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 "klasyfikacja obrazu" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Klasyfikacja obiektowa użytków zielonych z wykorzystaniem wieloletnich zmian NDVI i filtracji kierunkowych obrazu satelitarnego
    Object grassland classification using multi-year NDVI changes and directional filtering of satellite image
    Autorzy:
    Kosiński, K.
    Hoffmann-Niedek, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130960.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    użytki zielone
    klasyfikacja obiektowa
    NDVI
    filtracja kierunkowa
    Landsat
    grassland
    object classification
    directional filtering
    Opis:
    W artykule przedstawiono algorytm półautomatycznej klasyfikacji obiektowej kompleksów krajobrazowo-roślinnych użytków zielonych na podstawie dwóch zobrazowań satelitów serii Landsat, wykonanych w odstępie 17 lat. NDVI z dwóch terminów, wskaźnik wieloletnich zmian NDVI oraz wskaźnik struktury pasowej wykorzystano do wydzielenia użytków zielonych spośród innych form użytkowania. Przedstawiono mapę poklasyfikacyjną okolic Bełchatowa. Wyróżniono 5 kategorii użytków zielonych.
    Semi-automated object classification of grasslands is presented. Landscape-vegetation complexes were distinguished on panchromatic data composites of two Landsat ETM+ images registered on 1999-09-10 and 2001-05-01. Bitemporal spectral data were used for classification. Two Landsat images were used: TM, 19870503 and 2001-05-01. Four indices were calculated: NDVI 1987-05-03, NDVI 2001-05-01, wzNDVI87/01 (NDVI change index), and WSP (strip structure index). The analysis confirmed the hypothesis that meadows may be distinguished from arable lands and from formerly arable sods after directional filtering of the index of multi-year NDVI change. Cluster analysis was performed to classify landscape-vegetation complexes. The full algorithm is described. Some errors found during terrain verification are discussed. A postclassification map of the Bełchatów environs (central Poland) was developed. Five grassland categories were distinguished.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2008, 18a; 273-282
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie analizy wielkości i kształtu w klasyfikacji użytków zielonych na zdjęciach Landsat ETM+
    The application of the size and shape analysis in meadow classification on Landsat ETM+ images
    Autorzy:
    Kosiński, K.
    Hoffmann-Niedek, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131094.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    segmentacja obrazu
    kształt
    wielkość
    klasyfikacja
    użytkowanie łąk
    image segmentation
    shape
    size
    classification
    grassland utilisation
    Opis:
    W naturalnym procesie widzenia z obrazu wydzielane są względnie jednorodne segmenty (Laliberte et al., 2004). Analizowane są takie cechy segmentów, jak kolor, tekstura, częstotliwość przestrzenna, położenie, wielkość, kształt, orientacja, ruch, efekt stereo (Zipser, Lamme, Shiller, 1996; Bach M., Meigen T., 1999; Jacob P., 2003). Znaczenie koloru w wizualnej interpretacji użytków zielonych na zdjęciach Landsat ETM+ można ocenić na podstawie analizy porównawczej składowych barwnych segmentów obrazu. Analiza barwna kompleksów krajobrazowo-roślinnych wydzielonych na mapie satelitarnej doliny Luciąży pozwala wyróżnić cztery kategorie użytków zielonych (Kosiński, 2005). Celem pracy jest określenie znaczenia wielkości i kształtu kompleksów w interpretacji użytków zielonych. Praca jest kontynuacją badań w dolinie Luciąży na Równinie Piotrkowskiej. Kompleksy krajobrazowo-roślinne (jednostki geobotaniczne w randze przestrzennej uroczyska) wydzielano na kompozycji dwóch zdjęć Landsat ETM+. Do delimitacji kompleksów zastosowano interaktywne grupowanie pikseli metodą Region Growing. Analiza wielkości i kształtu wydzielonych w ten sposób segmentów obrazu pozwala odróżnić łąki użytkowane na siedliskach świeżych od pozostałych użytków zielonych, roślinności darniowej i muraw. Wg dobranych empirycznie kryteriów jedenaście spośród trzynastu badanych kompleksów tego typu było prawidłowo sklasyfikowanych. Spośród pozostałych 39 kompleksów użytków zielonych 37 zostało zakwalifikowanych prawidłowo. Połączenie wyników klasyfikacji wg składowych barwnych z klasyfikacją wg wielkości i kształtu pozwala dobrać parametry klasyfikacji pozwalającej wyeliminować błędy operatora w klasyfikacji łąk użytkowanych na siedliskach świeżych. Wyniki wymagają weryfikacji na szerszym materiale, w szczególności rozszerzenia badań na inne mezoregiony.
    Image processing during the human vision process tends to generalize images into homogenous areas. When interpreting grasslands on aerial photos and satellite images, image segments are understood as quasi-homogeneous vegetation units: what looks similar in a remotely sensed image is assumed to be similar in nature as well. Image segments are distinct due to a number of cues, including: color, texture, spatial frequency, contrast, size, shape, location, orientation, motion and stereo effect. It was found that four classes of meadow landscape-vegetation complexes may be distinguished based on colour components of the composition of two Landsat ETM+ images. Landscape-vegetation complexes are small geobotanic units corresponding to the nanochore level of physico-geographical units. The aim of this article was to find additional cues useful for meadow interpretation on satellite images. The hypothesis was that it was possible to employ size and shape factors in interpreting grasslands areas. Length, perimeter and area were measured for 52 segments. Classification parameters were adjusted in an empirical manner. Two indexes were produced: a stretch index and a size index calculated based on the three factors. Both indexes are required for identification of fresh meadows in use (complexes of U type), in opposition to other categories of grasslands. 13 U-type landscape--vegetation complexes were found during terrain research. Among them, 11 were correctly classified. 2 complexes of other types were incorrectly classified as U-type. Size and shape analysis appears to be an additional criterion in grassland interpretation.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 331-339
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie cech strukturalnych obrazu Landsat ETM+ w klasyfikacji obiektowej kompleksów krajobrazowo-roślinnych
    Application of structural features in the Landsat ETM+ image in object classification of landscape-vegetation complexes
    Autorzy:
    Kosiński, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130716.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    kompleks krajobrazowo-roślinny
    klasyfikacja obiektowa
    struktura
    tekstura
    filtracja kierunkowa
    landscape-vegetation complex
    object classification
    structure
    texture
    directional filtering
    Opis:
    Kompleks krajobrazowo-roślinny zastosowano jako jednostkę podstawowa w rejestracji roślinności na kompozycji danych panchromatycznych LandsatETM+. Zastosowano sześć wskaźników struktury i tekstury: wariancje w oknie 5×5 pikseli (Var5×5), wskaźnik struktury pasowej (SSI) oraz trzy wskaźniki małych obiektów: obiektów wielkości 3×3 piksele (S3×3), jednego piksela (S1×1) i wskaźnik różnicowy (S3×3Dif). W obszarach miejskich możliwa jest identyfikacja kompleksów roślinności z zabudowa i kompleksów bez udziału roślinności.
    Landscape vegetation complexes are used as the basic units for vegetation detection on Landsat ETM+ panchromatic data composition. Six structure and texture indexes are used: variance (Var5×5), strip structure index (SSI) and three small structure indexes: of size 3×3 pixels (S3×3), one pixel (S1×1) and differential index (S3×3Dif). Complexes of vegetation and buildings and complexes lack of vegetation may be distinguished in urban areas.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2007, 17a; 385-394
    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