Informacja

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

Wyszukujesz frazę "change detection" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Zastosowanie transformacji IR-MAD w detekcji zmian na zdjęciach satelitarnych
Application of IR-MAD transformation to change detection on satellite images
Autorzy:
Aleksandrowicz, S.
Lewiński, S.
Kotarba, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129666.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
detekcja zmian
MAD
IR-MAD
change detection
Opis:
W drugiej połowie lat dziewięćdziesiątych została opublikowana metoda analizy MAD (Multivariate Alteration Detection) służąca do wykrywania różnic występujących w wielowymiarowych zbiorach danych. Opracowano ją specjalnie dla celów detekcji zmian na podstawie zdjęć wielospektralnych i hiperspektralnych zarejestrowanych w różnym czasie. W ramach programu SATChMo/Geoland2 w Centrum Badań Kosmicznych rozpoznano możliwości zastosowania transformacji IR-MAD do detekcji zmian podstawowych form pokrycia terenu na zdjęciach satelitarnych wysokiej rozdzielczości. Prezentowana praca została wykonana na podstawie pary zdjęć KOMPSAT-2 obrazującej tereny północnej Hiszpanii w roku 2008 i 2010. Zaproponowany algorytm postępowania analizuje wyniki transformacji IR-MAD oraz dodatkowo informacje o pokrywie roślinnej i teksturze. Transformacja IR-MAD wykonywana jest na podstawie czterech kanałów spektralnych B, G, R i IR o rozdzielczości 4m, zdjęcia z pierwszego i drugiego terminu. Informacje uszczegóławiające możliwość zmian pokrywy roślinnej są pozyskiwane na podstawie wskaźników NDVI, natomiast źródłem informacji o teksturze są przetworzone za pomocą filtrów Sigma kanały panchromatyczne o rozdzielczości 1 m. Przyjęto założenia rozpoznawania zmian w pokryciu terenu, które nie są wynikiem naturalnych cykli fenologicznych. Najpierw identyfikowane są miejsca występowania zmian, następnie istnieje możliwość uzyskania informacji o ich charakterze.
In the second half of the 1990s, MAD (Multivariate Alteration Detection) method designed for detecting differences in multidimensional datasets was published. It was developed specifically for change detection performed on the basis of multispectral and hyperspectral images collected at different times. Within the framework of the European program SATChMo/Geoland2, the Space Research Centre of Polish Academy of Sciences has recognized the possibility of applying the IR-MAD transformation to detect changes of the main form of land cover on high resolution satellite images. Presented work was performed on the basis of a pair of KOMPSAT-2 images presenting area of Northern Spain in 2008 and 2010. The proposed algorithm analyses the results of the IR-MAD transformation and also additional information about vegetation cover and texture. Transformation of IR-MAD is performed on the basis of four spectral channels; B, G, R and IR with a resolution of 4 m, of the images from the first and second term. Additional information concerning a possibility of appearing changes in vegetation are derived on the basis of NDVI index and texture layer produced by Sigma filters of panchromatic channel of 1m resolution. An assumption was made for classified changes of land cover, which are independent of natural phenological cycles. First, places of changes are located and next information of their nature (direction of changes) is obtained.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 23; 11-17
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 1-2 z 2

    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