Temat: indice - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Using Vegetative Indices to Quantify Agricultural Crop Characteristics
Autorzy:: Kokhan, Svitlana
Vostokov, Anatoliy
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/123155.pdf
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:: vegetation indice
aboveground biomass
leaf area index
leaf nitrogen concentration
Opis:: In this study, the winter wheat aboveground biomass (AGB), leaf area index (LAI) and leaf nitrogen concentration (LNC) were estimated using the vegetation indices, derived from a high spatial resolution Pleiades imagery. The AGB, LAI and LNC estimation equations were established between the selected VIs, such as NDVI, EVI and SAVI. Regression models (linear and exponential) were examined to determine the best empirical regression equations for estimating the crop characteristics. The results showed that all three vegetation indices provide the AGB, LAI and LNC estimations. The application of NDVI showed the smallest value of RMSE for the aboveground biomass estimation at stem elongation and heading of winter wheat. EVI gave the best significant estimation of LNC and showed better results to quantify winter wheat vegetation characteristics at stem elongation phase. This study demonstrated that Pleiades high spatial resolution imagery provides in-situ crop monitoring.
Źródło:: Journal of Ecological Engineering; 2020, 21, 4; 120-127
2299-8993
Pojawia się w:: Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Mapping of Cornfield Soil Salinity in Arid and Semi-Arid Regions
Autorzy:: Smanov, Zhassulan Maratuly
Laiskhanov, Shakhislam Uzakbaevich
Poshanov, Maksat Nurbaiuly
Abikbayev, Yerzhan Rakhimkeldievich
Duisekov, Saken Nurzhanuly
Tulegenov, Yerdaulet Askarbekovich
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2202333.pdf
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:: soil salinization
satellite image
vegetation indice
regression analysis
mapping of soil salinity
Opis:: Soil salinization and their annual increase in volume is not only one of the main problems of arid and subarid regions, but it is becoming global. Studying the problem of salinization and its spatial distribution using operational remote sensing methods is very important for Kazakhstan, where almost half of the agricultural land is exposed to salinization, but it is at the initial stage of development in the use of space technologies of research. The main goal of this study is to conduct a field study of soil salinity in corn fields, one of the most common crops in the arid region of the country, located in the Shaulder irrigated massif, using space-based methods, and to create algorithms for compiling a salinity map based on remote sensing data. For this purpose, firstly, using Sentinel-2 images, the method of separating corn from other dominant crops in the region by creating NDVI dynamics covering all phases of growth of agricultural crops was shown. Then, a regression analysis was performed on soil and vegetation indices calculated using satellite images and data on soil salinity obtained through field studies. As a result of the analysis, the main predictor of deciphering salinized soils was determined. By dividing the predictive image into quartiles, contours of salinized soils were determined and a soil salinity map was created. With the help of the soil salinity map, it was found that, non-saline soils – 2912.2 ha; slightly saline soils – 3288.4 ha, moderately saline soils – 2615.2 ha, and strongly saline soils – 1284.3 ha in the study area.
Źródło:: Journal of Ecological Engineering; 2023, 24, 1; 146--158
2299-8993
Pojawia się w:: Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Wykorzystanie zobrazowań hiperspektralnych i wskaźników wegetacyjnych do wyróżniania obiektów sztucznych z tła naturalnego
Recognition of artificial objects against a natural background with the use of hyperspectral imagery and vegetation indices
Autorzy:: Dębski, W.
Walczykowski, P.
Orych, A.
Rosińska, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1050668.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: rozpoznanie
technika hiperspektralna
indeks wegetacyjny
recognition
hyperspectral techniques
vegetation indice
Opis:: Wyróżnienie i identyfikacja obiektów wojskowych maskowanych i nie maskowanych jest głównym celem wojskowego rozpoznania obrazowego. Rozpoznanie obiektów może odbywać się przy wykorzystaniu technik hiperspektralnych, które umożliwiają tworzenie stycznych, nierozłącznych i bardzo wąskich zakresów rejestracji. Pozyskane w ten sposób zobrazowania w zakresie VIS oraz NIR, mogą być wykorzystane w celach rozpoznania na różnych poziomach szczegółowości. W dobie rozwijających się technik rozpoznawczych pojawiła się potrzeba prowadzenia rozpoznania w czasie rzeczywistym, dlatego też prowadzono badania nad wykorzystaniem wskaźników wegetacyjnych (jak np. NDVI) w celu wyróżnienia obiektów sztucznych z naturalnego tła. W artykule przedstawiono prace doświadczalne związanie z doborem odpowiednich scen hiperspektralnych dla wybranego wskaźnika wegetacyjnego. Analizy dokonano na podstawie obrazów hiperspektralnych roślin naturalnych i sztucznych. Istnieje potrzeba prowadzenia dalszych prac badawczych nad doborem optymalnego zakresu, w którym występują największe różnice pomiędzy charakterystykami odbiciowymi wyróżnianego obiektu i tła. Jednocześnie zastosowanie filtru elektrooptycznego VIS ograniczyło zakres badań do 400-720nm.
As part of this study, the authors have created a set and provided the methodology for acquiring hyperspectral data in terrestrial conditions. The set is based on a monochromatic digital camera with an optoelectronic tuneable filter. In the era of developing reconnaissance techniques, there is a need for conducting such surveys in real time. The systems used to capture imagery in real time (or close to real time) should assure a shortest possible time of hyperspectral image acquisition as well as its digital processing. For the European theatre of operations vegetation is usually the typical natural background. Therefore studies were carried out on the use of vegetation indices (e.g. NDVI) in object recognition from a natural background. The article presents research regarding the process of selecting appropriate hyperspectral scenes for a given vegetation index. The analyses were carried out based on hyperspectral images of real and artificial plants. The imagery was acquired at the Military University of Technology in Warsaw, with the use of the hyperspectral system created. Based on the results described in this paper, it is safe to say that it is possible to acquire and process images which can be used in the recognition of artificial objects against a natural background in almost real time, with the use of a hyperspectral technique. There is a need to continue research into the selection of a most appropriate band in which the difference between the object sought and its background are maximised. The use of an electrooptical tuneable VIS filter has limited the analysed range to 400-720nm. Using a NIR tuneable filter instead of the VIS filter would broaden the analysed range to 650-1000nm.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2008, 18a; 63-71
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "indice" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język