Informacja

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

Wyszukujesz frazę "multispectral classification" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Use of satellite and ALS data for classification of roofing materials on the example of asbestos roof tile identification
Autorzy:
Osińska-Skotak, K.
Ostrowski, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/298377.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie
Tematy:
roofing materials detection
multispectral classification
topographic correction
WorldView-2
Opis:
Classification of roofing materials with the use of high resolution satellite imagery is a difficult issue, especially due to the fact that roofs are characterised by large diversity of shapes and textures, mainly caused by different roof surfaces illumination. To automate the process of roofing material types classification the influence of diversified illumination of individual roof surfaces should be eliminated. Topographic correction of satellite imagery may decrease influence of such effects and therefore leads to more accurate classification results. This paper presents classification results of roofing materials based on an 8-channel WorldView-2 satellite image. The digital terrain model and the digital surface model created with the use of aerial laser scanning data provided by the ISOK project were used for the topographic correction. The accuracy of the supervised classification of WorldView-2 image achieved for asbestos-cement roofing materials was at the level of 76-92%, (depending on the variant of classification). After grouping roofing materials by similar materials (e.g. painted sheet metal and metal tiles) it is possible to achieve classification results with the accuracy of ca. 70-80%.
Źródło:
Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn; 2015, 18(4); 283-298
1505-4675
2083-4527
Pojawia się w:
Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Studies on pansharpening and object-based classification of Worldview-2 multispectral image
Badania nad wyostrzeniem i klasyfikacją obiektową wielospektralnego obrazu Worldview-2
Autorzy:
Wyczałek, I.
Wyczałek, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130668.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
WorldView-2
multispectral pansharpening
object-based classification
pansharpening wieloaspektralny
klasyfikacja obiektowa
Opis:
The new information contained in four additional spectral bands of high-resolution images from the satellite sensor WorldView-2 should provide a visible improvement in the quality of analysis of large-scale phenomena occurring at the ground. Selected part of the image of Poznan was analyzed in order to verify these possibilities in relation to the urban environment. It includes riverside green area and a number of adjacent buildings. Attention has been focused on two components of object-oriented analysis – sharpening the image and its classification. In terms of pansharpening the aim was to obtain a clear picture of terrain objects in details, what should lead to the correct division of the image into homogenous segments and the subsequent fine classification. It was intended to ensure the possibility of separating small field objects within the set of classes. The task was carried out using various computer programs that enable the development and analysis of raster data (IDRISI Andes, ESRI ArcGIS 9.3, eCognition Developer 8) and some own computational modules. The main scientific objective of this study was to determine how much information from new spectral image layers after their pansharpening affects the quality of object-based classification of land cover in green and building areas of the city. As a basis for improving the quality of the classification was above mentioned ability of using additional data from new spectral bands of WorldView-2 image. To assess the quality of the classification we used test that examines only the uncertain areas of the picture, that is these which lie on differently classified types of land cover. The outcome of assessment confirmed the thesis of the positive albeit small impact of additional spectral channels on the result of object-based classification. But also pansharpening itself only slightly improves the quality of classified image.
Nowa informacja zawarta w czterech dodatkowych kanałach spektralnych wysokorozdzielczych obrazów z sensowa satelity WorldView-2 powinna zapewnić widoczną poprawę jakości analizy wielkoskalowych zjawisk zachodzących na ziemi. Analizowano wybrany fragment obrazu Poznania w celu sprawdzenia tych możliwości w odniesieniu do środowiska miejskiego. Obejmuje on nadrzeczną zieleń, obiekty sportowe i szereg sąsiednich budynków. Uwagę skoncentrowano na dwóch elementach analizy obiektowej – wyostrzeniu obrazu i jego klasyfikacji. Z punktu widzenia pansharpeningu celem było uzyskanie czystego obrazu szczegółów obiektów terenowych, co powinno doprowadzić do prawidłowego podziału obrazu na jednorodne segmenty i jego późniejszej szczegółowej klasyfikacji. To miało zapewnić możliwość oddzielenia małych obiektów terenowych w granicach zbioru klas. Zadanie zostało przeprowadzone za pomocą różnych programów komputerowych, które pozwalają na opracowanie i analizę danych rastrowych (Idrisi Andes, ESRI ArcGIS 9.3, eCognition Developer 8) i kilku własnych modułów obliczeniowych. Głównym celem naukowym tego studium było określenie, jak bardzo informacja z nowych warstw obrazu spektralnego po jego wyostrzeniu wpływa na jakość opartej na obiektach klasyfikacji pokrycia terenu naturalnych i zabudowanych fragmentów krajobrazu miieskiego. Jako podstawa do poprawy jakości klasyfikacji była wyżej wskazana możliwość korzystania z dodatkowych danych z nowych kanałów spektralnych zobrazowania WorldView-2. Aby ocenić jakość klasyfikacji wykorzystaliśmy test, który sprawdza tylko niepewne obszary obrazu, to jest te, które znajdują się pomiędzy różnymi rodzajami pokrycia terenu. Wynik oceny potwierdza tezę o pozytywnym choć niewielkim wpływie dodatkowych kanałów spektralnych na wynik klasyfikacji obiektowej. Ale także sam pansharpening tylko nieznacznie poprawia jakość klasyfikacji obrazu. Najlepsze wyniki dała klasyfikacja bazująca na ważonej, hipersferycznej transformacji przestrzeni barwnej (HCS/W).
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2013, Spec.; 109-117
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assessing the accuracy of the pixel-based algorithms in classifying the urban land use, using the multi spectral image of the IKONOS satellite (Case study, Uromia city)
Autorzy:
Safaralizade, E.
Husseinzade, R.
Pashazade, G.
Khosravi, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/11078.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
Tematy:
pixel-based algorithm
urban land
land use
multispectral image
IKONOS satellite
classification
urbanization
urban planning
Uromia city
Opis:
With the development of urbanization and expansion of urban land use, the need to up to date maps, has drawn the attention of the urban planners. With the advancement of the remote sensing technology and accessibility to images with high resolution powers, the classification of these land uses could be executed in different ways. In the current research, different algorithms for classifying the pixel-based were tested on the land use of the city of Urmia, using the multi spectral images of the IKONOS satellite. Here, in this method, the algorithms of the supervised classification of the maximum likelihood, minimum distance to mean and parallel piped were executed on seven land use classes. Results obtained using the error matrix indicated that the algorithm for classifying the maximum likelihood has an overall accuracy of 88/93 % and the Kappa coefficient of 0/86 while for the algorithms of minimum distance to mean and parallel piped , the overall accuracy are 05/79 % and 40/70 % respectively. Also, the accuracy of the producer and that of the user in most land use classes in the method of maximum likelihood are higher compared to the other algorithms.
Źródło:
International Letters of Natural Sciences; 2014, 06
2300-9675
Pojawia się w:
International Letters of Natural Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multispectral airborne laser scanning - a new trend in the development of LiDAR technology
Multispektralne lotnicze skanowanie laserowe - nowy trend w rozwoju technologii LiDAR
Autorzy:
Bakuła, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129823.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
multispectral laser scanning
aerial scanning
wavelength
ALS
lidar
classification
color composition
map land cover
multispektralne skanowanie laserowe
skanowanie lotnicze
długość fali
LiDAR
klasyfikacja
kompozycja barwna
mapa pokrycia terenu
Opis:
Airborne laser scanning (ALS) is the one of the most accurate remote sensing techniques for data acquisition where the terrain and its coverage is concerned. Modern scanners have been able to scan in two or more channels (frequencies of the laser) recently. This gives the rise to the possibility of obtaining diverse information about an area with the different spectral properties of objects. The paper presents an example of a multispectral ALS system - Titan by Optech - with the possibility of data including the analysis of digital elevation models accuracy and data density. As a result of the study, the high relative accuracy of LiDAR acquisition in three spectral bands was proven. The mean differences between digital terrain models (DTMs) were less than 0.03 m. The data density analysis showed the influence of the laser wavelength. The points clouds that were tested had average densities of 25, 23 and 20 points per square metre respectively for green (G), near-infrared (NIR) and shortwave-infrared (SWIR) lasers. In this paper, the possibility of the generation of colour composites using orthoimages of laser intensity reflectance and its classification capabilities using data from airborne multispectral laser scanning for land cover mapping are also discussed and compared with conventional photogrammetric techniques.
Jedną z najbardziej dokładnych technologii pozyskiwania danych o terenie i jego pokryciu jest lotnicze skanowanie laserowe (ALS). W wieloletnim rozwoju skanerów laserowych dążono przez lata do osiągnięcia jak najwyższej dokładności pomiaru oraz jak największej gęstości danych, co związane było przede wszystkim z jakością danych i kosztami pracy. Obecnie istnieje kilka możliwości dalszego rozwoju tego typu systemów, wśród których wymienić należy zwiększanie zasięgu skanowania laserowego, a także rejestracja odbić w kilku zakresach spektralnych. Szczególnie ostatni trend w rozwoju technologii LIDAR pozwala na inne spojrzenie na dane w postaci chmur punktów, które jeszcze efektywniej mogą tworzyć mapy pokrycia terenu niż typowe lotnicze skanowanie topograficzne (ALS). W rozwoju lotniczego skanowania laserowego istotnym krokiem było pojawienie się lotniczego skanowania hydrograficznego (batymetrycznego). W różnych rozwiązaniach producentów, pojawił się laser o częstotliwości odpowiadającej zakresowi w paśmie zielonym światła widzialnego. Przy rejestracji intensywności zaobserwowanymi podczas skanowania różnymi skanerami laserem o różnej długości fali dla tego samego obszaru, dostrzeżono różne właściwości refleksyjnymi obiektów analogiczne do rejestracji w różnych zakresach spektralnych technikami pasywnymi. Sprawiło to, że w ostatnich latach pojawiły się pierwsze systemy skanowania lotniczego wykorzystujące więcej niż 2 zakresy spektralne w jednym skanerze. Od tego czasu można zatem mówić o multispektralnym lotniczym skanowaniu laserowym. Rejestracja chmur punktów w 3 zakresach spektralnych pozwala poza zapisem współrzędnych i innych atrybutów charakterystycznych dla skanowania topograficznego, na zapis również 3 wartości intensywności odbicia, co umożliwia tworzenie kompozycji barwnych w postaci true-orto obrazów. W artykule zaprezentowano przykładowy system multispektralnego lotniczego skanowania laserowego wraz z możliwościami, jakie dają dane nim pozyskane, poruszając kwestię gęstości danych, dokładności numerycznych modeli wysokościowych z nich tworzonych. W wyniku analiz udowodniono wysoką dokładność wzajemną rejestracji w poszczególnych kanałach spektralnych wynoszącą do 0.03 m. W analizie gęstości danych ukazano wpływ długości fali na gęstość chmury punktów. Rozpatrywana chmura punktów miała średnią gęstość 25, 23 i 20 punktów na metr kwadratowy odpowiednio dla lasera z zakresu pasma zielonego, bliskiej podczerwieni i średniej podczerwieni. W artykule poruszono także problematykę tworzenia kompozycji barwnych ortoobrazów z intensywności odbicia oraz możliwości klasyfikacji ich treści. W referacie poddano również dyskusji możliwość zastosowania danych z mutlispektralnego lotniczego skanowania laserowego w tworzeniu map pokrycia terenu w porównaniu z tradycyjnymi technikami fotogrametrycznymi.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2015, 27; 25-44
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
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