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 "pokrycia" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Wykorzystanie zdjęć satelitarnych MODIS do badania stopnia pokrycia terenu roślinnością
    Use of MODIS Satellite Images to Study the Percentage of Vegetation Cover
    Autorzy:
    Tomaszewska, M.
    Lewiński, S.
    Woźniak, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/132289.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Geograficzne
    Tematy:
    stopień pokrycia
    teren
    roślinność
    NDVI
    Landsat TM
    MODIS
    degree
    vegetation cover
    Opis:
    The work presents a methodology of processing MODIS satellite images in order to obtain information on the degree of correlation and dependence between vegetation index NDVI and a percentage of a vegetation cover. The low resolution satellite image from MODIS scanner placed on AQUA satellite was used in the analysis and as a reference data – an image from Landsat TM satellite. The test area was Warsaw and its surroundings. The analysis allowed to obtain a function which defines the relation between NDVI index and a percentage of vegetation cover (R2 = 0,85) This analysis permitted to create vegetation cover maps of Masovian Voivodeship. The work proved the possibility of mapping land vegetation cover on the base of low resolution satellite images. That kind of a map can be used as a background material to carry out various types of environmental studies.
    Źródło:
    Teledetekcja Środowiska; 2011, 46; 15-22
    1644-6380
    Pojawia się w:
    Teledetekcja Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Interpretacja form pokrycia terenu i użytkowania ziemi na podstawie zdjęć z satelity IRS-1C
    Autorzy:
    Lewiński, S.
    Poławski, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130491.pdf
    Data publikacji:
    2002
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    IRS-1C
    CORINE
    zdjęcie satelitarne
    LISS-III
    IRS 1C
    satellite image
    Opis:
    W referacie przedstawiona je t ocena przydatności indyjskich zdjąć IRS-1C z punktu widzenia interpretacji form pokrycia terenu. Analizie interpretacyjnej poddano kompozycją barwną zdjęcia wielospektralnego LISS-III oraz obraz uzyskany w wyniku połączenia kompozycji barwnej z kanałem panchromatycznym PAN. Prace badawcze zostały wykonane na przykładzie powiatu legionowskiego. Interpretacją form pokrycia i użytkowania terenu przeprowadzono metodą wizualną (na monitorze komputera) a podział treści zdjąć satelitarnych dokonano w oparciu o rozbudowaną legendą CORINE - poziom IV.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2002, 12; 235-244
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ocena możliwości wykorzystania tekstury w rozpoznaniu podstawowych klas pokrycia terenu na zdjęciach satelitarnych różnej rozdzielczości
    Evaluation of usability of texture in identifying basic land cover classes on the satellite images of different resolutions
    Autorzy:
    Lewiński, S.
    Aleksandrowicz, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130790.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    klasyfikacja obiektowa
    OBIA
    tekstura
    object-oriented classification
    texture
    Opis:
    Podjęto próbę prześledzenia możliwości podziału treści zdjęcia, stosowanego w klasyfikacji obiektowej, na dwie podstawowe klasy związane z „niskimi” i „wysokimi” wartościami tekstury w funkcji rożnej rozdzielczości zdjęć. Na podstawie kanału panchromatycznego zdjęcia KOMPSAT-2 o rozdzielczości 1 m przygotowano zestaw danych o rozdzielczości 1, 2, 4, 8, 16, 32 i 64 m. Następnie przetworzono je wybranymi funkcjami tekstury, które wykorzystywane są w toku klasyfikacji obiektowej: filtr Sobel, filtr Laplacian, suma filtrów Sigma, przekształcenie PanBF oraz funkcje Haralick’a: korelacja, homogeniczność i entropia. Na ich podstawie wykonano analizę rozróżnialności czterech podstawowych klas pokrycia terenu: tereny zabudowane, lasy, pola uprawne i woda. Dla każdej rozdzielczości i przekształcenia obliczono odległość Bhattacharya oraz odległość Jeffries-Matusita (J-M). Założono, że dwie klasy są dobrze rozróżnialne jeżeli wartość J-M jest większa od 1.7. Uzyskane wyniki w postaci odległości J-M przedstawione są w tabelach 1-7. W przypadku wszystkich siedmiu przekształceń najlepsze wyniki rozróżnialności klas zaobserwowano na zdjęciach o największej rozdzielczości. Natomiast wyraźne pogorszenie rozróżnialności nastąpiło w przypadku zdjęć o rozdzielczości 8 m i mniejszej. Zdecydowanie najlepsze wyniki uzyskano na podstawie przekształceń wykonanych filtrem Laplacian, a następnie Sobel, Sigma oraz przekształceniem PanBF. W porównaniu z nimi przydatność funkcji Haralick’a do podziału treści zdjęcia na dwie klasy tekstury okazała się zdecydowanie mniejsza. Przedstawione wyniki znajdują praktyczne zastosowanie w pracach nad doborem odpowiednich algorytmów klasyfikacyjnych zdjęć satelitarnych o bardzo wysokiej, wysokiej a także średniej rozdzielczości.
    An attempt was made to trace the possibility of division of the content of satellite images into two basic classes associated with the "low" and "high" values of the texture. This classification approach is applied during object-oriented classification and results are dependent on spatial resolution. On the basis of panchromatic channel of KOMPSAT-2 image of 1m resolution a data set with a resolution of 1, 2, 4, 8, 16, 32 and 64 m were prepared. Then images were processed using selected texture functions: Sobel, Laplacian and Sigma filters, transformation PanBF as well as Haralick functions: correlation, homogeneity and entropy. On the basis of texture images an analysis of discrimination of four basic land cover classes has been done: built-up areas, forests, agriculture areas and water. These classes were selected because built-up areas and forest belong to “high” texture and remaining two are usually represented by “low” values of texture. For each texture image form using different functions and spatial resolution, Bhattacharya distance and next Jeffries-Matusita (J-M) distance between land cover classes were calculated. Results are presented in tables 1, 2, 3, 4, 5, 6 and 7. They also include J-M distance between “low” and “high” texture. It was assumed that two classes are well seperated if the value of J-M distance is over 1.7. In the case of all seven texture transformations the best results of class discrimination were observed for images with the highest resolution. Distinct deterioration of discrimination between “low” and “high” texture took place in the case of images with a resolution of 8 m or less. By far the highest J-M values were obtained on the basis of Laplacian filter and next using Sigma filter, PanBF and the Sobel filter. In comparison usefulness of the Haralick function has proved much less. The presented results could be practically applied in the work on classification algorithms of very high, high and medium resolution satellite images.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 23; 229-237
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Detekcja zmian pokrycia terenu na zdjęciach satelitarnych Landsat - porównanie trzech metod
    Land cover change detection using Landsat imagery - comparison of three methods
    Autorzy:
    Niedzielko, J.
    Lewiński, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/132345.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Geograficzne
    Tematy:
    pokrycie terenu
    wykrywanie zmian
    Landsat
    różnica obrazów
    klasyfikacja nadzorowana
    analiza głównych składowych
    land cover
    change detection
    image difference
    supervised classification
    principal components analysis
    Opis:
    Environmental changes are amongst the most important research subjects in geography. The changes may be natural, but also may be caused by human activity. Land cover is a significant component of the changing environment. Monitoring of its changes involves usage of satellite techniques. Landsat mission provides comparable data since forty years, very useful in land cover studies. Utilization of satellite techniques in such researches is developing quickly. This paper is an example of methods that enable quick and quite accurate assessment of range and spatial distribution of land cover changes. Practical application of image difference, principal component analysis and supervised classification to detect land cover changes is presented. Methods are applied to study area containing different land cover classes. Accuracy of methods was tested and compared. Combining methods presented in earlier researches, five new methods were developed: image difference, image difference with classification, classification, principal component analysis, principal component analysis with classification. Methods were applied to three different input datasets: pairs of images with different level of preprocessing. First dataset was a pair of georeferenced Landsat Thematic Mapper images. The second dataset was the same pair of images, atmospherically corrected using dark object subtraction method. Normalization of one image to the other provided the third dataset. Accuracy assessment was executed. Results were obtained from confusion matrices. Overall accuracy of methods was high, from 77% to 91%. Supervised classification was the most accurate method. Combining fully automatic methods with supervised classification has increased overall accuracy of automatic change detection, however not significantly. Studies on combining change detection methods should be continued. Future studies should concentrate on the automation of change detection process.
    Źródło:
    Teledetekcja Środowiska; 2012, 47; 87-98
    1644-6380
    Pojawia się w:
    Teledetekcja Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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