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 "pokrycie" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Wykorzystanie obrazów hiperspektralnych do klasyfikacji pokrycia terenu zlewni Bystrzanki
    Using hyperspectral images for land cover classification in Bystrzanka basin
    Autorzy:
    Olesiuk, D.
    Zagajewski, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/132305.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Geograficzne
    Tematy:
    teledetekcja
    zlewnia rzeki
    obraz hiperspektralny
    pokrycie terenu
    river basin
    hyperspectral image
    land cover
    remote sensing
    Źródło:
    Teledetekcja Środowiska; 2008, 40; 125-148
    1644-6380
    Pojawia się w:
    Teledetekcja Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ocena stanu roślinności na zielonych ścianach z wykorzystaniem metod teledetekcyjnych
    Condition of vegetation on the green wall with the use of remote sensing methods
    Autorzy:
    Skarżyński, D.
    Pływaczyk, A.
    Pęczkowski, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/399545.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
    Tematy:
    teledetekcja
    NDVI
    ocena stanu roślinności
    zielone ściany
    pokrycie
    remote sensing
    evaluation of vegetation condition
    green walls
    coverage
    Opis:
    Badania nad możliwością wykorzystania metod teledetekcyjnych w celu oceny stanu roślinności na zielonych ścianach wykonano na modelach doświadczalnych w latach 2010–2011. Analizowano dwa modele różniące się pomiędzy sobą podłożem wegetacyjnym: model retencyjny (MR I) z substratem glebowym oraz model ekonomiczny (ME II) z filcem hydroponicznym. W poszczególnych panelach posadzono rośliny reprezentujące krzewy, byliny oraz trawy. Łącznie na modelach doświadczalnych zastosowano 60 gatunków roślin dobranych w zależności od wystawy ścian. Ocenę kondycji roślin wykonano na podstawie prowadzonych obserwacji terenowych oraz analizy znormalizowanego wskaźnika roślinności NDVI (ang. Normalized Difference Vegetation Index). Stwierdzono, że roślinność na modelu retencyjnym (MR I) posiada znacznie wyższe wartości wskaźnika NDVI w porównaniu z modelem ekonomicznym (ME II). Porównanie procentowego pokrycia paneli modelu retencyjnego (MR I) i ekonomicznego (ME II) przez roślinny wykonano poprzez oddzielenie płaszczyzny tła od powierzchni roślin, ustalając jako kryterium podziału wskaźnik NDVI z przedziału od -1 do 0,2. Wykazano wyraźny kontrast pomiędzy stopniem pokrycia na badanych modelach na poszczególnych elewacjach. Na modelu retencyjnym (MR I) pokrycie paneli roślinami było znacznie większe niż na modelu ekonomicznym (ME II), gdzie rozwój roślin był ograniczony. Rozwój roślinności na modelu retencyjnym (MR I) z wykorzystaniem substratu glebowego w panelach roślinnych był prawidłowy co wskazuje na możliwość stosowania tego typu rozwiązań w warunkach klimatycznych Dolnego Śląska. Roślinność na modelu ekonomicznym (ME II) charakteryzuje gorszy rozwój w całym okresie wegetacyjnym, dlatego też nie jest on zalecany. Badania wykazały, że możliwa jest ocena stanu roślinności na zielonych ścianach z wykorzystaniem metod teledetekcyjnych bazujących na zmodyfikowanym sprzęcie fotograficznym.
    Research on the possibility of using remote sensing methods to evaluate condition of vegetation on the green walls were performed on experimental models in 2010–2011. Two models that differ from one another with vegetation layer were analyzed: a retention model (MR I) with substrate soil and an economic model (ME II) with hydroponic felt. In the individual panels plants representing shrubs, perennials and grasses were planted. In total, on experimental models 60 plant species was applied depending on the exhibition of the walls. The evaluation of the plants condition was performed based on field observations and the analysis of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Evaluation of vegetation condition using remote sensing methods leads to the conclusion that the vegetation on retention model (MR I) have a much higher NDVI index value compared with the economic model (ME II). The comparison of the percent coverage of panels on retention model (MR I) and economic model (ME II) by the plants was done by separating the background plane from the plant surface. As a division criterion NDVI ratio in the range from -1 to 0.2 was taken. The results showed a clear contrast between the level of plant coverage of the examined models for individual facades. On the retention model (MR I) panels plant covering was significantly higher than on an economic model (ME II) where plant growth was limited. The growth of vegetation on the retention model (MR I) using substrate soil in plant panels was normal suggesting the potential use of such solutions in the climatic conditions of Lower Silesia. Vegetation on the economic model (ME II) is characterized by a worse growth throughout the growing season, which is why it is not recommended. The study showed that it is possible to evaluate the conditions of vegetation on the green walls with the use of remote sensing methods based on a modified photographic camera.
    Źródło:
    Inżynieria Ekologiczna; 2015, 43; 166-171
    2081-139X
    2392-0629
    Pojawia się w:
    Inżynieria Ekologiczna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analysis of land use/land cover change in Adei watershed, Central Highlands of Ethiopia
    Analiza użytkowania i pokrycia terenu w zlewni Adei na Wyżynie Centralnej w Etiopii
    Autorzy:
    Dinka, Megersa Olumana
    Chaka, Degefa Dhuga
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/292985.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
    Tematy:
    change analysis
    GIS
    image analysis
    land use and land cover
    remote sensing
    analiza obrazów
    analiza zmian
    teledetekcja
    użytkowanie i pokrycie terenu
    Opis:
    Land use/land cover changes (LULCC) at Adei watershed (Ethiopia) over a period of 23 years (1986–2009) has been analysed from LANDSAT imagery and ancillary data. The patterns (magnitude and direction) of LULCC were quantified and the final land use/land cover maps were produced after a supervised classification with appropriate post-processing. Image analysis results revealed that the study area has undergone substantial LULCC, primarily a shift from natural cover into managed agro-systems, which is apparently attributed to the increasing both human and livestock pressure. Over the 23 years, the aerial coverage of forest and grass lands declined by 8.5% and 4.3%, respectively. On the other hand, agricultural and shrub lands expanded by 9.1% and 3.7%, respectively. This shows that most of the previously covered by forest and grass lands are mostly shifted to the rapidly expanding farm land use classes. The findings of this study suggested that the rate of LULCC over the study period, particularly deforestation due to the expansion of farmland need to be given due attention to maintain the stability and sustainability of the ecosystem.
    Zmiany użytkowania i sposobu pokrycia terenu w zlewni Adei (Etiopia) analizowano w ciągu 23 lat (1986–2009) z użyciem obrazów LANDSAT i dodatkowych danych. Oceniono ilościowo schemat zmian (wielkość i kierunek) oraz wykonano mapy użytkowania i pokrycia terenu po odpowiednim przetworzeniu danych. Analiza obrazów ujawniła, że badany obszar podlegał znaczącym zmianom – głównie od naturalnego pokrycia do gospodarczych agrosystemów, co wynikało z rosnącej presji ze strony człowieka i zwierząt gospodarskich. W ciągu 23 lat powierzchnie leśne i trawiaste zmalały odpowiednio o 8,5 i 4,3%, a powierzchnie użytkowane rolniczo i tereny zakrzaczone powiększyły się odpowiednio o 9,1 i 3,7%. Oznacza to, że tereny uprzednio zajmowane przez lasy i systemy trawiaste zostały zajęte przez tereny rolnicze. Przeprowadzone badania sugerują, że należy zwrócić szczególną uwagę na szybkie zmiany pokrycia powierzchni terenu, aby utrzymać stabilność i trwałość ekosystemu.
    Źródło:
    Journal of Water and Land Development; 2019, 41; 146-153
    1429-7426
    2083-4535
    Pojawia się w:
    Journal of Water and Land Development
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Klasyfikacja pokrycia terenu z wykorzystaniem obrazów Sentinel-2A przetworzonych za pomocą metody głównych składowych (PCA)
    Land cover classification using Sentinel-2A images processed by the principal components method (PCA)
    Autorzy:
    Kałużna, Urszula
    Będkowski, Krzysztof
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2058371.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Geograficzne
    Tematy:
    teledetekcja
    pokrycie terenu
    EGiB
    Sentinel-2A
    PCA
    nadzorowana klasyfikacja obrazu
    remote sensing
    land cover
    Land and Buildings Register
    supervised image classification
    Opis:
    Celem badań jest ocena możliwości realizacji klasyfikacji nadzorowanej z wykorzystaniem obrazów (komponentów) uzyskiwanych w wyniku przetworzenia oryginalnych obrazów Sentinel-2A za pomocą metody głównych składowych (PCA). Klasyfikację wykonano w ośmiu wariantach, z wykorzystaniem algorytmów najmniejszej odległości (MD, Minimum Distance) oraz największego prawdopodobieństwa (ML, Maximum Likelihood), przy czym zastosowano oryginalne kanały 2, 3, 4, 8 Sentinel-2A oraz różną liczbę komponentów. Wyniki klasyfikacji oceniono poprzez porównanie z danymi o pokryciu terenu według Ewidencji Gruntów i Budynków (EGiB). Przeprowadzenie klasyfikacji na ograniczonej do dwóch liczbie komponentów uzyskanych w procedurze PCA tylko nieznacznie zmieniło wyniki w porównaniu do klasyfikacji na oryginalnych, nieprzetworzonych kanałach Sentinel-2A. Najbardziej zbliżone do danych EGiB rezultaty uzyskano stosując klasyfikację ML kanałów oryginalnych, nieprzetworzonych lub używając wszystkich komponentów PCA. Podjęta próba porównania pokrycia terenu ustalonego za pomocą klasyfikacji obrazów satelitarnych z klasami pokrycia, które zostały wyodrębnione z mapy EGiB wykazała, że przetworzenie mapy z postaci wektorowej na rastrową wpływa istotnie na uzyskiwane wyniki.
    The aim of the research is to assess the feasibility of supervised classification using images (components) obtained through processing the original Sentinel-2A images by means of the principal component method (PCA). The classification was performed in eight variants, using the algorithms of the minimum distance (MD) and the maximum likelihood (ML), with the original channels 2, 3, 4, 8 of Sentinel-2A and a various number of components. The results of the classification were assessed by comparing them to the land coverage data of Land and Buildings Register (Ewidencja Gruntów i Budynków – EGiB). Performing the classification on a number of PCA components limited to two only slightly altered the results compared to the classification on the original, raw Sentinel-2A channels. The results most similar to the EGiB data were obtained using the ML classification of the original channels, i.e. raw channels or using all PCA components. The attempt to compare the land coverage established by the classification of satellite images to the coverage classes that were extracted from the EGiB map revealed that processing the map from vector to raster form significantly influences the obtained results.
    Źródło:
    Teledetekcja Środowiska; 2020, 61; 19-37
    1644-6380
    Pojawia się w:
    Teledetekcja Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Mapping of impervious surfaces with the use of remote sensing imagery: Support Vector Machines classification and GIS-based approach
    Wizualizacja powierzchni nieprzepuszczalnych z wykorzystaniem zdjęć teledetekcyjnych: klasyfikacja support vector machines i podejście oparte na GIS
    Autorzy:
    Sobieraj, Janusz
    Fernández Marín, Marcos
    Metelski, Dominik
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27312146.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    klasyfikacja
    powierzchnia nieprzepuszczalna
    maszyna wektorów nośnych
    teledetekcja
    system informacji geograficznej
    użytkowanie gruntów pokrycie gruntów
    ArcGIS
    uczenie maszynowe
    classification
    impervious surface
    support vector machine
    remote sensing
    geographic information system
    land use land cover
    machine learning
    Opis:
    This study focuses on the problem of mapping impervious surfaces in urban areas and aims to use remote sensing data and orthophotos to accurately classify and map these surfaces. Impervious surface indices and green space assessments are widely used in land use and urban planning to evaluate the urban environment. Local governments also rely on impervious surface mapping to calculate stormwater fees and effectively manage stormwater runoff. However, accurately determining the size of impervious surfaces is a significant challenge. This study proposes the use of the Support Vector Machines (SVM) method, a pattern recognition approach that is increasingly used in solving engineering problems, to classify impervious surfaces. The research results demonstrate the effectiveness of the SVM method in accurately estimating impervious surfaces, as evidenced by a high overall accuracy of over 90% (indicated by the Cohen’s Kappa coefficient). A case study of the “Parkowo-Leśne” housing estate in Warsaw, which covers an area of 200,000 m², shows the successful application of the method. In practice, the remote sensing imagery and SVM method allowed accurate calculation of the area of the surface classes studied. The permeable surface represented about 67.4% of the total complex and the impervious surface corresponded to the remaining 32.6%. These results have implications for stormwater management, pollutant control, flood control, emergency management, and the establishment of stormwater fees for individual properties. The use of remote sensing data and the SVM method provides a valuable approach for mapping impervious surfaces and improving urban land use management.
    Niniejsze badanie koncentruje się na problemie wyznaczania powierzchni nieprzepuszczalnych na obszarach miejskich i ma na celu wykorzystanie danych teledetekcyjnych i ortofotomap do dokładnej klasyfikacji i wizualizacji tych powierzchni. Wskaźniki powierzchni nieprzepuszczalnych i oceny terenów zielonych są szeroko stosowane w planowaniu przestrzennym i urbanistycznym do oceny środowiska miejskiego. Władze lokalne polegają również na oszacowaniu wielkości powierzchni nieprzepuszczalnych w celu obliczania opłat za wodę deszczową i skutecznego zarządzania odpływem wody deszczowej. Jednak dokładne określenie wielkości nieprzepuszczalnych powierzchni jest poważnym wyzwaniem. W niniejszym badaniu zaproponowano wykorzystanie metody Support Vector Machines (SVM), podejścia opartego na rozpoznawaniu wzorców, które jest coraz częściej stosowane w rozwiązywaniu problemów inżynieryjnych, do klasyfikacji powierzchni nieprzepuszczalnych. Wyniki badań pokazują skuteczność metody SVM w dokładnym szacowaniu powierzchni nieprzepuszczalnych, o czym świadczy wysoka ogólna precyzja wynosząca ponad 90% ( na co wskazuje współczynnik Kappa Cohena). Studium przypadku osiedla „Parkowo-Leśne” w Warszawie o powierzchni 200 000 m² pokazuje skuteczne zastosowanie metody. Wyniki wskazują, że powierzchnie przepuszczalne stanowiły około 67,4% całego kompleksu, podczas gdy powierzchnie nieprzepuszczalne stanowiły pozostałe 32,6%. Wyniki te mogą mieć wpływ na zarządzanie wodami opadowymi, kontrolę zanieczyszczeń, zapobieganie powodziom, zarządzanie kryzysowe i ustalanie opłat za wodę opadową dla poszczególnych nieruchomości. Wykorzystanie danych teledetekcyjnych i metody SVM zapewnia cenne podejście do wizualizacji powierzchni nieprzepuszczalnych i poprawy zarządzania użytkowaniem gruntów miejskich.
    Źródło:
    Archives of Civil Engineering; 2023, 69, 3; 129--146
    1230-2945
    Pojawia się w:
    Archives of Civil Engineering
    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