Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Osińska-Skotak, K." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Wpływ korekcji atmosferycznej zdjęć satelitarnych na wyniki cyfrowej klasyfikacji wielospektralnej
The influence of atmosferic correction of satelity images on results
Autorzy:
Osińska-Skotak, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341395.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
Tematy:
korekcja atmosferyczna
klasyfikacja wielospektralna
zdjęcia wielospektralne
atmospheric correction
supervised classification
multispectral classification
Opis:
Na promieniowanie dochodzące do sensora satelitarnego wpływa przede wszystkim atmosfera, znajdująca się na drodze od obiektu do detektora. Korekcja atmosferyczna jest jednak na ogół pomijana w procesie przetwarzania zdjęć satelitarnych. Wynika to m.in. z faktu, iż aby wpływ atmosfery oszacować w sposób poprawny, wymagana jest duża liczba danych pomiarowych i skomplikowany model atmosfery. W przypadku analizy zdjęć archiwalnych uzyskanie tego rodzaju danych często jest utrudnione, a czasami wręcz niemożliwe. Stosuje się więc na ogół tzw. średnie atmosfery klimatyczne, które charakteryzują średnie warunki atmosferyczne panujące na danym terenie. Wymóg wykonywania korekcji atmosferycznej zdjęć satelitarnych nie zawsze występuje (np. analizy jakościowe, interpretacja wizualna), ale w przypadku przeprowadzania analiz ilościowych lub wieloczasowych uwzględnienie wpływu atmosfery jest czynnikiem istotnym dla uzyskania prawidłowych wyników. Niniejsze opracowanie prezentuje wyniki badań nad wpływem uwzględnienia korekcji atmosferycznej w procesie klasyfikacji wielospektralnej. Okazuje się, że klasyfikacja obrazów skorygowanych ze względu na wpływ atmosfery pozwala na uzyskanie lepszej delimitacji klas, niż to jest w przypadku klasyfikacji zdjęć źródłowych.
Atmosphere between an object and a satellite detector is the most important element, which decided about the radiation registered by satellite sensor. However, atmospheric correction is mostly neglected during satellite image processing. It's implicated by fact that to estimate the influence of atmospheric conditions, a lot of different meteorological parameters and model of atmosphere are needed. In case of archived images gathering this kind of data is often difficult or even impossible. Therefore standard atmosphere models which described average atmospheric conditions on different areas are used. In some application atmospheric correction is not needed (i.e. qualitative analyses, visual interpretation) but for quantitative analyses or multitemporal analyses this correction is very important to obtain correct results. This article presents results of researches on influence of atmospheric correction on the process of multispectral classification. It was found that classification of atmospheric corrected images make better classes delimitation possible.
Źródło:
Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum; 2005, 4, 1; 41-53
1644-0668
Pojawia się w:
Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Korekcja geometryczna a wyniki klasyfikacji zdjęć wielospektralnych
The geometric correction versus the results of multispectral classifikation
Autorzy:
Osińska-Skotak, K.
Fijałkowska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341403.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
Tematy:
korekcja geometryczna
transformacja geometryczna
klasyfikacja nadzorowana
zdjęcia wielospektralne
geometric correction
geometric transformation
supervised classification
multispectral classification
Opis:
Klasyfikacja cyfrowa jest najczęściej wykorzystywanym algorytmem do tworzenia map tematycznych na podstawie zdjęć satelitarnych, np. mapy pokrycia terenu. Jednak aby wynik klasyfikacji stał się materiałem kartometrycznym, należy go poddać transformacji geometrycznej do określonego układu współrzędnych. Możliwe jest również postępowanie odwrotne, tzn. najpierw następuje wykonanie transformacji geometrycznej zdjęć oryginalnych, a dopiero potem przeprowadza się proces klasyfikacji już zgeometryzowanych zdjęć. Jednak, zważywszy na naturę cyfrowego przetwarzania obrazów rastrowych, powstaje pytanie: czy rezultaty obu postępowań będą takie same? Niniejsze opracowanie prezentuje wyniki badań nad wpływem momentu wykonywania transformacji geometrycznej zdjęć na wynik klasyfikacji nadzorowanej. Prace badawcze przeprowadzono na dwóch scenach satelitarnych zarejestrowanych przez satelitę SPOT5. Wybrane pola testowe reprezentują dwa odmienne typy krajobrazu: o gospodarstwach wielkoobszarowych oraz o rozdrobnionej strukturze agrarnej. W wyniku prac badawczych okazało się, że istnieje wpływ korekcji geometrycznej zdjęć satelitarnych na wyniki klasyfikacji, jednak bardziej istotnym elementem przetwarzania jest wybór metody ponownego próbkowania oraz rozmiar piksela deklarowanego przy próbkowaniu obrazu podczas wykonywania transformacji geometrycznej.
The multispectral classification is the most common algorithm, which is applied for the creation of thematic maps (like land use / land cover maps) based on the satellite images. To obtain the final classification result having quality of cartometric material, it is requisite to carry out the geometric correction process. It's possible to realize this process in two way: first of them consists in geometric image correction and to continue by classification of image being already georeferenced yet. Second way is to classify the source image and to continue by geometric correction of the image already classified. However, knowing the image digital treatment nature, we should ask - are the both results the same or not? The presented study show the results of the researches about impact of the moment of the image geometric correction versus of multispectral classification process. This study was done at the base of SPOT5 satellite images for two test sites in Poland: Żuławy (consolidate agrarian structure) and Wyszków (fine agrarian structure). According to the results the influence of the geometric correction of satellite images on the results of multispectral classification is exist. Nevertheless, the most important element of image processing is the algorithm, which is chosen for the image resampling and the pixel size of the resampled image.
Źródło:
Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum; 2005, 4, 1; 55-66
1644-0668
Pojawia się w:
Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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