján időben értesíti a felhasználóját a javasolt indulásról. Az alkalmazás konfigurálható autóval, tömegközlekedéssel, biciklivel vagy gyalog történő közlekedésre is.
• Futás teljesítmény mérő: A feladat egy olyan mobil alkalmazás megvalósítása, amely asszisztál futás során (pl. figyelmeztetés időtartamra, alacsony sebességre, megállásra), illetve lehetővé teszi a teljesítmény utólagos megtekintését (átlagsebesség, vertikális változások, útvonal térképes alapon, stb.).
• Nyomkövetés alapú fotó böngésző: A cél egy olyan mobil alkalmazás megvalósítása, amely lehetőséget ad GPS koordinátákkal ellátott fényképek készítésére, címkézésére (vagy kategóriákba sorolására), és azok tárolására. Az alkalmazásból lehet a tárolt képeket böngészni, keresni címke (vagy kategória), illetve térbeli pozíció (kezdőpont és sugár, vagy terület kijelölés) alapján.
• Globális helyzetmeghatározó: A feladat egy olyan grafikus felületű mobilalkalmazás elkészítése, amely képes térképes alapon megjeleníteni a felhasználó helyzetét és sebességét, valamint annak irányát. Az alkalmazáés egy másik nézete képes valós időben megjeleníteni az elérhető és támogatott GNSS műholdak pozícióját a felhasználó helyzetéhez viszonyítva.
• GNSS műholdak nyomkövetése: A feladat egy olyan grafikus felületű alkalmazás elkészítése, amely 3 dimenziós modellen keresztül képes valós időben megjeleníteni a támogatott GNSS műholdak mozgását szabványos NMEA formátumú adatok feldolgozásával.
• Pontfelhő vizualizáció: A feladat egy olyan grafikus felületű alkalmazás megvalósítása, amely lehetővé teszi LiDAR (Light Detection and Ranging) pontfelhők interaktív 3 dimenziós vizualizációját. A felületnek támogatnia kell a szokásos megjelenítési funkciókat, úgy mint a navigálás, nagyítás, forgatás, metaadatok tematikus megjelenítése.
• Városi környezet változásainak vizualizációja: A feladat egy olyan grafikus felületű alkalmazás megvalósítása, amely alkalmas városi környezetben detektált épületváltozások 3 dimenziós vizualizációjára. Adott a városi környezetet lefedő digitális felszínmodell (DSM) két mintavételezési időpontban, valamint ugyanerre a grid rácsra illeszkedően a detektált épületek vertikális értékváltozásai. A feladat a változások (pl. új épület, lebonott épület, stb.) vizualizációja 3D környezetben.

Vendég projekt: Giwer

Projektgazda: Dr. Elek István, ELTE Térképtudományi es Geoinformatikai Tanszék
Rövid leírás: Fejlesztés alatt van egy képfeldolgozó programcsomag (Giwer: GeoImage Workflow Editing Resources, amelyhez igényes megjelenítőt kellene fejleszteni a meglévő helyett.

A feladat részletes leírása:

1. Ki kellene dolgozni egy byte tömbben tárolt raszteres képek gyors megjelenítését végző user controlt C#-ban, amely egyszerű zoomoló funkciókat tud (in, out, pan, scroll). A képek georeferáltak, vagyis ismertek a sarokpont koordináták. (Lehetnek néha Int16 tömbben tárolt magasság modellek is). 8 bites greyscale (indexed) és 24 bites rgb fordulhat elő.
2. A user contoll adja vissza a az egérkurzor koordinátáit, és a hozzá tartozó pixel bájttömbbeli értékét, vagy indexét.
3. Több image is legyen rárajzolható a user controllra, vagyis átfedő képek, vagy egymás melletti képek is megjeleníthetők legyenek egymáshoz képest helyes pozícióban.
4. A memória kezelés fontos, mert néha igen nagy képek is előfordulnak (400MB-os tiff), vagy például soksávos képek (bil, tif formátumban, 16 bites színmélységben, 150-250 frekvencia sávval).
5. A képformátumoktól kezelése nem szükséges, mert minden kép a Giwer saját formátumában van (minden frekvenciasáv egy bájttömb, és nincs olyan eset, hogy valamennyi sáv egyszerre bent kéne legyen a memóriában).