Informacja

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

Wyszukujesz frazę "high-resolution satellite images" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
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
Tytuł:
Ocena wiarygodności fotointerpretacji powierzchni nieprzepuszczalnych na wysokorozdzielczych obrazach satelitarnych
The assessment of the reliability of impermeable surfaces photo interpretation using high-resolution satellite images
Autorzy:
Drzewiecki, W.
Wróbel, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129642.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
fotointerpretacja
powierzchnie nieprzepuszczalne
wysokorozdzielcze obrazy satelitarne
ocena dokładności
pokrycie i użytkowanie terenu
photo interpretation
sealed areas
high-resolution satellite images
accuracy assessment
land-use
land cover
Opis:
W artykule przedstawiono ocenę dokładności oszacowania wskaźnika nieprzepuszczalności (imperviousness factor) na drodze fotointerpretacji wysokorozdzielczych obrazów satelitarnych. Przez wskaźnik nieprzepuszczalności dla danego obszaru rozumiemy stosunek pola powierzchni terenu pokrytego powierzchniami o charakterze nieprzepuszczalnym (na których woda pochodząca z opadu atmosferycznego nie będzie podlegać wsiąkaniu w głąb gruntu, np. dachy budynków, drogi asfaltowe, wybetonowane podjazdy przydomowe, parkingi, itp.) do całości pola powierzchni tego obszaru. Oszacowanie wskaźnika przeprowadzono w granicach kwadratów o boku 30 m, symulujących piksele obrazu satelitarnego Landsat TM. Fotointerpretacja powierzchni nieprzepuszczalnych wykonana została na obrazach z satelity Ikonos o rozdzielczości 1 m. Porównano rezultaty uzyskane z wykorzystaniem obrazu panchromatycznego i obrazu kolorowego o podwyższonej rozdzielczości (pan-sharpened). Eksperyment przeprowadzono w ramach ćwiczeń terenowych dla studentów geodezji i kartografii. Testowane wysokorozdzielcze obrazy satelitarne pozwoliły na oszacowanie współczynnika nieprzepuszczalności dla symulowanych pikseli Landsata z błędem średnim wynoszącym 7.7% i 6.8% - odpowiednio dla obrazu panchromatycznego i kolorowego. Wyższa przydatność obrazów kolorowych uwidoczniła sie zwłaszcza w odniesieniu do terenów, na których przeważały powierzchnie o charakterze nieprzepuszczalnym.
The paper presents the accuracy assessment of non-permeability factor determined by high-resolution satellite image interpretation. The non-permeability factor can be defined as the percentage of the total area considered, covered by impermeable surfaces (any materials that are resistant to water, such as rooftops, streets, driveways, parking lots, etc.). The assessment of the nonpermeability factor was performed for 30x30 m squares to simulate Landsat TM pixels, by interpretation of Ikonos images with spatial resolution of 1 m. The results obtained from panchromatic and natural colour pan-sharpened images were compared. The experiment was performed during field exercises for surveying and cartography students. The non-permeability factor of overall accuracy of 7.7% and 6.8% was estimated, for panchromatic and pan-sharpened images respectively. Natural colour pan-sharpened images proved to be more appropriate especially for the areas with higher percentage of impermeable surfaces.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2007, 17a; 171-178
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
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