Informacja

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

Wyszukujesz frazę "land cover" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do aktualizacji map pokrycia terenu Corine
The use of the artificial neural networks to update the CORINE Land Cover maps
Autorzy:
Golenia, M.
Zagajewski, B.
Ochtyra, A.
Hościło, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/204319.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Tematy:
klasyfikacja
Corine Land Cover
Landsat
sztuczne sieci neuronowe
Warszawa
classification
CORINE Land Cover
artificial neural networks
Warsaw
Opis:
Aktualne mapy pokrycia terenu są podstawą wielu dyscyplin nauki oraz mają szerokie zastosowanie aplikacyjne. Jednym z problemów aktualizacji map jest proces aktualizacji danych. Teledetekcja dostarcza codziennie nowych zobrazowań satelitarnych, które mogą zaspokoić potrzeby aktualizacji baz danych. W niniejszym artykule autorzy przedstawiają metodę klasyfikacji pokrycia terenu sztucznymi sieciami neuronowymi fuzzy ARTMAP zgodnie z założeniami i legendą Corine Land Cover na podstawie danych satelitarnych Landsat, które wykorzystywane są do opracowania map pokrycia terenu. W artykule użyto jako danych referencyjnych i weryfikacyjnych najnowszą mapę Corine Land Cover (CLC) 2012. Do przeprowadzenia klasyfikacji symulatorem wykorzystano trzy zdjęcia satelitarne Landsat TM (21.04.2011, 05.06.2010, 27.08.2011). Obszarem badań były okolice Warszawy. Wynikami pracy symulatora są mapy klasyfikacji pokrycia terenu oraz macierze błędów klasyfikacji. Uzyskane wyniki potwierdzają, że sztuczne sieci neuronowe mogą z powodzeniem być wykorzystywane do aktualizacji map pokrycia terenu.
Modern land cover maps are the basis of many scientific disciplines and they are widely applied. One of the problems connected with the revision of maps is the data updating procedure. Remote Sensing daily provides us with the new satellite images, that can meet the needs of database updates. In this article the method of classification for land cover with the artificial, neural, fuzzy ARTMAP networks is presented by the authors in accordance with the objectives and legend of the CORINE Land Cover Map on the basis of the Landsat satellite data, which are used to elaborate the land cover maps. The latest CORINE Land Cover map 2012 polygons are used as the reference and verification data. Three satellite Landsat TM images of 21.04.2011, 05.06.2010, 27.08.2011 are processed by a fuzzy, artificial, neural network classificatory simulator. The area of research was Warsaw and its surrounding area. The results of this research are the classificatory land cover maps and error matrices. Acquired results confirm that the artificial neural networks can be successfully used for land cover updating.
Źródło:
Polski Przegląd Kartograficzny; 2015, T. 47, nr 3-4, 3-4; 257-266
0324-8321
Pojawia się w:
Polski Przegląd Kartograficzny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Semiautomatic land cover mapping according to the 2nd level of the CORINE Land Cover legend
Autorzy:
Golenia, M.
Zagajewski, B.
Ochtyra, A.
Hościło, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/92466.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Oddział Kartograficzny Polskiego Towarzystwa Geograficznego
Tematy:
classification
Corine Land Cover
Landsat
artificial neural networks
Warsaw
Opis:
Actual land cover maps are a very good source of information on present human activities. It increases value of actual spatial databases and it is a key element for decision makers. Therefore, it is important to develop fast and cheap algorithms and procedures of spatial data updating. Every day, satellite remote sensing deliver vast amount of new data, which can be semi-automatically classified. The paper presents a method of land cover classification based on a fuzzy artificial neural network simulator and Landsat TM satellite images. The latest CORINE Land Cover 2012 polygons were used as reference data. Three satellite images acquired 21 April 2011, 5 June 2010, 27 August 2011 over Warsaw and surrounding areas were processed. As an outcome of classification procedure, the maps, error matrices and a set of overall, producer and user accuracies and a kappa coefficient were achieved. The classification accuracy oscillates around 76% and confirms that artificial neural networks can be successfully used for forest, urban fabric, arable land, pastures, inland waters and permanent crops mapping. Low accuracies were obtained in case of heterogenic land cover units.
Źródło:
Polish Cartographical Review; 2015, 47, 4; 203-212
2450-6974
Pojawia się w:
Polish Cartographical Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie obrazów hiperspektralnych do klasyfikacji pokrycia terenu zlewni Bystrzanki
Using hyperspectral images for land cover classification in Bystrzanka basin
Autorzy:
Olesiuk, D.
Zagajewski, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/132305.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Tematy:
teledetekcja
zlewnia rzeki
obraz hiperspektralny
pokrycie terenu
river basin
hyperspectral image
land cover
remote sensing
Źródło:
Teledetekcja Środowiska; 2008, 40; 125-148
1644-6380
Pojawia się w:
Teledetekcja Środowiska
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