Informacja

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

Wyszukujesz frazę "piksel" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Maska obszarów rolniczych dostosowana do monitoringu wzrostu roślin uprawnych w polsce przy użyciu szeregów czasowych NOAA-AVHRR
Agriculture mask for crop growth monitoring in Poland using NOAA-AVHRR time series
Autorzy:
Turlej, K.
Bojanowski, J.
Bartold, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130458.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
piksel
wskaźniki roślinne
teledetekcja
GIS
NOAA AVHRR
pixel
vegetation indices
remote sensing
Opis:
Low spatial resolution of the NOAA-AVHRR images causes that observation footprints of the pixels can overlay the surface of more than one land cover type. The pure signal can be obtained for pixels covering only one land cover class. The extraction of the vegetation index (e.g. NDVI) for one land cover class can be interfered by the presence of other classes within the surface covered by a pixel. Additionally, the inaccuracy of the geometric correction of satellite images can increase the possibility that analysed pixel covers different land cover type than could be expected based on the analysis of the land cover map overlaid on the satellite image. In this study, we presented a new agriculture mask for Poland developed from the CORINE Land Cover 2006 database. The mask of one-kilometre spatial resolution indicates the pixels of the NOAAAVHRR, which should be used for calculation of mean vegetation indices for regions (i.e. voivodeships or provinces). The proposed mask preserves the uniform spatial distribution of pixels within each Polish region. To validate the new mask, we calculated twelve-year-long time series (1997-2008) of Vegetation Condition Index and Temperature Condition Index of agriculture areas for each voivodeship in Poland. The newly received time series of voivodeships showed higher correlation with crop yield than when using the classical agriculture mask, which classifies a pixel as agricultural if at least 50% of its area is covered by the agriculture land.
Niska rozdzielczość przestrzenna materiału zdjęciowego NOAA-AVHRR powoduje, że często w obszarze jednego piksela znajduje się więcej niż jedna klasa pokrycia terenu. W przypadku, gdy odczyt wskaźnika roślinnego (np. NDVI) wykonywany jest z pikseli należących tylko do jednej klasy pokrycia terenu, otrzymywana wartość jest bardziej reprezentatywna. Natomiast, gdy w obszarze piksela znajduje się więcej niż jedna klasa pokrycia terenu, wartość wskaźnika dla określonej klasy jest zaburzana obecnością innych klas. Podobne błędy wynikają z niedokładności geometryzacji zdjęć. W niniejszym opracowaniu prezentowana jest metodologia utworzenia na podstawie bazy CORINE Land Cover 2006 warstwy tematycznej wskazującej piksele obrazów NOAA-AVHRR, które najlepiej służą do odczytów wartości wskaźników roślinnych z obszarów rolniczych. Proponowana metodologia pozwala na uzyskanie równomiernego rozkładu pikseli, dla których wykonywane są odczyty wartości wskaźników roślinnych dla obszaru Polski. Do oceny proponowanej maski pikseli rolniczych wyliczono wartości średnie wskaźników roślinnych VCI oraz TCI dla województw na podstawie bazy danych NOAA-AVHRR (1997-2008). Ciągi czasowe wskaźników, wykazały wyższą korelację z plonem zbóż dla proponowanej maski w porównaniu do maski o stałym progu 50%.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2013, 25; 233-242
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przetwarzanie graficznych danych empirycznych dla potrzeb edukacji sztucznych sieci neuronowych, modelujących wybrane zagadnienia inżynierii rolniczej
Processing graphics empirical data for the needs of education of artificial neural networks, modeling selected problems of agriculture engineering
Autorzy:
Nowakowski, K.
Boniecki, P.
Weres, J.
Mueller, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/288990.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
piksel
filtracja
segmentacja
kompresja
składowe RGB
pixel
filtration
segmentation
compression
element of RGB
Opis:
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do odwzorowania wielowymiarowych graficznych zbiorów danych jest nieefektywne a nawet wręcz niemożliwe, co może być spowodowane chociażby niejednorodną reprezentacją wielkości w układzie czy rozmiarem wektora tych wielkości. W takich przypadkach wskazane jest użycie bloku przetwarzania wstępnego tzw. preprocesora. Zaprojektowanie i wytworzenie systemu informatycznego dla tego właśnie celu pozwoliło na transformację danych pierwotnych (zdjęcia fotograficzne) do takiej reprezentacji danych, która będzie odpowiednia dla wykorzystania procesie uczenia sieci neuronowej [Tadeusiewicz i in. 1991].
The use of artificial neural networks for representing multidimensional graphic data sets is ineffective and even not possible, which can be caused for example by heterogeneous representation of the parameter in the system or the size of the vector of these parameters. In such cases it is advisable to use a preprocessing block, the so called preprocessor. Developing and making IT system specifically for this purpose allowed to transform the primary data (photographic pictures) into data representation, to be appropriate for using in the neural network learning process.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2007, R. 11, nr 2 (90), 2 (90); 243-248
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Konwersja obrazów cyfrowych do postaci zbiorów uczących dla potrzeb modelowania neuronowego
Conversion of digital images into the form of teaching sets for the purposes of neural modeling
Autorzy:
Przybylak, A.
Boniecki, P.
Nowakowski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287969.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
przetwarzanie obrazu
analiza obrazu
piksel
zbiór uczący
sieć neuronowa
image processing
image analysis
pixel
teaching set
neural network
Opis:
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych na potrzeby analizy obrazu wymaga prawidłowego przygotowania zbiorów uczących. W przypadku pozyskiwania informacji z obrazów cyfrowych konieczna jest ich konwersja do postaci akceptowanej przez sztuczną sieć neuronową. Niezwykle istotne jest, aby do struktury zbioru uczącego trafiły cechy reprezentatywne, pozwalające na poprawne działanie modelu neuronowego. W przedstawionym w pracy systemie użytkownik ma możliwość wyboru danych, które umieści w zbiorze uczącym. W aktualnej wersji systemu mogą to być informacje o barwie, na które składają się: histogram, tekstura oraz składowe modelu RGB.
Using artificial neural networks for image analysis purposes requires proper preparation of teaching sets. In case of information acquisition from digital images it is necessary to convert them into the form accepted by an artificial neural network. It is extremely important to incorporate representative features allowing correct operation of neural model into the teaching set structure. In the system presented in this work user is able to select data, which will be included in the teaching set. In current system version this may be information on colour, which includes: histogram, texture and the RGB model components.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 9, 9; 201-206
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On analog comparators for CMOS digital pixel applications. A comparative study
Autorzy:
Jendernalik, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200565.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
CMOS image sensor
CMOS digital pixel
analog comparator
fixed-pattern noise
FPN
CMOS
matryca świałoczuła CMOS
piksel cyfrowy
komparator analogowy
hałas ustalony
Opis:
Voltage comparator is the only - apart from the light-to-voltage converter - analog component in the digital CMOS pixel. In this work, the influence of the analog comparator nonidealities on the performance of the digital pixel has been investigated. In particular, two versions of the digital pixel have been designed in 0.35 μm CMOS technology, each using a different type of analog comparator. The properties of both versions have been compared. The first pixel utilizes a differential comparator with the increased size and improved electrical performance. The second structure is based on a very simple non-differential comparator with a reduced size and degraded performance. Theoretical analysis of the comparator nonideality effect on the quality of the image obtained from the digital pixel matrix as well as simulation results are provided.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2016, 64, 2; 271-278
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A new concept of discretisation model for imaging improving in ultrasound transmission tomography
Nowa koncepcja dyskretyzacji modelu celem podniesienia jakości obrazowania w transmisyjnej tomografii ultradźwiękowej
Autorzy:
Rymarczyk, Tomasz
Polakowski, Krzysztof
Sikora, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/408251.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
Ultrasound Transmission Tomography
image reconstruction
constrained optimisation
circular pixel
spherical voxel
Transmisyjna Tomografia Ultradźwiękowa
obrazowanie
optymalizacja z ograniczeniami
piksel kołowy
wokse kulisty
Opis:
In this paper a new version of discretisation model for Ultrasonic Transmission Tomography is presented. The algorithm has been extensively tested for synthetic noisy data on various configurations of internal objects. In order to improve the imaging quality, the pixels/voxels have been enlarged compared to the figures inscribed in pixels/voxels however no more than figures described on the standard square pixels or cubic voxels. The proposed algorithm provides better quality of imaging.
W tym artykule zaproponowano nową wersję dyskretyzacji modelu dla Ultradźwiękowej Tomografii Transmisyjnej. Przedstawiony algorytm był wszechstronnie przetestowany dla danych syntetycznych zaszumionych dla różnych konfiguracji obiektów wewnętrznych. W celu poprawienia jakości obrazowania, piksele/woksele zostały powiększone w stosunku do figur wpisanych w piksele/woksele, jednak nie więcej niż figury opisane na standardowych kwadratowych pikselach lub sześciennych wokselach. Proponowany algorytm zapewnia lepszą jakość obrazowania.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2019, 9, 4; 48-51
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-5 z 5

    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