Informacja

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

Wyszukujesz frazę "imperviousness" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Application of Landsat imagery based vegetation indices to imperviousness index mapping
Zastosowanie indeksów wegetacji do opracowywania map współczynnika nieprzepuszczalności na podstawie obrazów z satelity Landsat
Autorzy:
Drzewiecki, W.
Osak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/385630.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
wskaźnik nieprzepuszczalności
mapy pokrycia terenu
indeksy wegetacji
teledetekcja satelitarna
Landsat TM
imperviousness index
land cover mapping
vegetation indices
satellite remote sensing
Opis:
The paper focuses on imperviousness index mapping with satellite remote sensing approach based on vegetation indices. Imperviousness factor can be defined as a percent of the total considered area covered by impervious surfaces (any materials that are impervious to water, such as rooftops, streets, driveways, parking lots, etc). With Landsat TM images comparable maps can be obtained for the time period from mid-80s to present. The imperviousness factor map of City of Cracow was prepared for 1996. Imperviousness factor accuracy was estimated for 20 percent.
W publikacji przedstawiono zastosowanie teledetekcyjnej metody opartej na wskaźnikach wegetacji do sporządzania map współczynnika nieprzepuszczalności. Mapy te przedstawiają w odniesieniu do każdego piksela obrazu satelitarnego procentowy udział powierzchni o charakterze nieprzepuszczalnym, takich jak np. dachy budynków, drogi asfaltowe, parkingi itp. Wykorzystanie obrazów satelitarnych Landsat TM pozwala na uzyskanie porównywalnych map dla okresu od połowy lat 80. XX. wieku do chwili obecnej. Opracowanie wykonano dla obszaru Krakowa w roku 1996. Uzyskana dokładność oszacowania współczynnika nieprzepuszczalności wyniosła 20 procent.
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2009, 3, 4; 43-52
1898-1135
Pojawia się w:
Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sub-pixel classification of middle-resolution satellite images – evaluation of regression trees applicability to monitor impervious surfaces coverage
Podpikselowa klasyfikacja średniorozdzielczych obrazów satelitarnych – ocena możliwości zastosowania drzew regresji w monitoringu pokrycia terenu powierzchniami nieprzepuszczalnymi
Autorzy:
Drzewiecki, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/385386.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
wskaźnik nieprzepuszczalności
mapy pokrycia terenu
drzewa regresji
teledetekcja satelitarna
Landsat TM
imperviousness index
land cover mapping
regression trees
satellite remote sensing
Opis:
The aim of the presented research was to test the method of assessing the imperviousness index on the basis of middle-resolution satellite images with the use of regression trees. The task also included evaluation of the applicability of the method to monitor the changes of impervious surfaces coverage. The research has been done in the catchments of Prądnik and Dłubnia rivers (Malopolska region, Poland). The imperviousness index has been assessed for two time periods – current state (2007) and the mid-1990s. The training and verification data for both time periods have been obtained from aerial orthophotomaps for urban, suburban, rural, industrial and commercial areas. In both time states the best assessment of imperviousness index have been achieved for the variants where the regression trees were built on the basis of all satellite data accessible for the time period. However, it is worth notifying that the variant with the input data limited to three images from spring, summer and autumn provided comparable accuracy of the results. These models have the systematic error between 1.3–2.2%, the mean error between 15.8–16.4% and correlation coefficient between 0.85-0.86 for the mid-1990s. For the year 2009 these values are respectively: 1.4–1.7%, 15.7–16.0% and 0.86. The accuracy of the imperviousness index obtained in the present research is comparable with the accuracy obtained with the use of regression trees in research reported in the literature. The comparison has shown high accuracy of imperviousness index change assessment for the whole population of pixels in verification dataset. The systematic error is 0.1%. However, the obtained assessment accuracy for a single pixel (š14.5%) can be too low for some applications.
Celem prezentowanych badań było sprawdzenie możliwości zastosowania drzew regresji do szacowania wskaźnika nieprzepuszczalności powierzchni terenu na podstawie średniorozdzielczych obrazów satelitarnych. W ramach badań przeprowadzona została również ocena stosowalności tej metody jako narzędzia monitoringu pokrycia terenu powierzchniami nieprzepuszczalnymi. Badania przeprowadzono na obszarze obejmującym zlewnie rzek Prądnik i Dłubnia. Wskaźnik nieprzepuszczalności oszacowano dla dwóch stanów czasowych – roku 2007 i połowy lat 90. XX wieku. W obu przypadkach dane treningowe i weryfikacyjne pozyskano z ortofotomap lotniczych dla obszarów o zróżnicowanym użytkowaniu (terenów zabudowy miejskiej, podmiejskiej, wiejskiej, przemysłowej oraz handlowej). W przypadku obu stanów czasowych najlepsze oszacowanie wskaźnika nieprzepuszczalności uzyskano w wariantach, w których do budowy drzew regresji użyto wszystkich dostępnych obrazów satelitarnych z poszczególnych okresów. Na uwagę zasługuje jednak fakt, iż porównywalną dokładność oszacowania uzyskano także w wariantach, w których dane wejściowe ograniczone były jedynie do trzech obrazów pozyskanych w okresie wiosennym, letnim i jesiennym. Zbudowane modele pozwalały na oszacowanie wskaźnika nieprzepuszczalności dla stanu z połowy lat 90. z błędem przeciętnym wynoszącym 1.3–2.2%, błędem średnim pomiędzy 15.8% a 16.4% oraz współczynnikiem korelacji w granicach 0.85–0.86. Dla roku 2007 wartości te wyniosły odpowiednio: 1.4–1.7%, 15.7–16.0% i 0.86. Uzyskany w prezentowanych badaniach poziom dokładności oszacowania wartości wskaźnika nieprzepuszczalności jest porównywalny z wynikami uzyskiwanymi z zastosowaniem drzew regresji przez innych autorów. Ocena dokładności oszacowania zmian wskaźnika nieprzepuszczalności wykazała bardzo wysoką dokładność ich określenia w odniesieniu do całości populacji pikseli w próbce weryfikacyjnej. Błąd systematyczny wyniósł w tym przypadku 0.1%. Należy jednak zauważyć, iż uzyskany dla pojedynczego piksela błąd średni na poziomie š14.5% może być zbyt duży dla niektórych zastosowań takiego podejścia jako narzędzia monitoringu zmian pokrycia powierzchni terenu.
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2010, 4, 4; 61-75
1898-1135
Pojawia się w:
Geomatics and Environmental Engineering
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