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 "interpretation of data" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Zastosowanie narzędzi geoinformatycznych do oceny zawartości informacji na zdjęciach satelitarnych IRS-1C
    Application of geoinformation tools for evaluation of information content on IRS-1C satellite images
    Autorzy:
    Lewiński, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130076.pdf
    Data publikacji:
    2003
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    użytkowanie ziemi
    LISS-III
    IRS-1C
    łączenie danych
    interpretacja wizualna
    land use
    IRS 1C
    data fusion
    visual interpretation
    Opis:
    Do oceny możliwości interpretacyjnych zdjęć satelity IRS-1C wykorzystane zostały cztery kompozycje barwne. Analizie poddano dwie kompozycje barwne skanera LISS-III oraz dwie kompozycji powstałe w wyniku połączenia ze zdjęciem panchromatycznym: LISS(4, 5, 3), LISS(NAT), LISS(4, 5, 3)+PAN oraz LISS(NAT)+PAN. Kompozycja LISS(NAT), w barwach zbliżonych do naturalnych, została utworzona z zastosowaniem sztucznego kanału niebieskiego „synthetic blue” wygenerowanego przez firmę Euromap. Interpretacja form pokrycia i użytkowania ziemi została wykonana zgodnie z legendą CORINE IV opracowaną w IGiK. W przypadku kompozycji LISS(4, 5, 3) uzyskano 84.75% poprawności interpretacji, natomiast dla kompozycji LISS(NAT) jedynie 72.69%. Po połączeniu kompozycji LISS-III ze zdjęciem IRS-1C PAN uzyskano zdecydowany wzrost poprawności interpretacji: 89.84% dla kompozycji w barwach nienaturalnych oraz 87.54 dla kompozycji w barwach zbliżonych do naturalnych. Udział kanału panchromatycznego pozwolił na istotne zwiększenie poprawności interpretacji klas związanych z zabudową. W przypadku barw naturalnych zaobserwowano również istotny wzrost rozpoznawalności klas związanych z lasami i ekosystemami seminaturalnymi. Na podstawie wyników interpretacji kompozycji w barwach naturalnych połączonej ze zdjęciem panchromatycznym opracowano mapę użytkowania ziemi, która powstała przez nałożenie na obraz satelitarny barwnej warstwy tematycznej o różnym stopniu przeźroczystości.
    Four colour composites were used for evaluating interpretation possibilities of IRS-1C satellite images. Two composites formed from LISS-III bands – LISS(4, 5, 3) and LISS(NAT) were analyzed, as well as two composites created as a result of their merging with panchro-matic image LISS (4, 5, 3)+PAN and LISS (NAT)+PAN were applied. LISS(NAT) composite, resembling natural colours, was prepared with the use of “synthetic blue” band, generated by Euromap company. Interpretation of land cover and land use forms was performed in accor-dance with CORINE Level 4th legend, prepared at the Institute of Geodesy and Cartography. In case of LISS (4, 5, 3) composite interpretation was done with 84.75% accuracy, while for LISS(NAT) composite only 72.69% was achieved. After merging LISS-III composite with IRS-1C panchromatic image significant increase of interpretation accuracy was obtained: 89.84% for false-colour composite and 87.54% for composite resembling natural colours. Contribution of panchromatic image enabled to increase considerably correctness of interpreta-tion of built-up classes. In case of natural colours classes related to forests and semi-natural ecosystems were also much better recognized. Land use map was prepared as a result of interpretation of composite resembling natural colours merged with panchromatic image. This map was generated through making overlay of colour thematic layer with varied degree of transparency on satellite image.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2003, 13a; 135-144
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ algorytmów scalania danych na wyniki kartowania pokrycia terenu - wybrane aspekty
    The impact of various image data fusion methods on the results of land use and land cover mapping - selected aspects
    Autorzy:
    Pirowski, T.
    Garlewicz, B.
    Gryboś, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/129909.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    integracja danych teledetekcyjnych
    klasyfikacja
    fotointerpretacja
    pokrycie i użytkowania terenu
    image fusion
    visual interpretation
    classification
    LULC
    Opis:
    W artykule dokonano waloryzacji wybranych metod scalania danych teledetekcyjnych o różnej rozdzielczości pod kątem ich przydatności do kartowania pokrycia i użytkowania terenu. Analizie poddano oryginalne dane Landsat ETM+ (30m), dane Landsat przeliczone do 5m z dodanym do zestawu kanałem IRS PAN 1D (5m) oraz dane Landsat i IRS PAN scalone czterema metodami: IHS, PCA, WMK i PL, charakteryzującymi się wyraźnie odmiennymi algorytmami integracji. Opracowanych w ten sposób sześć zestawów danych poddano klasyfikacji spektralnej metodami maksymalnego prawdopodobieństwa, drzew decyzyjnych i sieci neuronowych. Wyniki uzyskane na danych sprzed i po integracji zestawiono dodatkowo z analizami fotointerpretacyjnymi, wykonanymi równolegle do analiz klasyfikacyjnych. Testy potwierdziły przewagę metody fotointepretacyjnej nad wynikami klasyfikacji spektralnej, w zależności od zestawu danych, o 6-11% wartości dokładności całkowitej mapy pokrycia i użytkowania terenu. Scalenie danych poprawia ogólną dokładność klasyfikacji o 9% pomiędzy pracą na oryginalnym obrazie Landsat (30m) a zintegrowanym Landsat z IRS (5m), pozwalając uzyskać dokładność 64%. Dla metody fotointerpretacyjnej wzrost dokładności wynosi 6%, osiągając 71%. Wybór metody integracji jest drugorzędny - zróżnicowanie wyników w metodzie fotointerpretacyjnej wynosi 1%, dla metod klasyfikacyjnych około 5% (najlepsza - PL; najgorsza - IHS). Znaczenie dla wyników klasyfikacji ma wybór algorytmu: z wszystkich testowanych zestawów danych najlepsze wyniki uzyskano dla sieci neuronowych (64%), następnie dla drzew decyzyjnych (62%) i metody największego prawdopodobieństwa (59%).
    The article valorises selected methods of merging remote sensing data of different resolution in terms of their suitability for mapping land use and land cover. The original Landsat data (30m) was analyzed, Landsat data converted to 5m with IRS PAN 1D (5m) added to the set and Landsat and IRS PAN data merged with four methods: IHS (transformation into space intensity, hue, saturation), PCA (principal components analysis), WMK (Wiemker's method) and PL (laplace pyramid), characterized by distinctly different integration algorithms . Six sets of data developed in this way were subjected to spectral classification by maximum probability methods, decision trees and neural networks. The results obtained on the data from before and after the integration were additionally compiled with photointerpretation analyzes, made in parallel to the classification analyzes. The research area was the city of Kraków with adjacent suburban areas, 10x20 km in size. For the research objective being pursued, 5 reference squares 500m x 500m were prepared, ensuring diversity and representativeness for the entire analysis area. The reference data was based on a photo interpretation aerial photographs with a field pixel size of 0.75m. The tests confirmed the predominance of the photo interpretation method over the results of spectral classification, depending on the data set, by 6-11% of the accuracy value of the total land use and land cover maps. Merging data improves the overall accuracy of the 9% classification between work on the original Landsat image (30m) and the integrated Landsat with IRS (5m), allowing for an accuracy of 64%. For the photointerpretation method, the increase is 6%, reaching the accuracy of 71%. The choice of the method of integration is secondary - the variation in results in the photointerpretation method is 1%, for classification methods about 5% (best - PL, worst - IHS). The choice of the algorithm is important for classification results: of all the tested data sets, the best results were obtained for neural networks (64%), then for decision trees (62%) and the maximum probability method (59%).
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2018, 30; 67-82
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ranking metod integracji obrazów teledetekcyjnych o różnej rozdzielczości – ocena walorów fotointerpretacyjnych scalenia danych LANDSAT TM i IRS-PAN1
    Rank of fusion methods for remotely sensed images of various resolution – visual assessment of merging the LANDSAT TM and IRS-PAN data
    Autorzy:
    Pirowski, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130088.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    integracja danych teledetekcyjnych
    interpretacja wizualna
    wzmocnienie przestrzenne
    zniekształcenie spektralne
    Landsat
    IRS
    fusion of remotely-sensed images
    visual interpretation
    spatial enhancement
    spectral distortion
    Opis:
    W publikacji przedstawiono wyniki badań związanych z integracją danych spektralnych o niższej rozdzielczości przestrzennej (Landsat) z obrazami panchromatycznymi o wyższej rozdzielczości przestrzennej (IRS). Obszarem testowym był prostokąt 20 × 10 km obejmujący aglomerację krakowską. W ramach badań przetestowano 30 podejść (rozumianych jako metody i ich warianty lub kombinacje kilku metod na raz) integrujących optyczne dane satelitarne, m.in. rozwiązania wykorzystujące zastąpienie kanałów (ZK), operacje algebraiczne (IM), w tym ilorazowe (NVSR, WMK), oparte o właściwości teksturalne obrazów (PRAD, PRICE), tablicę kolorów (LUT), transformacje liniowe (IHS, PCA, RVS), filtracje (HPF), lokalne operacje na obrazach (LMM, LMVM, LCM), analizy obrazów w różnych rozdzielczościach (PL, DWT) i kombinacje powyższych rozwiązań (IHS–HPF, IHS–LMVM, PCA–PRAD). Oceniono uzyskane syntetyczne obrazy pod kątem ich jakości wizualnej. Dla zobiektywizowania oceny zaproponowano analizę cząstkowych walorów fotointerpretacyjnych, jak stopień uczytelnienia przestrzennego (widoczność konturów obiektów) oraz zniekształcenie spektralne (zmiana barw całej sceny i/lub wybranych obiektów o szczególnej charakterystyce spektralnej). Te dwa czynniki, rozbite dodatkowo na kilka szczegółowych podczynników, stanowiły podstawę do pogrupowania wszystkich 30 testowanych metod na dziewięć grup, o określonych cechach fotointerpretacyjnych. W ramach dokonanego podziału wskazano na cztery grupy jako przydatne, w tym jedną wiodącą, o najlepszych walorach fotointerpretacyjnych. Testy przeprowadzono na 6-ciu kompozycjach barwnych. W grupie o najlepszych parametrach najczęściej występowały metody HPF, IHS–HPF, PL, LCM. Szczególną uwagę poświęcono rozwiązaniom, które uzyskały niskie noty w tak zaproponowanej metodyce rankingowej, ale które charakteryzowały się specyficznymi walorami wizualnymi (m.in. metoda LUT), lub dużymi zniekształceniami spektralnymi nie przeszkadzającymi w fotointerpretacji (np. IHS).
    The paper presents the results of merging lower-resolution spectral data (Landsat) with panchromatic images of higher resolution (IRS). The testing field (20 × 10km) covers the Cracow agglomeration. Thirty methods of merging satellite data (including their variants) have been tested in the research. They are based on canal substitution, on algebraic operations (including quotient operations), textural image features, look-up table, linear transformations, filters, local image transformations and on the analyses of various-resolution images. There are also combinations of the above approaches. Visual quality of the obtained synthetic images was assessed. The detailed analyses of different aspects of photo interpretation helped to maximise the objectiveness of the assessment. Object edges visibility and spectral distortion (colour change in a whole scene and/or in one object of specific spectral characteristic) were the analysed factors selected. They were farther divided into sub-factors and provided the basis to appoint the 30 merging methods categories. There emerged nine groups of various photo interpretation features. Four groups were described as useful, including one leading group of the most optimal photo interpretation features. Six colour composites were tested. Some methods with best parameters were indicated (HPF, IHS–HPF, generalised Laplacian pyramide, local correlation matching). Special attention was given to the methods which came low in the rank but have specific visual features (e.g. LUT) or have high spectral distortion which does not influence photo interpretation (e.g. IHS).
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2010, 21; 327-340
    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