Informacja

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

Tytuł pozycji:

Detekcja posuszu kornikowego z wykorzystaniem zobrazowań BlackBridge na przykładzie drzewostanów Sudetów i Beskidów

Tytuł:
Detekcja posuszu kornikowego z wykorzystaniem zobrazowań BlackBridge na przykładzie drzewostanów Sudetów i Beskidów
Detection of bark beetle infected trees with BlackBridge image on the example of the Sudety and the Beskidy mountains
Autorzy:
Kycko, M.
Stereńczak, K.
Bałazy, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/989357.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Leśne
Tematy:
lesnictwo
Beskidy Zachodnie
Sudety
lasy gorskie
drzewostany swierkowe
drzewa martwe
posusz
teledetekcja
zdjecia satelitarne
zobrazowania BlackBridge
blackbridge
condition of forests
satellite image classification
mountain areas
Źródło:
Sylwan; 2016, 160, 09; 707-719
0039-7660
Język:
polski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
BlackBridge imagery is one of the new means of information used in forest condition analysis. Rapid Eye satellite data with a 5 m spatial resolution register spectral information from 440 to 850 nm through 5 spectral bands. This range of electromagnetic spectrum provides information on plant chlorophyll content as well as cell structure. Such data allows to monitor vegetation condition. This paper focuses on a research conducted in the Sudety and Western Beskidy mountains (southern Poland). The aim of the research was to verify whether high resolution satellite imagery is applicable in detection of the damages caused by Ips typographus and acid rain in Norway spruce dominated stands through supervised classification. BlackBridge Rapid Eye satellite images from 2012 and 2013 were analysed. Various modifications of classification methods were tested, including change in combination of spectral bands. Each method resulted in different classification accuracy. Best results were observed in case of the Maximum Likelihood classification method applied on all spectral bands. The analysis showed that the time of the image registration has a significant impact on classification results. The average classification accuracy for 2012 images was 0.53, whereas for 2013 – 0.69. Moreover, information gathered from 5 m pixels is too general to classify individual dead trees in a precise manner. Tested methods are applicable only in detection of clusters of dead trees.

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