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 "segmentacja obrazu" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Wstępna ocena możliwości wykorzystania obrazów satelitarnych aster w monitorowaniu lodowców Svalbardu
    Preliminary assessment of aster images applicability in monitoring the Svalbard glaciers
    Autorzy:
    Błaszczyk, M.
    Drzewiecki, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/129719.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    ASTER
    lodowiec
    klasyfikacja
    eCognition
    segmentacja obrazu
    tekstura
    glacier
    classification
    segmentation
    texture
    Opis:
    Celem prezentowanej pracy była ocena możliwości wykorzystania obrazów satelitarnych ASTER do określenia stopnia uszczelinienia powierzchni lodowców Svalbardu. Pierwszy etap badań polegał na określeniu granic lodowców. Przetestowano metody stosowane w tym celu w ramach projektu GLIMS (Global Land Ice Measurement from Space) oraz zaproponowano własne podejście oparte o wykorzystanie obrazu nasycenia uzyskanego na drodze transformacji IHS kompozycji barwnej z kanałów 345. Dla oddzielenia lodowców od obszarów kry lodowej zaproponowano wykorzystanie wybranych miar teksturalnych. Próby wyodrębnienia w granicach wydzielonych wcześniej lodowców obszarów uszczelinionych na drodze klasyfikacji nadzorowanej nie dały zadowalających rezultatów. Ostatnia część przeprowadzonych badań miała na celu przygotowanie obrazu satelitarnego do klasyfikacji obiektowej w programie eCognition poprzez opracowanie uniwersalnych parametrów segmentacji. Uzyskanie satysfakcjonujących rezultatów segmentacji w oparciu o kanały spektralne obrazu ASTER wymagało stosowania dla poszczególnych lodowców różnych parametrów skali, kształtu i zwartości, co znacząco utrudniałoby automatyzację procesu klasyfikacji. Poprawę rezultatów osiągnięto przeprowadzając wstępną segmentację w oparciu o 1 kanał obrazu ASTER, a dokładniejszą w oparciu o obraz tekstury uzyskany w programie MaZda. Otrzymane rezultaty segmentacji pozwalają przypuszczać, iż możliwe będzie przeprowadzenie klasyfikacji obiektowej w programie eCognition, której rezultatem będzie wydzielenie jako osobnej klasy obszarów uszczelinionych.
    ASTER images applicability to surface crevassing assessment of tidewater glacier in southern Spitsbergen, Svalbard was investigated. In the first phase of research, the glaciers spatial extent determination methods were investigated - spectral bands rationing and Normalized Difference Snow Index (NDSI). A new method based on saturation image obtained by intensity-hue-saturation transformation of 345 colour composite was tested as well. Image texture parameters were applied to separate ice floats from glaciers. The supervised classification of original spectral bands for crevassed areas identification failed. Better results were achieved using chosen texture images, but still too many other glacier areas (e.g. dark moraines or streams on glacier surface) were classified as crevasses. In the last stage of research, object-oriented image analysis software (eCognition) was used. The parameters for ASTER image segmentation, resulting in determination of crevassed glacier areas as separate image segments, were searched. To achieve such a goal, image segmentation performed using ASTER spectral bands required different scale, shape and compactness factors for individual glaciers. This is because glacier dynamics and morphology differ, causing differences in shapes and extent of crevassed areas. Satisfactory results were achieved after the application of a two-level segmentation procedure: ASTER spectral band 1 segmentation using large scale parameter and than MaZda software computed texture image segmentation with a small-scale factor. The research confirmed the applicability of satellite ASTER images for monitoring the Svalbard glaciers. The spatial extent of the glaciers was determined by simple thresholding of transformed spectral bands and texture images. Furthermore, obtained segmentation results should enable successful application of object oriented image classification in eCognition to mapping of crevassed glacier areas. Such a classification is planned as the next stage of the research.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 29-39
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wydzielanie kompleksów krajobrazowo-roślinnych na zdjęciach Landsat ETM+ z zastosowaniem procedury region growing
    Distinguishing landscape-vegetation complexes on Landsat ETM+ images using a region growing procedure
    Autorzy:
    Kosiński, K.
    Hoffmann-Niedek, A.
    Zawiła, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1050656.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    kompleks roślinny
    segmentacja obrazu
    Region Growing
    ETM+
    vegetation complex
    image segmentation
    region growing
    Opis:
    Celem pracy jest delimitacja kompleksów krajobrazowo-roślinnych na wieloczasowych zdjęciach Landsat ETM+. Kompleks krajobrazowo-roślinny to niewielka jednostka geobotaniczna nawiązująca do nanochory w hierarchicznym systemie jednostek fizycznogeograficznych. Kompleksy wydziela się jako względnie jednorodne segmenty obrazu z zastosowaniem procedury Region Growing. Analizowany jest dobór opcji procedury i granicznej odległości euklidesowej (SED). Zalecana jest opcja aktualizacji średniej. Nie stwierdzono możliwości ustalenia konkretnej wartości SED dla poszczególnych typów kompleksów. Stąd konieczność ręcznego doboru SED dla każdego z segmentów.
    The aim of the article was the delimitation of landscape-vegetation complexes on multitemporal Landsat ETM+ images. A landscape-vegetation complex is a small geobotanic unit corresponding to a nanochore level of physico-geographical units (Matuszkiewicz, 1990, 1992; Richling, Solon, 2002). A landscape-vegetation complex consists of one or both of the two main components: plant communities (phytocoenoses) and anthropogenic forms of relief and land cover (excavations, water reservoirs, ditches, dams, roads, buildings etc.). A landscape-vegetation complex is useful for mapping terrains under spatially-differentiated anthropogenic pressure. Landscape-vegetation complex may be visually interpreted on diachronic composition of panchromatic data. The composition used in this paper consist of the three bands: - red component: ETM(8) acquired in September, - green component: ETM(8) acquired in May, - blue component: ( ETM(1) + ETM(2) + ETM(3) ) / ETM(8), September data. Nine types of complexes may be distinguished on the composition (Kosiński, 2005): - waters, - build up and railway areas, - pine woods, - broadleaf forests and thickets, - arable lands and four categories of grasslands. In this project, landscape-vegetation complexes have been interactively delimited as semi-homogeneous image segments using a Region Growing procedure. 6 interpreters participated in this work. Procedure options and Spectral Euclidean distance (SED) were interactively adjusted for each segment and different options were tested. The update region mean option was assumed to be recommended. In forest areas, the required spectral Euclidean distance was low and in grasslands it is higher. However, there is no possibility to use one SED value for any type of complex. It may be manually adjusted for each segment. Complexes were classified on the basis of colour component values. Aerial photos and topographic maps were used as additional data.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 341-350
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie analizy wielkości i kształtu w klasyfikacji użytków zielonych na zdjęciach Landsat ETM+
    The application of the size and shape analysis in meadow classification on Landsat ETM+ images
    Autorzy:
    Kosiński, K.
    Hoffmann-Niedek, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131094.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    segmentacja obrazu
    kształt
    wielkość
    klasyfikacja
    użytkowanie łąk
    image segmentation
    shape
    size
    classification
    grassland utilisation
    Opis:
    W naturalnym procesie widzenia z obrazu wydzielane są względnie jednorodne segmenty (Laliberte et al., 2004). Analizowane są takie cechy segmentów, jak kolor, tekstura, częstotliwość przestrzenna, położenie, wielkość, kształt, orientacja, ruch, efekt stereo (Zipser, Lamme, Shiller, 1996; Bach M., Meigen T., 1999; Jacob P., 2003). Znaczenie koloru w wizualnej interpretacji użytków zielonych na zdjęciach Landsat ETM+ można ocenić na podstawie analizy porównawczej składowych barwnych segmentów obrazu. Analiza barwna kompleksów krajobrazowo-roślinnych wydzielonych na mapie satelitarnej doliny Luciąży pozwala wyróżnić cztery kategorie użytków zielonych (Kosiński, 2005). Celem pracy jest określenie znaczenia wielkości i kształtu kompleksów w interpretacji użytków zielonych. Praca jest kontynuacją badań w dolinie Luciąży na Równinie Piotrkowskiej. Kompleksy krajobrazowo-roślinne (jednostki geobotaniczne w randze przestrzennej uroczyska) wydzielano na kompozycji dwóch zdjęć Landsat ETM+. Do delimitacji kompleksów zastosowano interaktywne grupowanie pikseli metodą Region Growing. Analiza wielkości i kształtu wydzielonych w ten sposób segmentów obrazu pozwala odróżnić łąki użytkowane na siedliskach świeżych od pozostałych użytków zielonych, roślinności darniowej i muraw. Wg dobranych empirycznie kryteriów jedenaście spośród trzynastu badanych kompleksów tego typu było prawidłowo sklasyfikowanych. Spośród pozostałych 39 kompleksów użytków zielonych 37 zostało zakwalifikowanych prawidłowo. Połączenie wyników klasyfikacji wg składowych barwnych z klasyfikacją wg wielkości i kształtu pozwala dobrać parametry klasyfikacji pozwalającej wyeliminować błędy operatora w klasyfikacji łąk użytkowanych na siedliskach świeżych. Wyniki wymagają weryfikacji na szerszym materiale, w szczególności rozszerzenia badań na inne mezoregiony.
    Image processing during the human vision process tends to generalize images into homogenous areas. When interpreting grasslands on aerial photos and satellite images, image segments are understood as quasi-homogeneous vegetation units: what looks similar in a remotely sensed image is assumed to be similar in nature as well. Image segments are distinct due to a number of cues, including: color, texture, spatial frequency, contrast, size, shape, location, orientation, motion and stereo effect. It was found that four classes of meadow landscape-vegetation complexes may be distinguished based on colour components of the composition of two Landsat ETM+ images. Landscape-vegetation complexes are small geobotanic units corresponding to the nanochore level of physico-geographical units. The aim of this article was to find additional cues useful for meadow interpretation on satellite images. The hypothesis was that it was possible to employ size and shape factors in interpreting grasslands areas. Length, perimeter and area were measured for 52 segments. Classification parameters were adjusted in an empirical manner. Two indexes were produced: a stretch index and a size index calculated based on the three factors. Both indexes are required for identification of fresh meadows in use (complexes of U type), in opposition to other categories of grasslands. 13 U-type landscape--vegetation complexes were found during terrain research. Among them, 11 were correctly classified. 2 complexes of other types were incorrectly classified as U-type. Size and shape analysis appears to be an additional criterion in grassland interpretation.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 331-339
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Determination of the number of trees in the Bory Tucholskie National Park using crown delineation of the canopy height models derived from aerial photos matching and airborne laser scanning data
    Określanie liczby drzew w Parku Narodowym Bory Tucholskie metodą segmentacji koron na modelach wysokościowych pochodzących z dopasowania zdjęć lotniczych oraz lotniczego skanownia laserowego
    Autorzy:
    Wężyk, P.
    Hawryło, P.
    Szostak, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130706.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    image segmentation
    object classification
    point clouds
    airborne laser scanning
    National Park
    Bory Tucholskie
    segmentacja obrazu
    klasyfikacja obiektowa
    chmury punktów
    lotnicze skanowanie laserowe
    Park Narodowy
    Opis:
    In recent years the term "precise forestry" has been used more and more often, referring to a modern and sustainable model of forest management. Functioning of such management of wood biomass resources is based, among others, on precisely defined and log-term monitored selected forest taxation parameters of single trees and whole forest stands based on modern geoinformation technologies, including Airborne Laser Scanning (ALS) and digital photogrammetry. The purpose of the work was the analysis of the usefulness of the CHM (Canopy Height Model) generated from the image-based point cloud or ALS technology to define the number of trees using the method of the segmentation of single Scots pine (Pinus sylvestris L.) crowns. The study was carried out in the Scots pine stands located in the Bory Tucholskie National Park (Poland). Due to the intentional lack of certain silviculture treatments, over the recent decades, these forest stands have been characterized by relatively high tree density, compared to managed forests. The CHM was generated from digital airborne photos (CIR composition; GSD 0.15 m) and on the other hand - from the ALS point clouds (4 points/m2 ; ISOK project). To generate point clouds from airborne photos using stereomatching method, the PhotoScan Professional (Agisoft) software was applied. The CHM coming from the Image-Based Point Cloud (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) and ALS data (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) were generated using FUSION (USDA Forest Service) software. The segmentation of tree crowns was carried out in eCognition Developer (TRIMBLE GeoSpatial) software. Apart from height models, also spectral information was used (so-called true CIR orthophotomaps; GSD: 0.3 and 0.75 m). To assess the accuracy of the obtained results, the ground truth data from 248 reference areas were used. The carried out analyses showed that in forest stands of younger age classes (< 120 years) better results were achieved applying the method of image matching (CHM_IPC), while in the case of older stands (> 120 years) the accuracy of the detection rate of tree crowns was the highest when CHM_ALS model was applied. The mean percentage error (defined by the number of trees, based on the detection of single pine crowns), calculated based on 248 ground truth areas was 0.89%, which shows a great potential of digital photogrammetry (IPC) and GEOBIA. In case of almost full nationwide cover in Poland of airborne digital images (present IPC models) and ALS point clouds (DTM and DSM), at almost 71% forest stands in the Polish State Forests National Forest Holding (PGL LP), one can assume wide application of geodata (available free of charge) in precise modelling of selected tree stand parameters all over Poland.
    W ostatnich latach coraz częściej w odniesieniu do nowoczesnej i zrównoważonej gospodarki leśnej używa się terminu "precyzyjne leśnictwo". Funkcjonowanie takiego modelu zarządzania zasobami biomasy drzewnej opiera się m.in. na dokładnie określonych i monitorowanych cyklicznie wybranych parametrach taksacyjnych drzewostanów i pojedynczych drzew w oparciu o nowoczesne technologie geoinformacyjne, w tym lotnicze skanowanie laserowe (ang. ALS) oraz fotogrametrię cyfrową. Celem pracy była analiza przydatności Modelu Koron Drzew (ang. CHM) generowanego z chmur punktów pochodzących z automatycznego dopasowania cyfrowych zdjęć lotniczych (ang. Image-Based Point Cloud) lub z technologii ALS w celu określania liczby drzew metodą segmentacji pojedynczych koron sosen. Badania realizowano w drzewostanach sosnowych (Pinus sylvestis L.) na obszarze Parku Narodowego "Bory Tucholskie". Drzewostany te poprzez celowe zaniechanie w ostatnich dekadach pewnych zabiegów hodowlanych charakteryzowały się stosunkowo dużym zagęszczeniem drzew w porównaniu do drzewostanów gospodarczych. Model Koron Drzew wygenerowano w jednym wariancie ze zdjęć lotniczych CIR (GSD 0.15 m) a w drugim z chmur punktów ALS (4 pkt/m2 ; CODGiK ISOK). Do generowania chmur punktów ze zdjęć lotniczych metodą dopasowania zastosowano oprogramowanie Photoscan Professional (Agisoft). Modele Koron Drzew pochodzące z dopasowania zdjęć lotniczych (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) oraz z danych ALS (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) zostały wygenerowane w oprogramowania FUSION (USDA Forest Service). Segmentację koron prowadzono w oprogramowaniu eCognition Developer. Oprócz modeli wysokościowych wykorzystano także informację spektralną (tzw. prawdziwe ortofotomapy CIR; GSD: 0.3 i 0.75 m). Do oceny dokładności otrzymanych wyników wykorzystano dane pochodzące z 248 powierzchni referencyjnych. Przeprowadzona analiza wykazała, że w drzewostanach młodszych klas wieku (< 120 lat), lepsze wyniki można osiągnąć stosując metody dopasowania zdjęć (CHM_IPC) natomiast w drzewostanach starszych (> 120 lat) dokładność wykrywania koron drzew jest najwyższa przy stosowaniu wariantu CHM_ALS. Średni błąd procentowy określania liczby drzew w oparciu o detekcję pojedynczych koron sosen obliczony na podstawie 248 powierzchni referencyjnych wyniósł 0.89% co świadczy o ogromnym potencjale fotogrametrii cyfrowej (metod dopasowania zdjęć) oraz analizy obrazu (OBIA; Object-Based Image Analysis). W aspekcie niemal całkowitego pokrycia kraju danymi ALS oraz blisko 70% udziału drzewostanów sosnowych w Lasach Państwowych można założyć szerokie wykorzystanie tych nieodpłatnie dostępnych geodanych w celu zbudowania modelu precyzyjnego leśnictwa dla obszaru całego kraju.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2016, 28; 137-156
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Klasyfikacja pokrycia terenu metodą OBIA z wykorzystaniem zobrazowań satelitarnych RapidEye
    Land cover mapping based on OBIA of RapidEye satellite data
    Autorzy:
    Wężyk, P.
    Wójtowicz-Nowakowska, A.
    Pierzchalski, M.
    Mlost, J.
    Szwed, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131104.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    wysokorozdzielcze zobrazowania satelitarne
    RapidEye
    analiza obiektowa obrazu
    OBIA
    segmentacja
    eCognition
    pokrycie terenu
    high-resolution satellite images
    object-based image analysis
    segmentation
    land use
    land cover
    Opis:
    Wraz z rozwojem teledetekcji i wysokorozdzielczych obrazów satelitarnych istotnym wyzwaniem dla współczesnych badań stało się zautomatyzowanie procesu klasyfikacji pozyskiwanych danych. Jedną z bardzo szybko rozwijających się metod automatycznej klasyfikacji jest analiza obiektowa obrazu (OBIA, ang. Object Based Image Analysis). Celem pracy było wykorzystanie metody OBIA w przygotowaniu aktualnej mapy pokrycia terenu będącej ważnym elementem dokumentacji niezbędnej dla studium uwarunkowań budowy nowej hydroelektrowni na środkowym odcinku Wisły. W pracy wykorzystano wysokorozdzielcze zobrazowania satelitarne RapidEye (5 kanałów spektralnych, w tym dwa w zakresie NIR) pokrywające obszar około 5.300 km2 oraz oprogramowanie eCognition (TRIMBLE Geospatial) a także warstwy informacyjne GIS. W wyniku przeprowadzonych analiz uzyskano mapę pokrycia terenu reprezentowaną przez 29 klas. Największą powierzchnię terenu badań zajmują obszary użytkowane rolniczo (59.5%, z czego 35.5% grunty orne) oraz lasy (29.1%, z czego 21.4% drzewostany iglaste), co świadczy o charakterze tej jednostki fizjograficznej. Analiza dokładności uzyskanych wyników wykazała, iż metoda OBIA daje bardzo dobre rezultaty (współczynnik Kappa równy 0.8) w daleko zautomatyzowanym procesie generowania aktualny map pokrycia terenu dla obszarów centralnej Polski na podstawie obrazów satelitarnych RapidEye.
    Parallel with the development of remote sensing and high resolution satellite images major challenge for modern research has become almost to automate the classification of the data obtained. One of the most rapidly developing methods for automatic classification is object-oriented image analysis (OBIA, Object Based Image Analysis). The aim of the present study was to use the OBIA method to create the current land cover map which is part of the documentation necessary for new water power-station on the middle part of Vistula river. In this paper the RapidEye satellite images (5 spectral bands, two in the NIR range) covering an area of about 5 300 km2 and eCognition Developer (TRIMBLE) software were used. As a result of the analysis and land cover map was obtained, represented by 29 classes. The largest area is covered by agricultural land (59.5%; arable land – 35.52%) and forests (29.1%; mainly coniferous 21.4%), reflecting the rural – forestry character of the area. Analysis of the accuracy of the obtained results has shown that the OBIA method gives quite good results (Kappa coefficient equal to 0.8) for land cover mapping of central part of Poland based on the RapidEye imageries.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 23; 489-500
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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