Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Sentinel" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Ocena obrazowych danych teledetekcyjnych do identyfikacji obiektów w zielonej i błękitnej infrastrukturze
Assessment of remote sensing image data to identify objects in green and blue infrastructure
Autorzy:
Pluto-Kossakowska, Joanna
Władyka, Monika
Tulkowska, Weronika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/132389.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Tematy:
ortofotomapa lotnicza
Sentinel-2
NDVI
BDOT10k
aerial orthophotomap
Opis:
W ostatnich latach koncepcja zielonej i błękitnej infrastruktury zdobywa coraz większe uznanie i coraz częściej jest wdrażana również w polskich miastach i gminach. Pełni wiele ważnych funkcji, począwszy od aspektu rekreacyjnego, ekologicznego i ekonomicznego aż po gospodarczy. Koncepcja ta przywiązuje szczególną wagę do elementów środowiska przyrodniczego przy podejmowaniu decyzji dotyczących głównie zagospodarowania przestrzennego, ale też do aspektów jego monitorowania i zarządzania. Aby sprostać temu zadaniu niezbędne jest odwołanie się do aktualnych danych przestrzennych. Można z powodzeniem wykorzystać istniejące bazy danych przestrzennych, jak np. BDOT10k, Natura 2000 czy inne tematyczne powstające w urzędach miast, np. w biurach ochrony środowiska. Wymagają one jednak ustawicznej aktualizacji i tu w sukurs przychodzą zdjęcia wielospektralne, które mogą znacznie przyspieszyć i zautomatyzować proces aktualizacji bazy danych przestrzennych. W zależności od potrzeb i szczegółowości bazy danych można do tego celu wykorzystać dane optyczne z pułapu lotniczego lub satelitarnego. Celem przeprowadzonych badań jest analiza możliwości wykorzystania ortofotomapy lotniczej oraz zdjęcia satelitarnego Sentinel-2 pozyskanych dla dwóch różnych obszarów badawczych. Do eksperymentów zostały wybrane obszary testowe odmienne pod względem charakterystyki pokrycia terenu, stopnia zainwestowania i krajobrazu. Była to gmina miejsko-wiejska o krajobrazie rolniczym oraz centralna dzielnica miasta wojewódzkiego o wysokim wskaźniku zurbanizowania. Opracowano i przetestowano metodykę przetwarzania ortofotomapy i zdjęcia satelitarnego w celu ekstrakcji informacji o obiektach topograficznych reprezentujących roślinność oraz wody będącymi integralną częścią bazy danych „błękitnej i zielonej infrastruktury”. Przeprowadzone badania i analizy porównawcze wskazały na potencjał i ograniczenia obu źródeł danych teledetekcyjnych.
In recent years, the concept of green and blue infrastructure has been earning recognition and is increasingly being implemented in Polish cities and municipalities. It serves many important functions, ranging from recreational, ecological aspects to economic ones. This concept attaches particular attention to elements of the natural environment when making decisions regarding mainly spatial development, but also to aspects of its monitoring and management. To meet this task, it is necessary to refer to current spatial data. It is possible to successfully use existing spatial databases such as BDOT10k, Natura 2000 or other thematic created in city offices, e.g. in environmental protection offices. However, they require constant updating and here remote sensing data comes in, which speeds up the database update process. Depending on the needs and detail of the database, you can obtain data for this purpose from both the air and satellite altitude. The purpose of the research was to analyze the possibilities of using an aerial orthophotomap and a Sentinel-2 satellite image obtained for two different research areas. Test areas that were different in terms of land cover and local government units were selected for the experiments. It was an urban-rural commune with an agricultural landscape and the central district of a selected provincial city with a high urban index. The methodology of orthophotomap and satellite image processing and extraction of information about topographic objects related to vegetation and waters being an integral part of the „blue and green infrastructure” database was developed and tested. The conducted research and comparative analyzes indicated the potential and limitations of both sources of remote sensing data.
Źródło:
Teledetekcja Środowiska; 2018, 59; 13-27
1644-6380
Pojawia się w:
Teledetekcja Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykrywanie wody na zdjęciach optycznych Sentinel-2 na podstawie wskaźników wodnych
The detection of water on Sentinel-2 imagery based on water indices
Autorzy:
Robak, A.
Gadawska, A.
Milczarek, M.
Lewiński, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/132357.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Tematy:
Sentinel-2
obrazowanie optyczne
wskaźniki wodne
detekcja wody
korekcja atmosferyczna
optical satellite images
water indices
water detection
atmospheric correction
Opis:
Copernicus Programme managed by the European Commission and implemented in partnership with i.a. the European Space Agency (ESA) provides free access to satellite data from Sentinel mission including Sentinel-2 high resolution optical satellite data. The aim of the research was to recognize opportunities of water detection on Sentinel-2 imagery. Satellite data was analyzed before and after atmospheric correction. A number of tests were carried out using indices selected from the literature. Based on the gained experience, a new index for water detection has been proposed, Sentinel Water Mask (SWM), specially adapted for Sentinel-2 images. Its construction is based on the highest difference between spectral values of water surface and other land cover forms. SWM provides quick and effective detection of water which is especially important in flood assessment for crisis management. Research was performed on unprocessed images of Sentinel-2 Level-1C and images after atmospheric correction (Level-2A). Water was detected with the use of threshold values determined by the visual interpretation method. The accuracy of the obtained water masks was assessed on the basis of validation points. The performed analysis allowed to indicate indices, which enable estimation of areas covered by water on Sentinel-2 images with high classification accuracy, this is: AWEInsh (Automated Water Extraction Index), MNDWI (Modified Normalized Difference Water Index), NDWIMcFeeters (Normalized Difference Water Index). Their application allowed for achievement of overall accuracy of water detection oscillating around 95% and high Kappa coefficient. The usage of the proposed SWM index leads to slightly better results (more than 96%). The sensitivity to the selection of threshold values of analyzed indices was assessed and then the optimal threshold ranges were determined. The optimal threshold value for NDWIMcFeeters should be included in the value range (0.1, 0.2), for MNDWI (0.2, 0.3) and for SWM (1.4, 1.6). The unambiguous threshold range for AWEInsh index was impossible to indicate due to the large range of values.
Źródło:
Teledetekcja Środowiska; 2016, 55; 59-72
1644-6380
Pojawia się w:
Teledetekcja Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja pokrycia terenu z wykorzystaniem obrazów Sentinel-2A przetworzonych za pomocą metody głównych składowych (PCA)
Land cover classification using Sentinel-2A images processed by the principal components method (PCA)
Autorzy:
Kałużna, Urszula
Będkowski, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2058371.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Tematy:
teledetekcja
pokrycie terenu
EGiB
Sentinel-2A
PCA
nadzorowana klasyfikacja obrazu
remote sensing
land cover
Land and Buildings Register
supervised image classification
Opis:
Celem badań jest ocena możliwości realizacji klasyfikacji nadzorowanej z wykorzystaniem obrazów (komponentów) uzyskiwanych w wyniku przetworzenia oryginalnych obrazów Sentinel-2A za pomocą metody głównych składowych (PCA). Klasyfikację wykonano w ośmiu wariantach, z wykorzystaniem algorytmów najmniejszej odległości (MD, Minimum Distance) oraz największego prawdopodobieństwa (ML, Maximum Likelihood), przy czym zastosowano oryginalne kanały 2, 3, 4, 8 Sentinel-2A oraz różną liczbę komponentów. Wyniki klasyfikacji oceniono poprzez porównanie z danymi o pokryciu terenu według Ewidencji Gruntów i Budynków (EGiB). Przeprowadzenie klasyfikacji na ograniczonej do dwóch liczbie komponentów uzyskanych w procedurze PCA tylko nieznacznie zmieniło wyniki w porównaniu do klasyfikacji na oryginalnych, nieprzetworzonych kanałach Sentinel-2A. Najbardziej zbliżone do danych EGiB rezultaty uzyskano stosując klasyfikację ML kanałów oryginalnych, nieprzetworzonych lub używając wszystkich komponentów PCA. Podjęta próba porównania pokrycia terenu ustalonego za pomocą klasyfikacji obrazów satelitarnych z klasami pokrycia, które zostały wyodrębnione z mapy EGiB wykazała, że przetworzenie mapy z postaci wektorowej na rastrową wpływa istotnie na uzyskiwane wyniki.
The aim of the research is to assess the feasibility of supervised classification using images (components) obtained through processing the original Sentinel-2A images by means of the principal component method (PCA). The classification was performed in eight variants, using the algorithms of the minimum distance (MD) and the maximum likelihood (ML), with the original channels 2, 3, 4, 8 of Sentinel-2A and a various number of components. The results of the classification were assessed by comparing them to the land coverage data of Land and Buildings Register (Ewidencja Gruntów i Budynków – EGiB). Performing the classification on a number of PCA components limited to two only slightly altered the results compared to the classification on the original, raw Sentinel-2A channels. The results most similar to the EGiB data were obtained using the ML classification of the original channels, i.e. raw channels or using all PCA components. The attempt to compare the land coverage established by the classification of satellite images to the coverage classes that were extracted from the EGiB map revealed that processing the map from vector to raster form significantly influences the obtained results.
Źródło:
Teledetekcja Środowiska; 2020, 61; 19-37
1644-6380
Pojawia się w:
Teledetekcja Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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