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 "object-based image analysis" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Klasyfikacja zorientowana obiektowo w inwentaryzacji obiektów Zielonej Infrastruktury na przykładzie dzielnicy Ursynów w Warszawie
    Object-oriented classification in the inventory of Green Infrastructure objects on the example of the Ursynów district in Warsaw
    Autorzy:
    Pyra, M.
    Adamczyk, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/132279.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Geograficzne
    Tematy:
    teledetekcja
    klasyfikacja obiektowa
    zielona infrastruktura
    planowanie przestrzenne
    remote sensing
    Geographic Object-Based Image Analysis
    green infrastructure
    spatial management
    Opis:
    Zielona Infrastruktura jest koncepcją zintegrowanego podejścia do funkcjonalnego i przestrzennie powiązanego planowania obszarów zurbanizowanych wraz z ochroną elementów środowiska, która na przestrzeni ostatnich lat została doceniona przez podmioty odpowiedzialne za planowanie przestrzenne. Niniejsza praca przedstawia możliwości wykorzystania przetworzeń zobrazowań satelitarnych metodami klasyfikacji obiektowej w inwentaryzacji, planowaniu i monitorowaniu obiektów Zielonej Infrastruktury. Do tego celu wykorzystano zobrazowanie satelitarne pozyskane przez satelitę Pleiades w maju 2012 roku, reprezentujące obszar części dzielnicy Ursynów m.st. Warszawy. Wykorzystane w pracy metody klasyfikacji obiektowej wykazały wysoką efektywność w realizacji założonych zadań.
    Green Infrastructure is a conception of an integrated approach to functional and spatially related planning of urban areas, along with environmental protection, which in recent years has been appreciated by spatial planning specialists. This study presents the capabilities of using satellite image processing with Geographic Object-Based Image Analysis methods in the inventory, planning and monitoring of Green Infrastructure objects. For this purpose, a satellite image acquired by the Pleiades satellite in May 2012, representing the area of a part of the Ursynów district of the capital city of Warsaw, was used. The object-oriented classification methods used in this work showed high effectiveness in the implementation of the tasks defined.
    Źródło:
    Teledetekcja Środowiska; 2018, 59; 29-49
    1644-6380
    Pojawia się w:
    Teledetekcja Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Aktualizacja mapy glebowo-rolniczej z wykorzystaniem klasyfikacji obiektowej (OBIA) zobrazowań teledetekcyjnych oraz analiz przestrzennych GIS
    Update of the digital soil map using object based image analysis (OBIA) of remote sensing data and GIS spatial analyses
    Autorzy:
    Wężyk, P.
    Pierzchalski, M.
    Szafrańska, B.
    Kortas, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/129994.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    mapa glebowo-rolnicza
    klasyfikacja obiektowa
    OBIA
    aktualizacja
    analiza przestrzenna GIS
    soil map
    object-based image analysis
    map up-date
    spatial GIS analysis
    Opis:
    Aktualność map glebowo-rolniczych w Polsce sięga najczęściej lat sześćdziesiątych poprzedniego wieku, stąd wymagają one nie tylko konwersji z formy analogowej (papierowej) do cyfrowej, ale przede wszystkim weryfikacji treści w stosunku do rzeczywistych klas pokrycia i użytkowania terenu. Rozwój miast, wsi, dróg i innych inwestycji infrastrukturalnych, jaki nastąpił w minionych 50 latach oraz nasilenie się w ostatniej dekadzie procesów socjoekonomicznych skutkujących porzucaniem upraw rolnych i zajmowania tych terenów przez lasy, spowodował dużą dezaktualizację treści geometrycznej mapy glebowo-rolniczej. Przeprowadzenie weryfikacji treści geometrycznej mapy glebowo-rolniczej dla skali województwa małopolskiego wymagało zastosowania obiektowej klasyfikacji (OBIA, ang. Object Based Image Analysis) aktualnych zobrazowań teledetekcyjnych. Proces OBIA realizowano w oprogramowaniu eCognition Developer 8.64 (Trimble GeoSpatial). Należało go możliwie daleko zautomatyzować ze względu na dużą powierzchnię opracowania (ok. 15000 km2). Otrzymane wyniki skontrolowano na podstawie kilkuset powierzchni referencyjnych (wektoryzacja ekranowa dokonana przez operatora). Analizy przestrzenne GIS aktualizujące przebieg poligonów mapy glebowo-rolniczej o nowe powstałe obiekty zrealizowano w trybie wsadowym (Model Builder, Esri). Uzyskane wyniki wykazały, iż największe zmiany, tj. przyrost powierzchni (procentowo) zanotowano w przypadku klas: „Las” (Ls; +8.2%) oraz „Tereny zabudowane” (Tz; +6.3%), przy jednoczesnym ubytku wszystkich kompleksów (ID 1÷13) wykorzystywanych pod uprawy rolne o -10.5% (z czego -4.9% w rejonach górskich). Ubytek trwałych użytków zielonych (1z, 2z oraz 3z) na zaktualizowanej mapie glebowej oceniona na około (-4.2%). Zastosowane algorytmy weryfikacyjne oraz aktualizacyjne pozwalają stwierdzić, iż klasyfikacja obiektowa OBIA aktualnych zobrazowań teledetekcyjnych (satelitarnych i lotniczych) w połączeniu z daleko zautomatyzowanymi analizami przestrzennymi GIS może być wykorzystywana w procesie aktualizacji mapy glebowo-rolniczej.
    The analogue soil maps (paper sheets; scale 1:5000) were made in Poland most likely in the 60-ties of XX century. Today, they need not only conversion from analogue form to digital (raster or vector) format but also quick and objective map revision. Soil maps become outdated and they don't represent actual land use or land cover (LULC). Rapid growth of cities and the country side development as well as infrastructure constructions have to be included in up-dated soil map. During the last 50 years in Małopolska Voivodeship, many hectares of arable land were abandoned and changed in natural way (succession) in to the class forest. In year 2010 the Marshal office of Małopolska Voivodeship decide to convert the archive of analogue soil map to shape file with connected database. In 2011 another project was started with main goal of up-date of the soil map (about 15 000 km2). The special work-flow of geoinformation technologies was used for fulfill this goal. Object Based Image Analysis (OBIA) meets the criteria for fast and accurate Land Use & Land Cover (LULC) classification method of the RapidEye (from years 2010/2011) high resolution satellite images. Application of this object based classification method, together with GIS analysis ensures very high degree of work automation. The results obtained shows, that the most changes in a land cover were observed in urban areas (Tz; +6.3%) and forests (Ls; + 8.2%). The area of all other agricultural used soil complexes decreased in the same time about -10.5% (in the mountainous areas approx. -4.9%). The class pastures and meadows also decrease during the last 50 years about -4.2%. This project demonstrates success story of using the modern GIS techniques to verify and update soil map of Małopolska Voivodeship based on the OBIA of RapidEye satellite imaginary and aerial orthophotomaps (RGB).
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 23; 477-488
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wzmocnienie procesu klasyfikacji obiektowej wielospektralnych ortofotomap lotniczych danymi z lotniczego skanowania laserowego
    Enhancing the obia classification of multispectral aerial orthoimages using airborne laser scanning data
    Autorzy:
    Wężyk, P.
    Mlost, J.
    Pierzchalski, M.
    Wójtowicz-Nowakowska, A.
    Szwed, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/129858.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    klasyfikacja obiektowa
    OBIA
    ortofotomapa cyfrowa
    lotniczy skaning laserowy
    projekt ISOK
    object-based image analysis
    digital aerial orthophoto
    Airborne Laser Scanning
    ISOK
    Opis:
    Klasyfikacja obiektowa (OBIA, ang. Object Based Image Analysis) jest nowatorską metodą analizy zobrazowań teledetekcyjnych, w której homogeniczne obiekty (segmenty), na które podzielony został obraz (za pomocą specyficznych algorytmów) poddawane są klasyfikacji. Dotychczasowe projekty wykazały, iż OBIA przeprowadzana na wysokorozdzielczych i wielospektralnych lotniczych ortofotomapach cyfrowych, wspierana modelami wysokościowymi, prowadzi do uzyskania bardzo dokładnych wyników. Stosunkowo niewiele prac koncentruje się na określeniu wpływu produktów pochodnych chmury punktów lotniczego skanowania laserowego (ang. Airborne Laser Scanning), takich jak wartość: odchylenia standardowego wysokości, gęstości punktów czy intensywności odbicia, na poprawę wyników klasyfikacji OBIA. W prezentowanej pracy poddano ocenie wzmocnienie procesu klasyfikacji OBIA danymi ALS na podstawie dwóch transektów badawczych („A” oraz „B”) o powierzchni 3 km2, położonych w okolicach Włocławka. Celem końcowym procesu analizy OBIA było uzyskanie aktualnej mapy klas pokrycia terenu. W opracowaniu wykorzystano lotnicze ortofotomapy cyfrowe oraz dane z lotniczego skaningu laserowego, pozyskane na przełomie sierpnia I września 2010 roku. Na podstawie punktów danych ALS wygenerowano warstwy pochodne takie jak: liczba odbić, intensywność, odchylenie standardowe, jak również wygenerowano znormalizowany Numeryczny Modelu Powierzchni Terenu (zNMPT). W wariancie pierwszym „I” wykorzystano dane uzyskane wyłącznie w nalocie fotogrametrycznym, tj. wielospektralne ortofotomapy lotnicze (kamera Vexcel) oraz indeksy roślinności (w tym NDVI i in.). Wariant drugi prac ”II” zakładał wykorzystanie dodatkowo danych z lotniczego skaningu laserowego. Określona dokładność klasyfikacji OBIA wykonanej w oparciu o cyfrową ortofotomapę lotniczą wyniosła 91.6% dla transektu badawczego „A” oraz 93.1% dla transektu „B”. Użycie danych ALS spowodowało podniesienie dokładności ogólnej do poziomu 95.0% („A”) oraz 96.9% („B”). Praca wykazała, iż zastosowanie danych ALS podnosi dokładność klasyfikacji segmentów o bardzo zbliżonych właściwościach spektralnych (np. rozróżnienie powierzchni dużych, płaskich dachów budynków od parkingów czy klas roślinności niskiej od średniej i wysokiej. Wprowadzenie warstw pochodnych ALS do procesu segmentacji poprawia także kształt powstających obiektów a tym samym klas końcowych. Analiza „surowych” danych ALS w postaci plików w formacie LAS otwiera dodatkowe możliwości, których nie daje wykorzystywanie rastrowych warstw takich jak zNMPT. Pojawiająca się w nowej wersji oprogramowania eCognition (TRIMBLE) możliwość operowania segmentami przestrzennymi jeszcze te możliwości klasyfikacji podnosi. Niewątpliwie sporym problemem w integracji informacji spektralnej (ortoobraz) oraz geometrycznej (ALS) jest efekt rzutu środkowego skutkujący przesunięciami radialnymi dla wysokich obiektów leżących w znacznej odległości od punktu głównego zdjęcia.
    Object Based Image Analysis (OBIA) is an innovative method of analyzing remote sensing data based not on the pixels, but on homogenous features (segments) generated by specific algorithms. OBIA based on high-resolution aerial orthophotography and powered by digital terrain models (nDSM) brings high accuracy analysis. Not many scientific papers brings implementation of ALS point cloud directly into OBIA image processing. Paper present study done on two test areas of approx. 3 km2, situated close to Wloclawek, representing different land use classes (transect “A” – urban area; transect “B” – rural and forest landscape). Geodata (digital aerial orthophotographs and Airborne Laser Scanning data) were captured almost at the same time (September 2010). Different raster layers were created from *. LAS file, like: intensity, number of returns, normalized elevation (nDSM). Two version (I and II) of OBIA classification were performed. First version (I) based only on aerial orthophotographs and different coefficients (like NDVI). Second variant of OBIA (wariant II) based additionally on ALS data. Total accuracy of variant I was 94.1% (transect “A”) and 92.6% (transect “B”). OBIA classification powered by ALS data provide to increase of the results up to 96.9% (transect “A”) and 95.0% (transect “B”) as well. Classification of objects with similar type of surface properties (like buildings and bare soil) was much better using ALS information. The ALS data improve also the shape of objects, that there are more realistic. Data fusion in OBIA processing brings new capabilities,. These capabilities are bigger thanks to processing based on 3-dimensional segments. The results of analysis would be more accurate, when orthoimages (“true ortho”) would be used, instead of standard orthophotographs. The running ISOK project in Poland will bring soon a huge data set (approx. 150 TB) of ALS and photogrammetry connected products. This situation requires suitable software to analyze it fast and accurate on the full automatic way. The OBIA classification seems to be a solution for such challenge.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 23; 467-476
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    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