Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "landsat tm" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Zdjęcia satelitarne Landsat-Thematic Mapper w ocenie stanu lasu
    Kosmicheskie snimki so sputnika Lehndsat TM dlja ocenki sostojanija lesov
    Landsat TM satellite data for forest quality assessment
    Autorzy:
    Zawila-Niedzwiedzki, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/813103.pdf
    Data publikacji:
    1989
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Leśne
    Tematy:
    lesnictwo
    lasy
    stan lasu
    metody oceny
    zdjecia satelitarne
    satelita Landsat TM
    Źródło:
    Sylwan; 1989, 133, 07
    0039-7660
    Pojawia się w:
    Sylwan
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ocena kondycji drzewostanów Tatrzańskiego Parku Narodowego za pomocą metody drzewa decyzyjnego oraz wielospektralnych obrazów satelitarnych Landsat 5 TM
    Assessment of the condition of forests in the Tatra National Park using decision tree method and multispectral Landsat TM satellite images
    Autorzy:
    Ochtyra, A.
    Zagajewski, B.
    Kozłowska, A.
    Marcinkowska-Ochtyra, A.
    Jarocińska, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/972978.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Leśne
    Tematy:
    drzewostany
    kondycja drzew
    metody oceny
    drzewa decyzyjne
    teledetekcja satelitarna
    obrazy satelitarne
    satelita Landsat TM
    leśnictwo
    lasy górskie
    Tatrzański Park Narodowy
    forest
    assessment of condition
    vegetation indices
    remote sensing
    the Tatras
    Landsat TM
    Opis:
    The paper presents a method of Landsat 5 Thematic Mapper satellite image processing to assess the condition of forests in the Tatra National Park (southern Poland). Selected images were acquired on 1987/09/01, 2005/09/02 and 2011/09/03 from the same sensor with maximum time interval for the first and last scene and from similar phenological period. Firstly, the data were radiometrically corrected using the ATCOR 2/3 software and Digital Terrain Model from the ASTER mission. Quality of the correction was assessed calculating RMSE for reflectance values from images and resampled spectral characteristics collected in terrain. RMSE was in range 3−10%. Next, basing on Landsat images, Normalized Difference Infrared Index (NDII) and a Maximum Likelihood supervised classificatory, following dominant land cover types were identified: forests (including dwarf pine), grasslands, rocks, lakes, shadows (additionally clouds were dis−tinguished on data from 1987/09/01). It allowed to select forest areas with producer accuracy not worse than 97.69% and user accuracy not worse than 98.31%. On corrected Landsat images Normalized Difference Vegetation Index (NDVI, an overall vegetation state) and Moisture Stress Index (MSI, canopy water content) were calculated. Vegetation indices discriminated forest state using the decision tree method. The worst overall condition was observed for the 1987 (about 21% of forest stands were in the worst condition and 87% were in medium condition), while the best one in 2005 (75.51% forest stands were in good condition and 10.66% were in the best condition). In case of 2011, the overall condition was quite good, but there were large areas with poor condition caused by bark beetle outbreaks. Proposed method allows for a fast and objective assessment of forest condition. It is possible to detect damaged areas or stands in poor condition. It can be complement for traditional methods of monitoring and management in forestry and nature protection.
    Źródło:
    Sylwan; 2016, 160, 03; 256-264
    0039-7660
    Pojawia się w:
    Sylwan
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Semiwariancje tekstury obrazów satelitarnych Landsat TM obszarów leśnych
    Semivariances of Landsat TM satellite imagery texture of forested areas
    Autorzy:
    Zawadzki, J.
    Cieszewski, C.J.
    Zasada, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/972817.pdf
    Data publikacji:
    2003
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Leśne
    Tematy:
    zdjecia satelitarne
    tereny lesne
    interpretacja
    teledetekcja satelitarna
    semiwariancja
    Landsat TM
    lesnictwo
    semivariance
    semivariogram
    geostatistics
    textural classification
    remote sensing
    Landstat TM
    Opis:
    The paper presents selected applications of the geostatistical methods for remote sensing studies of forest ecosystems. The texture of the remote sensing images of the forests can be highly complex, but at the same time it is very useful for interpretation of these images. We explored differences on semivariances calculated from transects of the Landsat TM images associated with images of young, middle−aged, old, and natural versus planted stands, as well as compared semivariances for loblolly pine (Pinus taeda L.) and longleaf pine (Pinus palustris Mill.) in Georgia, USA. We analyzed the imagery data in conjunction with ground measurements. The results showed that in spite of the relatively low Landsat TM resolution (30m), the semivariances might give useful additional information about the above−mentioned classes. The semivariances for loblolly pine depend on the age as well as on the origin of the forest stand (natural vs. planted). On the other hand, because of the low−resolution, the classical parameters of a range of semi−variances are rather difficult for classification. However, we found important differences for sill values as well as for semivariance values for the distances of a few lags. These parameters seem to be useful for forest stand discrimination. Significant differences were also found between semivariances calculated from loblolly pine and longleaf pine stands.
    Źródło:
    Sylwan; 2003, 147, 07; 40-52
    0039-7660
    Pojawia się w:
    Sylwan
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod geostatystycznych do wyznaczania cech taksacyjnych i parametrów biofizycznych lasów technikami teledetekcyjnymi
    The use of geostatistical methods for remote?sensing based determination of inventory measures and biophysical parameters of forests
    Autorzy:
    Zawadzki, J.
    Cieszewski, C.J.
    Zasada, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1023830.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Leśne
    Tematy:
    zdjecia satelitarne
    cechy taksacyjne
    wlasciwosci biofizyczne
    metody badan
    interpretacja
    lasy
    teledetekcja satelitarna
    semiwariogram
    semiwariancja
    lesnictwo
    zdjecia lotnicze
    metody geostatystyczne
    semivariance
    semivariogram
    textural classification
    remote sensing
    landsat tm
    Opis:
    Despite constant advances in geostatistics and its many succesful applications in remote sensing and forestry, it remains a relatively unknown field in Poland. The main aim of this paper is to show applicability of various geostatistical techniques in estimation of inventory measures and biophysical parameters of forests. We show examples of practical applications without going into the complex theoretical bases of the described methods. We also present a wide selection of the most important papers in the subject.
    Źródło:
    Sylwan; 2004, 148, 03; 51-62
    0039-7660
    Pojawia się w:
    Sylwan
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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