Informacja

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

Wyszukujesz frazę "wskaźniki roślinne" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
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:
Metodyka oceny stanu środowiska przyrodniczego obszarów prawnie chronionych w Polsce w oparciu o zintegrowane dane teledetekcyjne i klimatyczne
The methodology of assessment of the environmental conditions in protected areas in POLAND based on integrated remote sensing and climatic data
Autorzy:
Musiał, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131118.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
wskaźniki roślinne
NDVI
VCI
MODIS
monitoring środowiska
obszary chronione
dane klimatyczne
vegetation indices
environmental monitoring
protected areas
climatic data
Opis:
Celem opracowania jest prezentacja możliwości zastosowania obrazów satelitarnych w połączeniu z danymi klimatycznymi do badania chwilowych i długookresowych zmian zachodzących w środowisku przyrodniczym obszarów objętych ochroną prawną. Wykorzystanymi w pracy materiałami są: ośmiodniowe kompozycje obrazów satelitarnych pozyskane przez radiometr MODIS oraz autorska baza danych zawierająca informacje o wybranych elementach meteorologicznych (temperatura powietrza, opady, etc.). Długość analizowanej serii danych zawiera się w przedziale od 2000 do 2008 roku. Na podstawie zgromadzonych obrazów satelitarnych zostały wyprowadzone i skorygowane za pomocą filtru Savitzky-Golay wskaźniki roślinne NDVI oraz VCI. Uzyskane wskaźniki roślinne zostały uśrednione w ramach klas pokrycia terenu CORINE dla obszarów chronionych sieci NATURA 2000 w Polsce. Następnie łącząc ośmiodniowe wartości indeksów roślinnych z danymi klimatycznymi utworzono szeregi czasowe prezentujące przebieg tych dwóch elementów w poszczególnych latach. Obliczając współczynniki korelacji dla tego zestawu danych określono zależność fluktuacji wartości wskaźnika NDVI od warunków klimatycznych. Na wybranych przykładach potwierdzono przydatność proponowanej metody do oceny kondycji i zdolności środowiska przyrodniczego do regeneracji. Dzięki przeprowadzonym analizom, można było umiejscowić w czasie nagłe i gwałtowne zmiany zachodzące w środowisku, jak również ocenić ich skalę. Możliwości oceny długofalowych, powolnych zmian w środowisku zaprezentowano na przykładzie sukcesji roślinnej na hałdzie poeksploatacyjnej. Pojedyncze wyniki analiz opracowane dla każdego z obszarów NATURA 2000 zestawiono wyciągając ogólne wnioski na temat kondycji środowisk przyrodniczych w poszczególnych klasach pokrycia terenu.
This work is intended to present the potential for using satellite images in combination with climatic data in order to analyse rapid and long-term changes occurring in the environments of protected areas. The materials used were 8 day compositions of MODIS satellite images and the author’s database of selected climatic data (i.e. air temperatures, precipitation). The data analysed covers the period 2000 to 2008. Vegetation indices (NDVI and VCI) derived from satellite data were smoothed and corrected with the Savitzky-Golay filter in order to reduce noise in the signal. The indices so calculated were averaged within the CORINE land cover classes for protected areas within the NATURA 2000 network in Poland. Then time series were created, presenting the interannual and long-term diversity of the 8-day values of the vegetation indices and climatic data values. Correlation coefficients were calculated for those datasets in order to examine dependency between the NVDI vegetation indices and climatic conditions. Selected environmental examples proved the usefulness of the proposed methodology in the assessment of environmental conditions and their capacity to recover from degradation. The results of the analyses enabled the researchers to identify the timing of severe and rapid changes in the environment and to evaluate their scale. The opportunities for assessing long-term changes were shown using the example of vegetation development on post-industrial tips. Individual results for particular protected areas were combined and some general conclusions were drawn.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2009, 20; 307-320
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
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