Datenkompression
Data and Resources
This dataset has no data
Additional Info
Field | Value |
---|---|
Typ | |
Untertitel | |
Description | *Informatik: 11. bis 13. Klasse* Auf der ISS befinden sich zahlreiche Bildsensoren, also Kameras, die die Erde auf verschiedene Arten aufnehmen. Diese Bilddaten müssen aber auch zur Erde gesendet, dort empfangen und gespeichert werden. Um Speicherplatz zu sparen, können die Bilddaten auf verschiedene Weisen komprimiert werden. In diesem Arbeitsblatt, App und Programmieraufgabe geht es beispielhaft um die Kompressionsverfahren Farbreduktion, Redundanz-/Ähnlichkeitssuche, und Farbunterabtastung, die auf DESIS-Hyperspektralbilder angewendet werden. Somit werden verlustfreie und verlustbehaftete Bildkompression diskutiert und verglichen. Ein Beispiel wird als rekursiver Algorithmus in einer Python-Programmieraufgabe implementiert und mit seiner iterativen Alternative verglichen. App “Columbus Eye” kostenlos bei Google Play oder im App Store: [![Button Google Play](https://esero.de/wp-interface/wp-content/uploads/GooglePlay-300x129-1.png)](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ColumbusEye.Main) [![Button Apple Store](https://esero.de/wp-interface/wp-content/uploads/AppleApp-300x129-1.png)](https://apps.apple.com/de/app/columbus-eye/id6444104616?uo=2) Part “Datenkompression” Ziele: Die Schüler\*innen… * beschreiben die Übertragung eines Satellitenbildes zur Erde, * erklären verschiedene Kompressionsverfahren, * beurteilen die Eignung der verschiedenen Kompressionsverfahren vor dem Hintergrund des Anwendungsbereichs und nehmen Stellung, * implementieren den Median-Cut als rekursive Möglichkeit zur Farbreduktion in Python, * und vergleichen ihn mit einem iterativen Verfahren. |
Description (HTML) DEPRECATED - only temporary | <p> <em> Informatik: 11. bis 13. Klasse </em> </p> <p> Auf der ISS befinden sich zahlreiche Bildsensoren, also Kameras, die die Erde auf verschiedene Arten aufnehmen. Diese Bilddaten müssen aber auch zur Erde gesendet, dort empfangen und gespeichert werden. Um Speicherplatz zu sparen, können die Bilddaten auf verschiedene Weisen komprimiert werden. </p> <p> In diesem Arbeitsblatt, App und Programmieraufgabe geht es beispielhaft um die Kompressionsverfahren Farbreduktion, Redundanz-/Ähnlichkeitssuche, und Farbunterabtastung, die auf DESIS-Hyperspektralbilder angewendet werden. Somit werden verlustfreie und verlustbehaftete Bildkompression diskutiert und verglichen. Ein Beispiel wird als rekursiver Algorithmus in einer Python-Programmieraufgabe implementiert und mit seiner iterativen Alternative verglichen. </p> <p> App “Columbus Eye” kostenlos bei Google Play oder im App Store: </p> <div class="row"> <div class="column"> <a href="https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ColumbusEye.Main"> <img alt="Button Google Play" class="alignleft" src="https://esero.de/wp-interface/wp-content/uploads/GooglePlay-300x129-1.png" style="width: 210px; height: 90px;"/> </a> </div> <div class="column"> <a href="https://apps.apple.com/de/app/columbus-eye/id6444104616?uo=2"> <img alt="Button Apple Store" class="alignleft" src="https://esero.de/wp-interface/wp-content/uploads/AppleApp-300x129-1.png" style="width: 210px; height: 90px;"/> </a> </div> </div> <p> Part “Datenkompression” </p> <p> Ziele: Die Schüler*innen… </p> <ul> <li> beschreiben die Übertragung eines Satellitenbildes zur Erde, </li> <li> erklären verschiedene Kompressionsverfahren, </li> <li> beurteilen die Eignung der verschiedenen Kompressionsverfahren vor dem Hintergrund des Anwendungsbereichs und nehmen Stellung, </li> <li> implementieren den Median-Cut als rekursive Möglichkeit zur Farbreduktion in Python, </li> <li> und vergleichen ihn mit einem iterativen Verfahren. </li> </ul> |
Materialtyp | ARApp |
Fach | Informatik |
Thema (Früher Weltraumbezug) | Erdbeoabachtung |
Sprache | |
Kostenfrei | Ja |
Lizenz | |
Stufe im Bildungssystem | Sekundarstufe I (spät) |
Alter von | |
Alter bis | |
Klassenstufe von | |
Klassenstufe bis |