Informacja

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

Wyszukujesz frazę "tree detection" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-9 z 9
Tytuł:
Przydatność danych lidarowych do zwiększenia potencjału informacyjnego bazy danych topograficznych w klasie „drzewo”
LiDAR data for increasing the informational potential of topographical database in case of “tree” features
Autorzy:
Piasecka, Ż.
Pluto-Kossakowska, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/132192.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Tematy:
BDOT10k
LiDAR
detekcja drzew
model 3D
aktualizacja bazy danych
tree detection
3D model
database updating
Opis:
Celem artykułu jest przedstawienie możliwości aktualizacji Bazy Danych Obiektów Topograficznych (BDOT10k) oraz zaprezentowanie koncepcji pozyskania dodatkowych danych w celu zasilenia, a tym samym zwiększenia potencjału informacyjnego bazy danych. Koncepcja aktualizacji, jak i pozyskania dodatkowych danych polega na wykorzystaniu chmury punktów pozyskanej za pomocą lotniczego skanowania laserowego. Dokonano przeglądu literatury z zakresu aktualizacji baz danych, głównie BDOT10k, a także z zakresu systemu LiDAR i metod ekstrakcji obiektów z chmury punktów. W badaniach przeprowadzono detekcję pojedynczych drzew metodą automatyczną w oprogramowaniu ENVI LiDAR wraz z oceną dokładności. Obiekty będące wynikiem ekstrakcji w ENVI LiDAR porównano z drzewami występującymi na badanym obszarze testowym. Problemem przy identyfikacji drzew było określenie optymalnego parametru minimalnej wartości promienia korony drzewa. Przedstawiono możliwość edycji w celu wyeliminowania błędów i przygotowania klasy obiektów „drzewo” oraz jej atrybutów do zasilenia BDOT10k. W artykule przedstawiono również możliwości aktualizacji wybranych obiektów bazy na podstawie chmury punktów, a także podjęto dyskusję na temat potrzeby zasilenia bazy obiektami typu „pojedyncze drzewo”. Badania będące przedmiotem artykułu mają znaczenie dla późniejszej możliwości konwersji tak bogatej informacyjnie bazy do postaci 3D, w celu stworzenia trójwymiarowych modeli miast. Uzyskane wyniki potwierdzają przydatność danych LiDARowych do aktualizacji i pozyskiwania dodatkowych obiektów z dobrą skutecznością. Napotkane problemy i wyniki automatycznej detekcji udowadniają, że obiekty pozyskane zaproponowaną metodą wymagają manualnej edycji. W ramach badań, oprócz detekcji i ekstrakcji obiektów, zaproponowano modyfikację schematu aplikacyjnego dla klasy obiektów „obiekty inne”, w przypadku zasilenia jej pojedynczymi drzewami.
The subject of this paper is to present the possibility of updating of selected object class in topographical database (BDOT10k) and to present the concept of obtaining additional data in order to supply and thereby increase the potential of the database in case of “tree” features. The object “tree” detection and extraction are based on the point cloud set obtained by airborne laser scanning (LiDAR). A literature review in the field of topographical database updating, mainly BDOT10k, and the methods of object extraction from the point cloud was performed. The extraction of individual trees was carried out by an automated method in ENVI LiDAR software. The accuracy assessment of tree objects extraction was made based on actual state of trees (field measurement). The main problem with trees extracting was determination of the optimum parameter of tree crowns radius. In order to eliminate errors and to prepare layers and attributes, the possibility of editing and detection improvement was presented. The discussion of database updating possibility and necessity based on point cloud in case of “tree” features was presented. The research undertaken is important for the subsequent conversion of such information-rich database to 3D in order to create three-dimensional models of cities. The obtained results confirm the usefulness of LiDAR data for updating and obtaining “tree” objects with good efficiency. However, problems that were encountered and results of extraction prove that objects which are obtained by proposed automatic method require manual intervention. As part of the research, it was proposed to modify the application scheme for the „other objects” features in case of individual trees.
Źródło:
Teledetekcja Środowiska; 2017, 57; 15-26
1644-6380
Pojawia się w:
Teledetekcja Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Czynniki wpływające na proces detekcji pojedynczych koron drzew na podstawie danych z lotniczego skanowania laserowego
Factors influencing individual tree crowns detection based on airborne laser scanning data
Autorzy:
Stereńczak, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1317982.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Instytut Badawczy Leśnictwa
Tematy:
lesnictwo
drzewostany
segmentacja
korony drzew
detekcja
lotniczy skaning laserowy
wysokosciowy model korony
segmentation
tree detection
Crown Height Model
accuracy
Opis:
Airborne laser scanning (ALS) technology allows accurate information about the forest environment to be obtained. The high precision of ALS allows the detection of individual trees. An individual tree is composed of many elements and requires relatively complex algorithms. Factors that determine and affect the accuracy of calculating the number of trees can be split into the following groups: biological factors, technical factors related to the flight and data acquisition parameters, technical factors related to data processing, problems of results verification. The article synthesizes the main problems arising during the development of methods for detection of individual trees and acquisition of their characteristics in a managed forest in Central Europe.
Źródło:
Leśne Prace Badawcze; 2013, 74, 4; 323-333
1732-9442
2082-8926
Pojawia się w:
Leśne Prace Badawcze
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykrywanie pojedynczych drzew na podstawie zintegrowanych danych lidarowych i fotogrametrycznych
Detection of individual trees based on the combination of lidar data and photogrammetric data
Autorzy:
Marmol, U.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130624.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
lotniczy skaning laserowy
wykrywanie drzew
filtry morfologiczne
filtry krawędziowe
integracja danych
aerial laser scanning
tree detection
morphological filters
edge filters
data fusion
Opis:
Lotniczy skaning laserowy to efektywna i wiarygodna metoda pozyskiwania danych dla celów inwentaryzacji terenów leśnych. Niniejszy artykuł przedstawia metodykę wykrywania pojedynczych drzew z wykorzystaniem zintegrowanych danych lidarowych i fotogrametrycznych. Badania prowadzono na terenie uroczyska leśnego Głuchów. W celu wykrycia pojedynczych drzew wykorzystano algorytmy morfologii matematycznej. Morfologia matematyczna jest skutecznym narzędziem przetwarzania danych, umożliwiającym filtrację i detekcję różnorodnych struktur powierzchniowych. Dla poprawy analizy została włączona ortofotomapa w barwach naturalnych. Przeprowadzone badania wykazały, że integracja danych laserowych i fotogrametrycznych pozwala na uzyskanie dokładnych informacji o liczbie drzew i ich wymiarach.
Aerial laser scanning is an effective and reliable method providing data for forestry inventory control. This paper presents a methodology of detection of individual trees using the integration of LIDAR data and those from aerial images. The study area for this investigation was Głuchów nature reserve, belonging to Warsaw University of Life Sciences. To detect individual trees, mathematical morphology was applied. Mathematical morphology is a powerful tool for filtering and detecting many different surface structures. Aerial imagery was included in order to improve the accuracy. This study has demonstrated that an integration of laser data and aerial imagery make sit possible to obtain accurate information about tree number and dimensions.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2009, 19; 279-286
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza możliwości wykorzystania obrazów hiperspektralnych HySpex do inwentaryzacji drzewostanów leśnych Puszczy Białowieskiej
An analysis of use of hyperspectral images HySpex for an assessment of forest stand inventory in Bialowieza Forest
Autorzy:
Bartkowiak, P.
Osińska-Skotak, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/132237.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Tematy:
HySpex
Puszcza Białowieska
ENVI
Spectral Angle Mapper
detekcja gatunków drzew
Białowieża Forest
tree species detection
Opis:
W artykule przedstawiono analizę możliwości zastosowania zobrazowań hiperspektralnych HySpex do wykonania map rozmieszczenia poszczególnych gatunków drzewostanów leśnych, na przykładzie Puszczy Białowieskiej. W tym celu przeprowadzono kilka wariantów klasyfikacji przy użyciu metody Spectral Angle Mapper. Całą procedurę wykonano w oprogramowaniu ENVI 5.3 (Environmental for Visualizing Images), w module specjalnie dedykowanym danym hiperspektralnym. Metodyka badawcza obejmuje: wstępne przetwarzanie obrazów, tworzenie wzorców do klasyfikacji, procedurę klasyfikacji SAM i finalną ocenę dokładności uzyskanych wyników. Ostatecznie otrzymano mapy rozmieszczenia gatunków drzew w obrębie badanego szeregu hiperspektralnego. Dokładność map została oszacowana na podstawie danych pochodzących z opisów taksacyjnych. Ogólna dokładność klasyfikacji gatunków drzew na podstawie obrazów hiperspektralnych HySpex wyniosła ok. 77%. Najlepiej sklasyfikowane zostały olcha, sosna i dąb, w pozostałych przypadkach (brzoza i świerk) zaobserwowano zróżnicowane dokładności producenta i użytkownika, co może wynikać zarówno z charakteru drzewostanów leśnych, jak i pól testowych wykorzystanych do ceny dokładności wyników klasyfikacji. Na podstawie wygenerowanych map pokrycia terenu można wskazać obszary leśne o zróżnicowanym składzie gatunkowym fragmentu Puszczy Białowieskiej. Wykorzystanie danych teledetekcyjnych HySpex stanowi duży potencjał w zabiegach inwentaryzacyjnych lasu. Aktualizacja opisów taksacyjnych, modelowanie zjawisk czy symulacja scenariuszy dla obszarów leśnych technikami zdalnymi na potrzeby praktyki leśnej wydaje się technicznie i ekonomicznie uzasadnione.
This paper contains an analysis of use of hyperspectral images HySpex to create maps of tree species distribution within Bialowieza Forest. To this end, a couple of variants of image classification with the use of Spectral Angle Mapper (SAM) method were carried out. Whole procedure was conducted in ENVI software environment (Environmental for Visualizing Images) intended for this kind of dataset. In the beginning, the classification process involves the hyperspectral images pre processing and training samples collection. Next, SAM algorithm as well as an estimation of precision of the classification were performed. Finally, land cover layouts for tree species distribution within the extent of hyperspectral array were generated. The accuracy of tree species detection was estimated on the basis of data derived from forest taxations. Overall accuracies of classification based on HySpex imagery were approximately 77%. The highest possible precisions were obtained for alder, pine and oak tree stands. In other cases (birch and spruce) diversified results for producer’s and user’s accuracy were achieved, which could be explained by various kinds of forest stands and characteristics of test samples used for an assessment of image classification results. On the grounds of the land cover layouts it is workable to indicate forest areas with diversified tree species distribution within Bialowieza Forest. Furthermore, remote sensing data obtained with the use of HySpex scanner has a lot of potential in forest inventory. An actualization of inventory database, woodland modelling and simulations of forest phenomena seem to be technically and economically reasoned.
Źródło:
Teledetekcja Środowiska; 2016, 55; 27-44
1644-6380
Pojawia się w:
Teledetekcja Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Detection of thinning of homogeneous material using active thermography and classification trees
Autorzy:
Dudzik, Sebastian
Dudek, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1848987.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
active thermography
classification tree
defect detection and characterization
material thinning detection
Opis:
Active thermography is an efficient tool for defect detection and characterization as it does not change the properties of tested materials. The detection and characterization process involves heating a sample and then analysing the thermal response. In this paper, a long heating pulse was used on samples with a low thermal diffusivity and artificially created holes of various depths. As a result of the experiments, heating and cooling curves were obtained. These curves, which describe local characteristics of the material, are recognized using a classification tree and divided into categories depending on the material thickness (hole depths). Two advantages of the proposed use of classification trees are: an in-built mechanism for feature selection and a strong reduction in the dimensions of the pattern. Based on the experimental study, it can be concluded that classification trees are a useful tool for the thinning detection of homogeneous material.
Źródło:
Metrology and Measurement Systems; 2021, 28, 1; 89-105
0860-8229
Pojawia się w:
Metrology and Measurement Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Data Mining Approach for Analysis of a Wire Electrical Discharge Machining Process
Autorzy:
Dandge, Shruti Sudhakar
Chakraborty, Shankar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2023974.pdf
Data publikacji:
2021-09
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
wire electrical discharge machining
data mining
classification and regression tree
chi-squared
automatic interaction detection
classification
Opis:
Wire electrical discharge machining (WEDM) is a non-conventional material-removal process where a continuously travelling electrically conductive wire is used as an electrode to erode material from a workpiece. To explore its fullest machining potential, there is always a requirement to examine the effects of its varied input parameters on the responses and resolve the best parametric setting. This paper proposes parametric analysis of a WEDM process by applying non-parametric decision tree algorithm, based on a past experimental dataset. Two decision tree-based classification methods, i.e. classification and regression tree (CART) and Chi-squared automatic interaction detection (CHAID) are considered here as the data mining tools to examine the influences of six WEDM process parameters on four responses, and identify the most preferred parametric mix to help in achieving the desired response values. The developed decision trees recognize pulse-on time as the most indicative WEDM process parameter impacting almost all the responses. Furthermore, a comparative analysis on the classification performance of CART and CHAID algorithms demonstrates the superiority of CART with higher overall classification accuracy and lower prediction risk.
Źródło:
Management and Production Engineering Review; 2021, 13, 3; 116-128
2080-8208
2082-1344
Pojawia się w:
Management and Production Engineering Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Detection of Russian olive witches’-broom disease and its insect vector in Northwestern Iran
Autorzy:
Hajizadeh, A.
Khakvar, R.
Bashir, N.S.
Zirak, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/66149.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Russian olive
Elaeagnus angustifolia
tree
pathogen
phytoplasma
witches' broom
plant disease
detection
polymerase chain reaction
insect vector
Candidatus Phytoplasma asteris
Macropsis infuscate
Iran
Opis:
Recently, Russian olive trees showing witches’-broom and little leaf symptoms have been widely observed in northwestern and central Iran. Polymerase chain reaction (PCR) and nested PCR assays using phytoplasma universal primer pairs confirmed phytoplasma symptomatic infection of trees. Sequence analyses showed that ‘Candidatus Phytoplasma asteris’ was the causal agent of the disease in these regions. However, RFLP results using restriction enzymes HpaII, EcoRI, HinfI and AluI indicated that the collected isolates in these regions are genetically different. In addition, leafhopper Macropsis infuscata was recognized as a possible insect vector of the disease for the first time.
Źródło:
Journal of Plant Protection Research; 2017, 57, 3
1427-4345
Pojawia się w:
Journal of Plant Protection Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Proton transfer reaction mass spectrometry approach to monitor monoterpenes emission from Aleppo pine (Pinus halepensis) woods growing in different locations
Autorzy:
Sandak, J.
Sandak, A.
Boschetti, A.
Dimauro, M.
Negri, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/29887.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
proton transfer reaction mass spectrometry
monoterpene
monoterpene emission
Aleppo pine
Pinus halepensis
wood
tree location
wood provenience
volatile organic compound
detection
France
Algeria
Źródło:
Folia Forestalia Polonica. Series B - Drzewnictwo; 2010, 41
0071-6685
Pojawia się w:
Folia Forestalia Polonica. Series B - Drzewnictwo
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An effective data reduction model for machine emergency state detection from big data tree topology structures
Autorzy:
Iaremko, Iaroslav
Senkerik, Roman
Jasek, Roman
Lukastik, Petr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055178.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
OPC UA
OPC tree
principal component analysis
PCA
big data analysis
data reduction
machine tool
anomaly detection
emergency states
analiza głównych składowych
duży zbiór danych
redukcja danych
wykrywanie anomalii
stan nadzwyczajny
Opis:
This work presents an original model for detecting machine tool anomalies and emergency states through operation data processing. The paper is focused on an elastic hierarchical system for effective data reduction and classification, which encompasses several modules. Firstly, principal component analysis (PCA) is used to perform data reduction of many input signals from big data tree topology structures into two signals representing all of them. Then the technique for segmentation of operating machine data based on dynamic time distortion and hierarchical clustering is used to calculate signal accident characteristics using classifiers such as the maximum level change, a signal trend, the variance of residuals, and others. Data segmentation and analysis techniques enable effective and robust detection of operating machine tool anomalies and emergency states due to almost real-time data collection from strategically placed sensors and results collected from previous production cycles. The emergency state detection model described in this paper could be beneficial for improving the production process, increasing production efficiency by detecting and minimizing machine tool error conditions, as well as improving product quality and overall equipment productivity. The proposed model was tested on H-630 and H-50 machine tools in a real production environment of the Tajmac-ZPS company.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 4; 601--611
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-9 z 9

    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