Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Assessment of Imaging Spectroscopy for rock identification in the Karkonosze Mountains, Poland

Tytuł:
Assessment of Imaging Spectroscopy for rock identification in the Karkonosze Mountains, Poland
Autorzy:
Mierczyk, Monika
Zagajewski, Bogdan
Jarocińska, Anna
Knapik, Roksana
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1035939.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Geografii i Studiów Regionalnych
Tematy:
Rock identification
Imaging Spectroscopy
APEX hyperspectral airborne imagery data
Spectral Angle Mapper
Linear Spectral Unmixing
Matched Filtering
Źródło:
Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development; 2016, 20, 1; 34-40
0867-6046
2084-6118
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC-ND: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 4.0
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Based on laboratory, field and airborne-acquired hyperspectral data, this paper aims to analyse the dominant minerals and rocks found in the Polish Karkonosze Mountains. Laboratory spectral characteristics were measured with the ASD FieldSpec 3 spectrometer and images were obtained from VITO’s Airborne Prism EXperiment (APEX) scanner. The terrain is covered mainly by lichens or vascular plants creating significant difficulties for rock identification. However, hyperspectral airborne imagery allowed for subpixel classifications of different types of granites, hornfels and mica schist within the research area. The hyperspectral data enabled geological mapping of bare ground that had been masked out using three advanced algorithms: Spectral Angle Mapper, Linear Spectral Unmixing and Matched Filtering. Though all three methods produced positive results, the Matched Filtering method proved to be the most effective. The result of this study was a set of maps and post classification statistical data of rock distribution in the area, one for each method of classification.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies