Akademia Górniczo-Hutnicza logotyp
pl en
pl
Image processing in Python
Karta opisu przedmiotu

Informacje podstawowe

Kierunek studiów
Geodezja i Kartografia
Specjalność
-
Jednostka organizacyjna
Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska
Poziom kształcenia
Studia inżynierskie I stopnia
Forma studiów
Stacjonarne
Profil studiów
Ogólnoakademicki
Cykl dydaktyczny
2023/2024
Kod przedmiotu
DGIKS.Ii20.08406.23
Języki wykładowe
angielski
Obligatoryjność
Do wyboru
Blok zajęciowy
Przedmioty obieralne w języku obcym
Przedmiot powiązany z badaniami naukowymi
Tak
Koordynator przedmiotu
Beata Hejmanowska
Prowadzący zajęcia
Beata Hejmanowska
Okres
Semestr 6
Forma zaliczenia
Zaliczenie
Forma prowadzenia i godziny zajęć
Wykład: 15
Ćwiczenia projektowe: 30
Liczba punktów ECTS
4

Efekty uczenia się dla przedmiotu

Kod Efekty w zakresie Kierunkowe efekty uczenia się Metody weryfikacji
Wiedzy – Student zna i rozumie:
W1 biblioteki Pythona wykorzystywane do przetwarzania obrazów GIK1A_W05, GIK1A_W06, GIK1A_W07 Aktywność na zajęciach
Umiejętności – Student potrafi:
U1 pisać i uruchamiać skrypty w Pythonie GIK1A_U01, GIK1A_U06, GIK1A_U07, GIK1A_U08 Aktywność na zajęciach
U2 wykonywać podstawowe analizy obrazu z wykorzystaniem języka Python GIK1A_U01, GIK1A_U06, GIK1A_U08 Aktywność na zajęciach
Kompetencji społecznych – Student jest gotów do:
K1 wykorzystania umiejętności programowania w przyszłej działalności zawodowej GIK1A_K01, GIK1A_K02, GIK1A_K03, GIK1A_K04 Udział w dyskusji

Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Background of image processing in Python. Preparing and run scripts in Python, libraries. Free remote sensing data. Import multispectral data, storage formats. Filtration, classification.

Nakład pracy studenta

Rodzaje zajęć studenta Średnia liczba godzin* przeznaczonych na zrealizowane aktywności
Wykład 15
Ćwiczenia projektowe 30
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 55
Łączny nakład pracy studenta
Liczba godzin
100
Liczba godzin kontaktowych
Liczba godzin
45

* godzina (lekcyjna) oznacza 45 minut

Treści programowe

Lp. Treści programowe Efekty uczenia się dla przedmiotu Formy prowadzenia zajęć
1.

Introduction to Python: Starting. Access to libraries. Import data. IPython - instructions for use, run the code. Import module, a temporary path searches. Read any file - standard method, read the file "csv" - csv modules, numpy and pandas, read data from a file .xls (Excel) - module pandas, read data from a file dbf - pysal module, access to the graphic file.

 W1, U1, U2, K1 Wykład, Ćwiczenia projektowe
2.

Image gathering: Getting to know a new series of satellite images provided free of charge by the European Space Agency (ESA). Acquiring images from the Sentinel group for the implementation of the project. Semi-Automatic Classification Plugin QGIS - possibilities, limitations.

 W1, U1, U2, K1 Wykład, Ćwiczenia projektowe
3.

Initial image processing in Python: Visualization, histogram analysis, stretching the image contrast Sentinel. Module - matplotlib.

 W1, U1, U2, K1 Wykład, Ćwiczenia projektowe
4.

Image processing in Python: Image classifications, segmentation. Averaging, edge, morphology filetrs.

 W1, U1, U2, K1 Wykład, Ćwiczenia projektowe
5.

Project preparation: Topic, image, method selection. Discussion about the project. IIndividual work on the project.

 W1, U1, U2, K1 Wykład, Ćwiczenia projektowe

Informacje rozszerzone

Metody i techniki kształcenia :

Mini wykład, Dyskusja

Rodzaj zajęć Metody zaliczenia Warunki zaliczenia przedmiotu
Wykład
Ćwiczenia projektowe Aktywność na zajęciach, Udział w dyskusji

Sposób obliczania oceny końcowej

Na zakończenie zajęć student otrzymuje ocenę z projektu oraz oceną końcową. Ocena końcowa jest wystawia na podstawie indywidualnego zaliczenia projektu, w ramach którego sprawdzane są umiejętności zdobyte w ramach przedmiotu.

Zasady udziału w poszczególnych zajęciach, ze wskazaniem, czy obecność studenta na zajęciach jest obowiązkowa

Wykład: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego. Ćwiczenia projektowe: student bierze udział w zajęciach projektowych

Literatura

Obowiązkowa
  1. Python – Official Site – https://www.python.org
  2. Zanurkuj w Pythonie (POL) : https://pl.wikibooks.org/wiki/Zanurkuj_w_Pythonie
  3. Moduł csv: https://docs.python.org/2/library/csv.html
  4. Moduł numpy: http://www.numpy.org/
  5. Moduł matplotlib: http://matplotlib.org/
  6. Landsat 8 – http://landsat.usgs.gov/landsat8.php
  7. Landsat 8 – http://earthexplorer.usgs.gov/
  8. ESA Sentinel-2 – European Space Agency -http://www.esa.int/Our_Activities/Observing_the_Earth/Copernicus/Sentinel-2

Badania i publikacje

Publikacje
  1. Hejmanowska B., Głowienka E., Michałowska K., 2016, -”Free Satellite Imagery for Monitoring
  2. Reclaimed Sulphur Mining Region Tarnobrzeg”, Poland, Geodetic Congress (Geomatics), Baltic,
  3. Publisher: IEEE, DOI: 10.1109/BGC.Geomatics.2016.32
  4. Hejmanowska B., Kamiński W., Przyborski M., Pyka K., Pyrchla J., 2015 – “Modern remote sensing and
  5. the challenges facing education systems in terms of its teaching “, Edulearn Proceedings