Informacja

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

Wyszukujesz frazę "zdjęcia wielospektralne" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Wpływ korekcji atmosferycznej zdjęć satelitarnych na wyniki cyfrowej klasyfikacji wielospektralnej
The influence of atmosferic correction of satelity images on results
Autorzy:
Osińska-Skotak, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341395.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
Tematy:
korekcja atmosferyczna
klasyfikacja wielospektralna
zdjęcia wielospektralne
atmospheric correction
supervised classification
multispectral classification
Opis:
Na promieniowanie dochodzące do sensora satelitarnego wpływa przede wszystkim atmosfera, znajdująca się na drodze od obiektu do detektora. Korekcja atmosferyczna jest jednak na ogół pomijana w procesie przetwarzania zdjęć satelitarnych. Wynika to m.in. z faktu, iż aby wpływ atmosfery oszacować w sposób poprawny, wymagana jest duża liczba danych pomiarowych i skomplikowany model atmosfery. W przypadku analizy zdjęć archiwalnych uzyskanie tego rodzaju danych często jest utrudnione, a czasami wręcz niemożliwe. Stosuje się więc na ogół tzw. średnie atmosfery klimatyczne, które charakteryzują średnie warunki atmosferyczne panujące na danym terenie. Wymóg wykonywania korekcji atmosferycznej zdjęć satelitarnych nie zawsze występuje (np. analizy jakościowe, interpretacja wizualna), ale w przypadku przeprowadzania analiz ilościowych lub wieloczasowych uwzględnienie wpływu atmosfery jest czynnikiem istotnym dla uzyskania prawidłowych wyników. Niniejsze opracowanie prezentuje wyniki badań nad wpływem uwzględnienia korekcji atmosferycznej w procesie klasyfikacji wielospektralnej. Okazuje się, że klasyfikacja obrazów skorygowanych ze względu na wpływ atmosfery pozwala na uzyskanie lepszej delimitacji klas, niż to jest w przypadku klasyfikacji zdjęć źródłowych.
Atmosphere between an object and a satellite detector is the most important element, which decided about the radiation registered by satellite sensor. However, atmospheric correction is mostly neglected during satellite image processing. It's implicated by fact that to estimate the influence of atmospheric conditions, a lot of different meteorological parameters and model of atmosphere are needed. In case of archived images gathering this kind of data is often difficult or even impossible. Therefore standard atmosphere models which described average atmospheric conditions on different areas are used. In some application atmospheric correction is not needed (i.e. qualitative analyses, visual interpretation) but for quantitative analyses or multitemporal analyses this correction is very important to obtain correct results. This article presents results of researches on influence of atmospheric correction on the process of multispectral classification. It was found that classification of atmospheric corrected images make better classes delimitation possible.
Źródło:
Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum; 2005, 4, 1; 41-53
1644-0668
Pojawia się w:
Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena stanu zdrowotnego świerka na podstawie analizy zdjęć wielospektralnych wykonanych fotograficznymi aparatami cyfrowymi przenoszonymi przez bezzałogowy statek latający
Assesment of norway spruce health using multispectral images acquired from unmanned aerial vehicle with non-metric cameras
Autorzy:
Zmarz, A.
Będkowski, K.
Miścicki, S.
Plutecki, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130756.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
świerk
stan zdrowotny
zdjęcia wielospektralne
bezzałogowy statek latający
Norway spruce
health
multispectral images
UAV
Opis:
W pracy oceniono przydatność zdjęć w zakresie bliskiej podczerwieni. Zdjęcia wykonano zmodyfikowanymi aparatami cyfrowymi (Sigma DP2) zamontowanymi na bezzałogowym statku latającym AVI-1. Dla wybranego obiektu badawczego o pow. 284 ha, wykonano 930 zdjęć o rozdzielczości terenowej 0,15 m. Zdjęcia zostały przetworzone do postaci ortomozaik w barwach naturalnych oraz zbliżonych do spektrostrefowych. W terenie wykonano obserwacje koron świerków rosnących w ok. 40-letnim, jednogatunkowym drzewostanie. Określono gęstość igliwia, jego kolor oraz inne symptomy świadczące o kondycji drzew. Te same drzewa zidentyfikowano na ortomozaikach i poddano klasyfikacji, której wyniki porównano z danymi uzyskanymi w terenie. Ocenę stanu zdrowotnego świerka (Picea bies) na ortomozaikach wykonano analizując udział barwy czerwonej związanej z różnymi objawami chorobowymi i uszkodzeń koron. Obserwacje wykonało niezależnie od siebie dwóch obserwatorów, każdy w dwóch seriach. Ocenę jednolitości rozpoznawania barw przez obserwatorów oparto na porównaniu uzyskanych wartości. Stwierdzono, że jest możliwe podzielenie obserwowanych drzew na kilka klas zdrowotności.
Several tests were carried out of unmanned aerial vehicles (UAV) equipped with customer cameras to take pictures of forest areas. Based on this a special own UAV was built which can carry a set of non-metric digital cameras recording images in RGB and near-IR channels. Approximately 1000 aerial images with a ground resolution of 0.15 m were taken for the selected research facility with an area of approximately 250 ha. These images were used to produce an orthomosaic in natural and multispectral bands. It was decided to find out whether it is possible to evaluate the health condition of spruce (Picea abies). The field observations were made of the crowns of spruces growing in about 40-year-old single-species stand. Information on the density of pine needles, its color, and other symptoms of the tree condition were recorded. The same trees were identified on orthomosaic and classified. Results of classification from the field and orthomosaic were compared. It was concluded, that it is possible to divide the observed number of trees into several health condition classes.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 23; 541-550
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wpływ korekcji geometrycznej na wyniki klasyfikacji zdjęć wielospektralnych
Autorzy:
Osińska-Skotak, K.
Fijałkowska, A.
Chudzyńska, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130754.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
korekcja geometryczna
zdjęcia wielospektralne
zdjęcie satelitarne
transformacja geometryczna
geometric correction
multispectral pictures
satellite picture
geometric transformation
Opis:
W niniejszym opracowaniu przedstawiono wyniki pierwszego etapu badań przeprowadzonych w celu określenia jak duży wpływ na wynik klasyfikacji cyfrowej zdjęć satelitarnych ma moment wykonywania transformacji geometrycznej oraz algorytmy wykorzystane w trakcie tego procesu. Jak wykazały prowadzone do tej pory prace badawcze , zarówno korekcja atmosferyczna, jak i transformacja geometryczna wpływają na rezultat końcowy różnych przetworzeń cyfrowych. Wpływ taki został udowodniony m.in. przy obliczaniu temperatury powierzchni oraz wskaźników roślinności.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2004, 14; 1-15
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Korekcja geometryczna a wyniki klasyfikacji zdjęć wielospektralnych
The geometric correction versus the results of multispectral classifikation
Autorzy:
Osińska-Skotak, K.
Fijałkowska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341403.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
Tematy:
korekcja geometryczna
transformacja geometryczna
klasyfikacja nadzorowana
zdjęcia wielospektralne
geometric correction
geometric transformation
supervised classification
multispectral classification
Opis:
Klasyfikacja cyfrowa jest najczęściej wykorzystywanym algorytmem do tworzenia map tematycznych na podstawie zdjęć satelitarnych, np. mapy pokrycia terenu. Jednak aby wynik klasyfikacji stał się materiałem kartometrycznym, należy go poddać transformacji geometrycznej do określonego układu współrzędnych. Możliwe jest również postępowanie odwrotne, tzn. najpierw następuje wykonanie transformacji geometrycznej zdjęć oryginalnych, a dopiero potem przeprowadza się proces klasyfikacji już zgeometryzowanych zdjęć. Jednak, zważywszy na naturę cyfrowego przetwarzania obrazów rastrowych, powstaje pytanie: czy rezultaty obu postępowań będą takie same? Niniejsze opracowanie prezentuje wyniki badań nad wpływem momentu wykonywania transformacji geometrycznej zdjęć na wynik klasyfikacji nadzorowanej. Prace badawcze przeprowadzono na dwóch scenach satelitarnych zarejestrowanych przez satelitę SPOT5. Wybrane pola testowe reprezentują dwa odmienne typy krajobrazu: o gospodarstwach wielkoobszarowych oraz o rozdrobnionej strukturze agrarnej. W wyniku prac badawczych okazało się, że istnieje wpływ korekcji geometrycznej zdjęć satelitarnych na wyniki klasyfikacji, jednak bardziej istotnym elementem przetwarzania jest wybór metody ponownego próbkowania oraz rozmiar piksela deklarowanego przy próbkowaniu obrazu podczas wykonywania transformacji geometrycznej.
The multispectral classification is the most common algorithm, which is applied for the creation of thematic maps (like land use / land cover maps) based on the satellite images. To obtain the final classification result having quality of cartometric material, it is requisite to carry out the geometric correction process. It's possible to realize this process in two way: first of them consists in geometric image correction and to continue by classification of image being already georeferenced yet. Second way is to classify the source image and to continue by geometric correction of the image already classified. However, knowing the image digital treatment nature, we should ask - are the both results the same or not? The presented study show the results of the researches about impact of the moment of the image geometric correction versus of multispectral classification process. This study was done at the base of SPOT5 satellite images for two test sites in Poland: Żuławy (consolidate agrarian structure) and Wyszków (fine agrarian structure). According to the results the influence of the geometric correction of satellite images on the results of multispectral classification is exist. Nevertheless, the most important element of image processing is the algorithm, which is chosen for the image resampling and the pixel size of the resampled image.
Źródło:
Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum; 2005, 4, 1; 55-66
1644-0668
Pojawia się w:
Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wpływ typu podszytu na teledetekcyjny pomiar defoliacji Quercus robur L. w zakresie 640-820 nm
The impact of the type of undergrowth on the remote sensing defoliation measurement of Quercus robur L. in the range: 640-820 nm
Autorzy:
Kotlarz, J.
Kacprzak, M.
Rotchimmel, K.
Tkaczyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/275799.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
teledetekcja lasu
zdrowotność
zdjęcia wielospektralne
bliska podczerwień
UAV
defoliacja
remote sensing of the forest
health status
multispectral images
near infrared
defoliation
Opis:
Jednym z objawów zamierania drzewostanów dębowych w Europie jest wysoka defoliacja obserwowana u drzew o słabej zdrowotności. Na potrzeby corocznego monitoringu dotkniętych patogenem Phytophtora powierzchni badawczych projektu HESOFF w Zakładzie Teledetekcji Instytutu Lotnictwa podjęto próbę wytworzenia metodyki oceny defoliacji za pomocą lotniczych zdjęć wielospektralnych. W tym celu w lipcu 2015 r. za pomocą Platformy Wielosensorowej QUERCUS.6 wykonano zdjęcia lotnicze badanego kompleksu leśnego (zakres 0,46–0,82 μm). Na podstawie zdjęć wykonano pomiar reflektancji dla każdego z badanych dębów oraz porównano pozyskane w ten sposób dane radiometryczne z ocenionym metodą tradycyjną poziomem defoliacji. Na podstawie uzyskanych korelacji wykazano, że pomiar defoliacji jest możliwy przy zastosowaniu kanałów optycznych: 0,46–0,52 μm oraz 0,67–0,82 μm. Wykazano ponadto, że do poprawnego pomiaru defoliacji zaproponowaną w tym artykule metodą, konieczne jest uwzględnienie typu podszytu, który ma decydujący wpływ na obserwowaną reflektancję.
One of the symptoms of dieback of oak stands in Europe is high defoliation, observed in trees with poor health. For the purposes of annual monitoring (in research project HESOFF) of the research area affected by the pathogen Phytophthora, in the Remote Sensing Department of Institute of Aviation was made attempt to develop a proper methodology for defoliation evaluation with multispectral aerial images use. For this purpose in July 2015 with the use of the Multisensory Platform QUERCUS.6 aerial photos of the test forest complex were made (range: 0.46–0.82 μm). Based on the photos, reflectance measurements for each of investigated oaks were made and acquired parameters have been compared with defoliation level obtained by conventional methods. Based on these correlation has been demonstrated that defoliation measurement is possible with use of optical channels: 0.46–0.52 μm and 0.67–0.82 μm. It was also shown that for correct defoliation measurement with proposed in this article methodology it is necessary to take into account the type of underbrush, which has a decisive influence on the observed reflectance.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2018, 22, 1; 5-10
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
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