Обработка и визуализация объектов на космических изображениях средствами пакета Contour - Программирование, компьютеры и кибернетика дипломная работа
Главная
Программирование, компьютеры и кибернетика
Обработка и визуализация объектов на космических изображениях средствами пакета Contour
Дистанционное зондирование Земли из космоса. Оконтуривание областей, представление границ в векторном формате для экспортирования в мировые геоинформационные системы с помощью программы "Contour". Компьютерный код программы "Contour" в среде "Delphi".
посмотреть текст работы
скачать работу можно здесь
полная информация о работе
весь список подобных работ
Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Обработка и визуализация объектов на космических изображениях средствами пакета Contou r
программа contour delphi зондирование
Также различием палочек и колбочек определяется ночной сдвиг пика чувствительности, называемый эффектом Пуркинье. При ярком свете глаз наиболее чувствителен к длинам волн около 554 нм, но в темноте, когда зрение практически полностью определяется палочками, пик чувствительности сдвигается к 511 нм. Таким образом, ночью все кошки действительно становятся серыми, и если вы умудритесь найти кошек синего и красного цветов, то синяя, посерев, станет гораздо светлее красной.
Подбор цветов в трехцветность . До сих пор мы говорили о цвете как о спектральной характеристике света, т.е. о его физическом смысле. Рассмотрим теперь более житейское понимание цвета. Зеленый цвет дает зеленая лампочка, красный - красная. Если на белый лист бумаги посветить обеими лампочками - он станет желтым. Что это означает? Означает это, что одни цвета можно получить смешением других. Очевидный, казалось бы, вывод становится совсем неочевидным при распространении его на все возможные цвета. Один из основных опытов, служащих изучению цвета - подбор цветовых пар. Представьте нейтральный экран в темной комнате: левая его половина освещается лампой некоторого заданного цвета (тестовый цвет), а правая - одновременно несколькими лампами разных цветов, называемых основными. Теперь будем изменять яркость отдельных ламп основных цветов, пытаясь сделать их общий цвет неотличимым от тестового. Закончив подбор, запишем тестовый цвет как сумму основных с соответствующими яркостям ламп весовыми коэффициентами. Эксперимент показывает, что подобрать цвета таким образом возможно практически во всех случаях, но основных цветов может понадобиться очень и очень много.
Второй важный момент, который выясняется в таких экспериментах: сложение цветов происходит линейно. При использовании n основных цветов, любой тестовый цвет мы можем представить как вектор в n -мерном пространстве их яркостей и при необходимости комбинирования нескольких "левых" цветов, для которых подобраны координаты, рассматривать их смешение как сложение соответствующих векторов со всеми вытекающими из этого правилами.
Заметьте: цвет мы подбираем исключительно по ощущениям, не пользуясь никакими измерительными приборами кроме собственных глаз. Более того: воспользуйся мы такими приборами - выяснили бы, скорее всего, что спектральные характеристики излучения одинаковых для глаза половинок экрана здорово отличаются.
Существенным дополнением к эксперименту подбора будет введение возможности разностного сопоставления цветов. Разрешим перенаправлять часть ламп с правой части экрана на левую, а коэффициенты их яркостей в этом случае будем считать отрицательными. При таком допущении оказывается, что большинству наблюдателей достаточно лишь трех линейно-независимых основных цветов для подбора коэффициентов к любому тестовому цвету.
Этот факт легко объясним, если вспомнить о физическом смысле цвета и том, как он воспринимается. Цвет как спектральная характеристика представляет собой вектор в бесконечномерном пространстве, каждой координате которого соответствует идеальный монохромный источник света. Воспринимая излучение, наш мозг оперирует величинами возбуждения трех рецепторов. Таким образом, процесс восприятия глазом цветов представляет собой проецирование бесконечномерного вектора на трехмерное пространство.
Теперь понятно, почему подобранные "на глаз" цвета могли сильно различаться по спектральным характеристикам. Понятно также, что, оперируя векторами в трехмерном пространстве воспринимаемых цветов (его часто называют цветовым пространством LMS по названиям типов колбочек), мы можем без зазрения совести выбирать любые другие тройки базисных векторов, которые нам покажутся удобными [12].
Цветовые пространства . Для чего мы вообще возимся с цветами? Цвета нам нужно воспроизводить - на бумаге, мониторе или где-нибудь еще, цвета нужно сравнивать и корректировать. Для всего этого цвета нужно уметь строго описывать, т.е. задавать и определять координаты того или иного цвета в некотором пространстве признаков.
Способов задавать координаты цветов придумано в избытке - попробуем разобраться, что из чего вытекает. Очевидным решением было бы использование в качестве координат коэффициентов основных цветов в эксперименте подбора цвета. Если для каждой длины волны л подобрать коэффициенты основных цветов A, B и C, мы получим некоторые зависимости a ( л ), b ( л ), c ( л ), которые называются функциями подбора цвета. Любой чистый (монохромный) цвет теперь можно будет найти как Цвет ( л ) = a ( л ) + b ( л ) + c ( л ) .
Если в качестве основных цветов выбрать красный, зеленый и синий с длинами волн 645.16 нм, 526.32 нм и 444.44 нм соответственно, функции подбора цвета для среднего наблюдателя примут следующий вид (рис 1.4):
Отрицательные значения функций указывают на необходимость разностного сопоставления цветов. Для описания независимого цвета это не слишком удобно. Еще хуже, что избавиться от отрицательных значений нам не удастся ни при какой реальной тройке основных цветов. Чтобы избавиться от отрицательных коэффициентов в выражениях для цветовых пар, можно немного переопределить спектры основных цветов, что, правда, сделает их нереальными по отдельности [13].
CIE (Commission internationale de l'eclairage, или МКО - Международная комиссия по освещению) предлагает использовать в качестве основных условные цвета X, Y Z. Вам не удастся найти их в природе - спектральная плотность этих цветов на некоторых длинах волн отрицательна. Хотя, сами X, Y и Z не являются реальными цветами, подобраны они так, что любой реальный цвет представим в виде их линейной комбинации с неотрицательными коэффициентами. Так выглядят функции подбора для XYZ (рис.1.5):
Рис.1.5 Функции подбора цвета для XYZ
Теперь любой реальный цвет мы можем представить вектором в пространстве XYZ (CIE XYZ), но далеко не любой вектор в этом пространстве представляет реальный цвет. В прямоугольной системе координат XYZ область видимых человеческим глазом цветов представляет собой конус со сложным основанием (рис.1.6):
Рис.1.6. Видимая область цвета человеческим глазом
Крайне удобным производным от XYZ пространством является CIE xy, получаемое сечением XYZ плоскостью X+Y+Z=1 . На плоскости вводится система координат с началом в точке пересечения плоскости с осью Z и координатами x и y , равными единицам в точках пересечения плоскости с осями X и Y соответственно. В результате получается следующее (рис.1.7):
Рассмотрим рисунок подробнее. Цвета в пределах плоскости xy отличаются по цветовому тону и насыщенности, в то время как яркость (расстояние до нуля XYZ) остается за пределами описания. Иногда для полного описания цвета используют пространство xyY , рассматривая в качестве яркости значение Y .
Строго говоря, яркость - это физическая характеристика источника света, описывающая его излучение в данном направлении. В контексте цветов корректнее было бы говорить о светлоте, как субъективном отличии яркости данного цвета от яркости эталонного белого. Используются, однако, оба термина: можно считать, что светлота характеризует отличие цвета от белого, а яркость - его отличие от черного. В переводной литературе в качестве синонима яркости иногда используется термин "значение" (value).
Численно яркость может определяться по-разному. В пространстве XYZ или аналогичном ему под яркостью может пониматься евклидово расстояние до начала координат, сумма всех трех координат или двух из них. Иногда используется наибольшее значение из трех координат цвета или среднее арифметическое двух наибольших. В этой статье мы не будем углубляться в дебри тонких различий, не критичных для общего понимания теории цвета. Какой бы термин вы ни использовали для яркости/светлоты и как бы ни определяли величину, суть остается неизменной. Абстрагировавшись от цветового тона и насыщенности, мы получим отрезок, на одном конце которого будет белый цвет, а на другом - черный.
Вернемся к плоскости xy . На плавной дуге, ограничивающей область видимых цветов, отмечены длины волн. На ней же располагаются соответствующие этим длинам волн чистые спектральные цвета. Соединяющий фиолетовый с красным отрезок служит прибежищем пурпурных цветов - там же располагается и маджента. Пурпурный - неспектральный цвет, у него нет своей длины волны или диапазона длин волн. Ощущения пурпурных тонов возникают в результате приема глазом смеси красных и фиолетовых цветов [14].
Цвета на ограничивающей кривой чистые, т.е. обладают максимальной насыщенностью. По мере приближения к центру области насыщенность падает, пока, наконец, цвет не становится белым (строго говоря - серым). Координаты точки, в которой цвет становится белым - "точки белого" - зависят от текущего состояния глаз, адаптирующихся к освещению. При рассмотрении сцены, освещенной единственным источником света, точка белого зависит от цветовой температуры этого источника. На рисунке отмечена кривая цветовой температуры, вдоль которой перемещается точка белого при освещении источниками света, соответствующими модели АЧТ. Для неидеальных источников точка белого может смещаться и в перпендикулярном кривой температур направлении.
Самым полезным свойством пространства xy является наглядное представление производных цветов. Для любого набора основных цветов все воспроизводимые путем их смешения цвета будут располагаться в пространстве xy внутри минимального выпуклого многоугольника, описывающего точки основных цветов. Если смешивать два основных цвета A и B, то все цвета, которые можно получить таким смешением, будут располагаться на отрезке AB плоскости xy . Если основных цветов три - все возможные производные цвета будут располагаться в треугольнике, образуемом основными. Если, например, в каждом пикселе монитора мы смешиваем основные цвета RGB, выбранные как показано на рисунке, несложно определить треугольник цветов, которые такой монитор способен воспроизвести. Хорошо видно, что никакой монитор, даже при идеальных монохромных пикселях, не сможет воспроизвести все видимые цвета. Впрочем, это мы знали и раньше: в противном случае не возникло бы необходимости в цветах XYZ .
Поскольку производные от двух цветов всегда лежат на соединяющем их отрезке, очевидно, что для любого цвета можно подобрать второй, который в смешении с ним будет давать белый. Цвета, смешением которых в определенных пропорциях можно получить белый, называются дополнительными. При этом говорят обычно о чистых цветах, т.е., фактически, о тонах.
Во всех случаях реального воспроизведения цветов нас мало интересуют цвета нереальные, а также реальные, но невоспроизводимые. Вполне естественным в таком случае будет использование основных цветов воспроизводящего устройства в качестве базисных векторов пространства. Для традиционных красного, зеленого и синего получим трехмерное RGB-пространство, область реальных цветов которого ограничена кубом (рис.1.8):
В единичных точках на осях RGB мы имеем основные цвета, в начале координат черный, в точке (1, 1, 1) - белый, а при попарном смешении основных цветов получаем дополнительные к третьему: циан, мадженту и желтый. Все остальные воспроизводимые нашим устройством цвета располагаются внутри куба [15].
Попробуем теперь отделить цветовую информацию от яркостной. Сместим немного точку наблюдения так, чтобы белый цвет совпал с черным, и нарисуем полностью цвета ярких граней куба (рис.1.9):
Яркость теперь снова можно считать расстоянием до начала координат. Сгладив углы шестиугольника на иллюстрации, получим хорошо всем знакомый цветовой круг (рис.1.10):
Любой цвет на таком круге задается в полярной системе координат: цветовой тон определяет угол, а насыщенность - расстояние от центра (белого). Вспомнив про яркостную составляющую, и дополнив ею систему координат до цилиндрической, получаем HSB - еще одно пространство для описания любого цвета. Заметим на этот раз, что не совсем любого, а любого воспроизводимого [16].
HSB ( Hue, Saturation, Brightness ) = тон , насыщенность , яркость ;
HSV ( Hue, Saturation, Value ) = тон , насыщенность , значение ;
HSL ( Hue, Saturation, Lightness ) = тон , насыщенность , светлота ;
LCH ( Lightness, Chroma, Hue ) = свет лота , цветность , тон .
Различия перечисленных цветовых пространств сродни различию светлоты и яркости: термины, в принципе, разные, но на понятийном уровне эквивалентные. Все они описывают координаты цвета в цилиндрических координатах. Численные определения могут различаться, но hue всегда задает цветовой тон, saturation/chroma - насыщенность, а brightness/lightness/value - высоту в цилиндре, путь от белого к черному.
Как видно из таблицы 3.1, минимальное расхождение в результатах составляет доли процента. Это связано в различии пороговых значений в "Contour" и евклидова расстояния в "Erdas".
И наконец, сравнены наиболее сложные области (имеющие большое количество классов), но так необходимые для повсеместного анализа - гари.
Рис.3.6 Контур гари, полученный в программе "Contour"
Рис.3.7 Контур гари, полученный в программе "Erdas"
Разница в площадях между контурами на рис.3.7 и рис.3.7 более 15%. Согласно зрительному дешифрованию, "Erdas" не должен был выделять область справа (отделена красной чертой). Здесь как раз и скрыты различия в алгоритмах выделения областей между программами. Это связано с тем, что в программе "Erdas" происходит выделение области по спектральным данным снимка, тогда как в программе "Contour" используется цветовая палитра RGB-композита, значение порога которой используется как своеобразный классификатор и полностью схож с принципом зрительного различения цветов. С помощью пакета Contour проведен сравнительный анализ съемочных систем на примере Landsat ETM+ и Spot5 для установления разницы в площадях на снимках с различным пространственным разрешением. Пространственное разрешение спектрометра Landsat 30м, Spot5 - 15м.
Рис.3.8 Контур области снимка Landsat
Было проведено десять измерений различных областей.
Сравнение площадей съемочных систем
Среднее расхождение составило 7,9%. Это связано с большим пространственным разрешением у системы Spot. Так же можно отметить, что при сравнении малых областей, процент расхождения более высок, чем при сравнении больших областей. В дальнейшем, при работе со снимками Spot можно делать поправку на найденное процентное расхождение для сравнения этих съемочных систем.
1. Кашкин В.Б., Сухинин А.И. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений [текст]: учебник / В.Б. Кашкин, А.И. Сухинин. - М.: Логос, 2001. - 264 с.
2. Савельев, И.В. Курс общей физики / И.В. Савельев. - М.: Наука, 1968.
3. Ахманов, С.А. Введение в статистическую радиофизику и оптику / С.А. Ахманов, Ю.Е. Дьяков, А.С. Чиркин. - М.: Наука, 1981.
4. Тихомирова, В.А. Физика и биология / В.А. Тихомирова, А.И. Черноуцан. - М.: Бюро Квантум, 2001. - 128 с.
5. Чандра А.М., Гош С.К. Дистанционное зондирование и географические информационные системы [текст]: учебник / А.М. Чандра, С.К. Гош. - М.: Техносфера, 2008. - 312 с.
6. Берлянт, А.М. Картоведение / А.М. Берлянт. - М.: Аспект пресс, 2003. - 477 с.
7. Басараб М.А., Волосюк В.К., Горячкин О.В. Цифровая обработка сигналов и изображений в радиофизических приложениях [текст]: учебник / М.А. Басараб, В.К. Волосюк, О.В. Горячкин; Под ред. В.Ф. Кравченко. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. - 544 с.
8. Crosier S., Booth B. ArcGIS 9: Map projections [текст]: учебное пособие / S. Crosier, B. Booth. - New York: Environmental System Research Institute, 2004. - 116 p.
9. Crosier S., Booth B. ArcGIS 9: Getting started [текст]: учебное пособие / S. Crosier, B. Booth. - New York: Environmental System Research Institute, 2004. - 272 p.
10. Murai S. GIS Work Book: Fundamental Practical Course [текст]: учебное пособие / S. Murai. - Japan: Japan Association of Surveyors, 1999. - 74 p.
11. Grady, L., and Funka-Lea, G. 2004. Multi-label image segmentation for medical applications based on graph-theoretic electrical potentials. In ECCV Workshops CVAMIA and MMBIA, 230-245.
12. Richard Barbieri, Harry Montgomery и др. Algorithm Technical Background Document // MODIS ATBD: THEORETICAL BASIS 1, 1997. - P.27 - 29
13. Michael Matson, Jeff Dozier. Identification of Subresolution High Temperature Sources Using a Thermal IR Sensor // Photogrammetic Engineering and Remote Sensing №9, 1991 стр.1311-1318
14. Грузман И.С. и др. Цифровая обработка изображений в информационных системах. - Новосибирск: НГТУ, 2002. - 352 с.
15. Верещака Т.В., Зверев А.Т. Визуальные методы дешифрирования. - М.: Недра, 1990. - 341 с.
16. Трофимова, Н.В. Методика создания ГИС проекта / Н.В. Трофимова, 2006. - 50 с.
17. Рис, У. Физические основы дистанционного зондирования. Учебное пособие / У. Рис - М.: Техносфера, 2008. - 312с.
18. Грузман, И.С. Цифровая обработка изображений в информационных системах / И.С. Грузман. - Новосибирск: НГТУ, 2002. - 352 с.
19. Верещака, Т.В. Визуальные методы дешифрирования / Т.В. Верещака, А.Т. Зверев. - М.: Недра, 1990. - 341 с.
20. Гарбук, С.В. Космические системы дистанционного зондирования Земли / С.В. Гарбук, В.Е. Гершензон. - М.: Сканэкс, 1997. - 296 с
21. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений / У. Прэтт. - М.: Мир, 1982.
22. Loboda, T. Regionally adaptable dNBR-based algorithm for burned area mapping from MODIS data / T. Loboda, K. J. O”Neal, I. Csiszar. - M: Science Direct, 2007.
23. Мураховский В.И. Компьютерная графика [текст]: учебник / В.И. Мураховский; Под. Ред. С.В. Симоновича. - М.: Аст-Пресс СКД, 2002. - 640 с.
Компьютерный код программы "Contour" в среде "Delphi".
uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, GR32_Layers, GR32_Polygons, StdCtrls, GR32_Image, GR32, ExtCtrls, Menus, ExtDlgs, Gauges,JPEG, Grids, ActnPopup, ComCtrls, Tabs, DockTabSet;
ImgView321: TImgView32; ScaleBar: TScrollBar; OptionsImPanel: TPanel; ScaleLabel: TLabel; ScaleCombo: TComboBox; MainMenu: TMainMenu; FileN: TMenuItem; OpenN: TMenuItem; ExitN: TMenuItem; OpenPictureDialog1: TOpenPictureDialog; CloseN: TMenuItem; ScalePanel: TPanel; SystemPanel: TPanel; XYPanel: TPanel; RGBPanel: TPanel; Grid: TStringGrid; NewPolButton: TButton; EditN: TMenuItem; DelAllN: TMenuItem; DelLastN: TMenuItem; N7: TMenuItem; ProzrCont: TScrollBar; DelPolButton: TButton; Label1: TLabel; SavePictureDialog1: SavePictureDialog; SaveContN: TMenuItem; N2: TMenuItem; OpenContN: TMenuItem FillPanel: TPanel; AddDelPanel: TPanel; Label2: TLabel; TochekPanel: TPanel; RadioVidCon: TRadioGroup; ChangePanel: TPanel; N1: TMenuItem; AutoOptPanel: TPanel; Label8: TLabel; Label5: TLabel; EditR: TEdit; EditG: TEdit; EditB: TEdit; Label9: TLabel; Panel1: TPanel; Panel2: TPanel; ColorDialog1: TColorDialog; Button1: TButton; Label10: TLabel; Shape1: TShape; WxWyPanel: TPanel; Panel4: TPanel; Label6: TLabel; UpLeftX: TEdit; Panel5: TPanel; Label7: TLabel; UpLeftY: TEdit; Panel6: TPanel; Label3: TLabel; RazrEdit: TEdit; SaveTextFileDialog1: TSaveTextFileDialog; Memo1: TMemo; Button2: TButton;
procedure Button1Click (Sender: TObject);
procedure DelAllNClick (Sender: TObject); procedure OpenContNClick (Sender: TObject); procedure SaveContNClick (Sender: TObject); procedure DelLastNClick (Sender: TObject); procedure DelPolButtonClick (Sender: TObject); procedure GridMouseDown (Sender: TObject; Button: TMouseButton; Shift: TShiftState; X, Y: Integer); procedure GridMouseUp (Sender: TObject; Button: TMouseButton; Shift: TShiftState; X, Y: Integer); procedure rozrContChange (Sender: TObject); procedure CloseNClick (Sender: TObject); procedure GridSelectCell (Sender: TObject; ACol, ARow: Integer; var CanSelect: Boolean); procedure GridKeyDown (Sender: TObject; var Key: Word; Shift: TShiftState); procedure NewPolButtonClick (Sender: TObject); procedure ImgView321MouseDown (Sender: TObject; Button: TMouseButton; Shift: TShiftState; X, Y: Integer; Layer: TCustomLayer); procedure FormCreate (Sender: TObject); procedure OpenNClick (Sender: TObject); procedure ScaleComboChange (Sender: TObject); procedure ScaleBarChange (Sender: TObject); procedure ImgView321MouseMove (Sender: TObject; Shift: TShiftState; X, Y: Integer; Layer: TCustomLayer); procedure DelContour (nomer: integer); private Polygon: array [1.1000] of TPolygon32; Outline: TPolygon32; procedure Build; procedure Draw (sloi: integer; proz: integer); procedure Left; procedure Right; procedure Up; procedure Down; function ColorSrav (colFun: TColor32): boolean; function StopUp: boolean; function StopLeft: boolean; function StopDown: boolean; function StopRight: boolean; procedure OtrisovkaAuto;
Программы компьютерной графики для рисования. Основные инструменты для создания рисунка в графических редакторах. Выделение объектов в векторном редакторе. Описание этапов создания текстового граффити на кирпичной стене с помощью программы Photoshop. курсовая работа [2,1 M], добавлен 04.07.2014
Описания объектов, свойств, методов, формы и основных модулей текста программы в среде Delphi. Создание Windows-приложения на алгоритмическом языке Object Pascal в среде визуального программирования. Анализ результатов тестирования программного продукта. курсовая работа [2,4 M], добавлен 27.08.2012
Особенности создания программы "Файловый менеджер" в среде объектно-ориентированного программирования Delphi. Назначение и основные функции программы, формулировка задачи. Описание программы, использованные компоненты, интерфейс и порядок применения. контрольная работа [1,3 M], добавлен 19.06.2012
Особенности разработки приложений для операционной системы с помощью императивного, структурированного, объектно-ориентированного языка программирования Delphi. Формальное начало программы. Выделение конца программного блока. Листинг и описание программы. курсовая работа [1,2 M], добавлен 04.08.2014
Разработка программы, которая вычисляет определенный интеграл методом трапеций для подынтегральной функции и моделирует задачу вынужденных колебаний без затухания. Описание интерфейса программы в среде Delphi. Решение задачи с помощью пакета MathCAD. курсовая работа [738,8 K], добавлен 24.05.2013
Совершенствование процессов обмена информацией между физическими и юридическими лицами в помощью сетей Internet и Intranet. История развития геоинформационных систем. Обработка кадастровой информации: анализ данных и моделирование, визуализация данных. реферат [24,1 K], добавлен 22.05.2015
Изучение основ программирования и создание полноценного приложения в среде программирования Delphi. Разработка эскизного и технического проектов программы. Внедрение выполнения программы. Разработка рабочего проекта, спецификация и текст программы. курсовая работа [560,1 K], добавлен 18.07.2012
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .
© 2000 — 2021
Обработка и визуализация объектов на космических изображениях средствами пакета Contour дипломная работа. Программирование, компьютеры и кибернетика.
Курсовая работа: Особистість та структура якостей сучасного керівника
Реферат: Racism And Slavery Essay Research Paper The
Реферат по теме Физические загрязнения
Написать Сочинение Про Геракла
Курсовая Дизайн Проекта
Объем Эссе По Истории Егэ
Реферат: Битумные и дегтевые вяжущие и материалы на их основе
Итоговая Контрольная Работа Петерсон
Купить Собрание Сочинений Классика
Реферат по теме Геотермальные электростанции
Сочинение по теме Висенте Бласко Ибаньес. Кровь и песок
Сочинение по теме Я - вчитель сільської школи
Контрольная Работа На Тему Этика И Психология Делового Общения
Курсовая Работа Анализ Финансового Состояния Предприятия 6 Групп Показателей
Курсовая работа: История государства и права Франции
Органы Исполнительной Власти Курсовая
Контрольная Работа На Тему Вирус Инфекционного Бронхита Кур
Гдз Контрольные Работы Моро 3
Реферат: Финансовый план и разработка проекта по улучшению времени работы оборудования ОАО Минский подшипниковый
Реферат по теме Основи валютного законодавства
Уголовная ответственность и наказание несовершеннолетних - Государство и право дипломная работа
Производство по гражданским делам у мирового судьи - Государство и право дипломная работа
Острая астма у взрослых - Медицина реферат