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 "Hoffmann-Niedek, A." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Klasyfikacja obiektowa użytków zielonych z wykorzystaniem wieloletnich zmian NDVI i filtracji kierunkowych obrazu satelitarnego
    Object grassland classification using multi-year NDVI changes and directional filtering of satellite image
    Autorzy:
    Kosiński, K.
    Hoffmann-Niedek, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130960.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    użytki zielone
    klasyfikacja obiektowa
    NDVI
    filtracja kierunkowa
    Landsat
    grassland
    object classification
    directional filtering
    Opis:
    W artykule przedstawiono algorytm półautomatycznej klasyfikacji obiektowej kompleksów krajobrazowo-roślinnych użytków zielonych na podstawie dwóch zobrazowań satelitów serii Landsat, wykonanych w odstępie 17 lat. NDVI z dwóch terminów, wskaźnik wieloletnich zmian NDVI oraz wskaźnik struktury pasowej wykorzystano do wydzielenia użytków zielonych spośród innych form użytkowania. Przedstawiono mapę poklasyfikacyjną okolic Bełchatowa. Wyróżniono 5 kategorii użytków zielonych.
    Semi-automated object classification of grasslands is presented. Landscape-vegetation complexes were distinguished on panchromatic data composites of two Landsat ETM+ images registered on 1999-09-10 and 2001-05-01. Bitemporal spectral data were used for classification. Two Landsat images were used: TM, 19870503 and 2001-05-01. Four indices were calculated: NDVI 1987-05-03, NDVI 2001-05-01, wzNDVI87/01 (NDVI change index), and WSP (strip structure index). The analysis confirmed the hypothesis that meadows may be distinguished from arable lands and from formerly arable sods after directional filtering of the index of multi-year NDVI change. Cluster analysis was performed to classify landscape-vegetation complexes. The full algorithm is described. Some errors found during terrain verification are discussed. A postclassification map of the Bełchatów environs (central Poland) was developed. Five grassland categories were distinguished.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2008, 18a; 273-282
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie analizy wielkości i kształtu w klasyfikacji użytków zielonych na zdjęciach Landsat ETM+
    The application of the size and shape analysis in meadow classification on Landsat ETM+ images
    Autorzy:
    Kosiński, K.
    Hoffmann-Niedek, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131094.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    segmentacja obrazu
    kształt
    wielkość
    klasyfikacja
    użytkowanie łąk
    image segmentation
    shape
    size
    classification
    grassland utilisation
    Opis:
    W naturalnym procesie widzenia z obrazu wydzielane są względnie jednorodne segmenty (Laliberte et al., 2004). Analizowane są takie cechy segmentów, jak kolor, tekstura, częstotliwość przestrzenna, położenie, wielkość, kształt, orientacja, ruch, efekt stereo (Zipser, Lamme, Shiller, 1996; Bach M., Meigen T., 1999; Jacob P., 2003). Znaczenie koloru w wizualnej interpretacji użytków zielonych na zdjęciach Landsat ETM+ można ocenić na podstawie analizy porównawczej składowych barwnych segmentów obrazu. Analiza barwna kompleksów krajobrazowo-roślinnych wydzielonych na mapie satelitarnej doliny Luciąży pozwala wyróżnić cztery kategorie użytków zielonych (Kosiński, 2005). Celem pracy jest określenie znaczenia wielkości i kształtu kompleksów w interpretacji użytków zielonych. Praca jest kontynuacją badań w dolinie Luciąży na Równinie Piotrkowskiej. Kompleksy krajobrazowo-roślinne (jednostki geobotaniczne w randze przestrzennej uroczyska) wydzielano na kompozycji dwóch zdjęć Landsat ETM+. Do delimitacji kompleksów zastosowano interaktywne grupowanie pikseli metodą Region Growing. Analiza wielkości i kształtu wydzielonych w ten sposób segmentów obrazu pozwala odróżnić łąki użytkowane na siedliskach świeżych od pozostałych użytków zielonych, roślinności darniowej i muraw. Wg dobranych empirycznie kryteriów jedenaście spośród trzynastu badanych kompleksów tego typu było prawidłowo sklasyfikowanych. Spośród pozostałych 39 kompleksów użytków zielonych 37 zostało zakwalifikowanych prawidłowo. Połączenie wyników klasyfikacji wg składowych barwnych z klasyfikacją wg wielkości i kształtu pozwala dobrać parametry klasyfikacji pozwalającej wyeliminować błędy operatora w klasyfikacji łąk użytkowanych na siedliskach świeżych. Wyniki wymagają weryfikacji na szerszym materiale, w szczególności rozszerzenia badań na inne mezoregiony.
    Image processing during the human vision process tends to generalize images into homogenous areas. When interpreting grasslands on aerial photos and satellite images, image segments are understood as quasi-homogeneous vegetation units: what looks similar in a remotely sensed image is assumed to be similar in nature as well. Image segments are distinct due to a number of cues, including: color, texture, spatial frequency, contrast, size, shape, location, orientation, motion and stereo effect. It was found that four classes of meadow landscape-vegetation complexes may be distinguished based on colour components of the composition of two Landsat ETM+ images. Landscape-vegetation complexes are small geobotanic units corresponding to the nanochore level of physico-geographical units. The aim of this article was to find additional cues useful for meadow interpretation on satellite images. The hypothesis was that it was possible to employ size and shape factors in interpreting grasslands areas. Length, perimeter and area were measured for 52 segments. Classification parameters were adjusted in an empirical manner. Two indexes were produced: a stretch index and a size index calculated based on the three factors. Both indexes are required for identification of fresh meadows in use (complexes of U type), in opposition to other categories of grasslands. 13 U-type landscape--vegetation complexes were found during terrain research. Among them, 11 were correctly classified. 2 complexes of other types were incorrectly classified as U-type. Size and shape analysis appears to be an additional criterion in grassland interpretation.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 331-339
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ocena możliwości identyfikacji łąk produkcyjnych i ekologicznych z wykorzystaniem pojedynczego zdjęcia satelity Landsat
    An asessment of the possibility of identyfying productive and ecological meadows from a single Landsat image
    Autorzy:
    Kosiński, K.
    Hoffmann-Niedek, A.
    Kozłowska, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/338172.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
    Tematy:
    klasyfikacja
    Landsat
    siedliska ekologiczne
    siedliska produkcyjne
    użytki zielone
    classification
    ecological habitats
    grasslands
    productive habitats
    Opis:
    W artykule przedstawiono możliwości identyfikacji produkcyjnych i ekologicznych siedlisk łąkowych na pojedynczym zdjęciu Landsat ETM+. Analizowano niezależnie dwa zdjęcia, pozyskane 10 września 1999 i 1 maja 2001 r. Podjęto próbę rozróżnienia siedlisk na podstawie par charakterystyk: kanałów spektralnych (ETM 3, 4, 5), kanału panchromatycznego (ETM8) i wskaźników różnicowych (NDVI - wskaźnik różnicowy obliczony z kanałów ETM4 i ETM3; ND(3,5) - wskaźnik różnicowy obliczony z kanałów ETM5 i ETM3), uzyskanych niezależnie z dwóch zdjęć. Z kategorią siedliskową związane są trzy pary charakterystyk obliczonych dla początku maja: ETM3 i NDVI, ETM4 i ETM5, jak również NDVI i ND(3,5). Jednak błędy klasyfikacji okazały się zbyt duże. Na zdjęciu wrześniowym nie stwierdzono różnic pomiędzy siedliskami w żadnej z par charakterystyk. Nie wyklucza to możliwości klasyfikacji siedlisk w trybie analizy wieloczynnikowej.
    The paper presents possibilities of identification of productive and ecological meadows on a single Landsat ETM+ image. Two images acquired on 10 September 1999 and 1 May 2001 were analyzed independently. Attempt was undertaken to distinguish habitats based on the following pairs of characteristics: spectral channels (ETM 3, 4, 5), panchromatic channel (ETM8) and differential indexes (NDVI, ND(3,5)) obtained from each of the images separately. Three pairs of characteristics are correlated with the habitat category obtained at the beginning of May: ETM3 vs NDVI, ETM4 vs ETM5 and NDVI vs ND(3.5). However, classification errors were far too high. In the image obtained in September, there were no differences between the habitats in any pair of characteristics. However, the possibility of classification of habitats in the multivariate analysis mode is still not excluded.
    Źródło:
    Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie; 2012, 12, 1; 71-82
    1642-8145
    Pojawia się w:
    Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Próba rozpoznania ekologicznych i produkcyjnych siedlisk łąkowych na podstawie sezonowej zmienności charakterystyk spektralnych i tekstury zarejestrowanych na zdjęciach satelitów Landsat
    An attempt to identify ecological and productive meadow habitats on the basis of seasonal variation of spectral characteristics and texture registered on Landsat images
    Autorzy:
    Kosiński, K.
    Hoffmann-Niedek, A.
    Kozłowska, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/345815.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
    Tematy:
    siedliska łąkowe
    charakterystyki spektralne
    tekstura
    Landsat
    meadow habitats
    spectral characteristics
    texture
    Opis:
    Walory ekologiczne użytków zielonych zależą w znacznej mierze od ich uwilgotnienia (Kozłowska, 2005). Do rozpoznawania uwilgotnienia siedlisk w teledetekcji użytków zielonych wykorzystuje się różnice tonalne (Witek, Ochalska, 1968). W analizach wilgotnościowych obok zakresu widzialnego wykorzystuje się bliską i średnią podczerwień (Klaus et al., 2012; Remm, 2004). Podejmowane są próby zastosowania wskaźnika NDVI do szacowania biomasy (Kozłowska i in., 2000) oraz badania uwilgotnienia i jego zmian (Kozłowska et al., 2004, Miatkowski i in., 2006; Kosiński, Hoffmann-Niedek, 2008; Martinez, Ramil, Chuvieco, 2010). Wykorzystuje się cechy strukturalne obrazu, rozpatrywane na różnych poziomach rozdzielczości przestrzennej (Osinski, 2003; Schellberg et al., 2008). W monitoringu satelitarnym użytków zielonych z rozróżnieniem różnych form wilgotnościowych wykorzystuje się wieloczasowe dane spektralne (Debinski, Jakubauskas, Kindscher, 2000; Wang, Tenhunen, 2004). Dużą wagę przywiązuje się do terminów kwietniowych i majowych (przed pierwszym pokosem) oraz wrześniowych, po trzecim pokosie (Kozłowska, Rogowski, 1991, Weiers et al., 2004; Miatkowski i in., 2006; Kosiński, Hoffmann-Nie dek, 2008). Do rozpoznawania użytków zielonych wykorzystuje się również zobrazowania dwuczasowe zarejestrowane w odstępie wieloletnim (Kosiński, Hoffmann-Niedek, 2008). Na dwóch zdjęciach wykonanych w czternastoletnim odstępie w tej samej porze roku (początek maja), wzmocnionych spektralnie (NDVI), temporalnie (ilorazowy wskaźnik zmian NDVI) i przestrzennie (wskaźnik struktury pasowej obliczany z zastosowaniem zespołu filtrów kierunkowych), wydzielono siedliska produkcyjne i nieprodukcyjne (ekologiczne). Zastosowanie wskaźnika struktury pasowej pozwoliło oddzielić grądy zubożałe suche od spontanicznych samozadarnień poornych na siedliskach żyźniejszych i korzystniej uwilgotnionych. Celem niniejszej pracy jest analiza znaczenia zmienności sezonowej cech spektralnych i strukturalnych w identyfikacji siedlisk łąkowych. Podjęto próbę odpowiedzi na pytanie: jak wielu charakterystyk trzeba użyć, aby możliwe było wydzielenie podstawowych kategorii siedliskowych. Hipoteza robocza. Zmienność sezonowa jednej charakterystyki na zobrazowaniach satelitów serii Landsat pozwala odróżnić siedliska produkcyjne od ekologicznych. Problem. Wybór metody filtracji kierunkowej do obliczenia wskaźnika struktury pasowej: filtracja czterokierunkowa (Kosiński, Kozłowska, 2003; Kozłowska i in., 2004; Acharyya, Kundu, 2001), filtracja dwunastokierunkowa (Kosiński, 2007). Z uwagi na większą rozdzielczość kątową filtracji dwunastokierunkowej postawiono pomocniczą hipotezę, w myśl której ta właśnie filtracja powinna dać lepsze efekty od filtracji czterokierunkowej.
    The aim of this research was to verify the significance of spectral and textural seasonal changes for distinguishing. grassland habitats. The two main groups of habitats were studied according to water conditions: ecological and productive grasslands. The two Landsat ETM+ images were used, acquired in May 1 and September 10th Seasonal changes of spectral (ETM3,4,5) and panchromatic (ETM8) bands were calculated as well as, normalized differential indexes (NDVI and ND(5,3) = (ETM5 - ETM3)/(ETM5 + ETM3), textural indexes, obtained by multidirectional filtering (four directional (SSI4) and twelve-directional (SSI12) strip structure indexes. The ETM4 band proved to be the only characteristic statistically significant for distinguishing grassland habitats. Seasonal changes in ETM4 band allow to distinguish ecological grasslands with full producer accuracy. However, due to low user accuracy (30%) terrain verification or further classification is needed using additional characteristics.
    Źródło:
    Roczniki Geomatyki; 2012, 10, 2; 37-43
    1731-5522
    2449-8963
    Pojawia się w:
    Roczniki Geomatyki
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wydzielanie kompleksów krajobrazowo-roślinnych na zdjęciach Landsat ETM+ z zastosowaniem procedury region growing
    Distinguishing landscape-vegetation complexes on Landsat ETM+ images using a region growing procedure
    Autorzy:
    Kosiński, K.
    Hoffmann-Niedek, A.
    Zawiła, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1050656.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    kompleks roślinny
    segmentacja obrazu
    Region Growing
    ETM+
    vegetation complex
    image segmentation
    region growing
    Opis:
    Celem pracy jest delimitacja kompleksów krajobrazowo-roślinnych na wieloczasowych zdjęciach Landsat ETM+. Kompleks krajobrazowo-roślinny to niewielka jednostka geobotaniczna nawiązująca do nanochory w hierarchicznym systemie jednostek fizycznogeograficznych. Kompleksy wydziela się jako względnie jednorodne segmenty obrazu z zastosowaniem procedury Region Growing. Analizowany jest dobór opcji procedury i granicznej odległości euklidesowej (SED). Zalecana jest opcja aktualizacji średniej. Nie stwierdzono możliwości ustalenia konkretnej wartości SED dla poszczególnych typów kompleksów. Stąd konieczność ręcznego doboru SED dla każdego z segmentów.
    The aim of the article was the delimitation of landscape-vegetation complexes on multitemporal Landsat ETM+ images. A landscape-vegetation complex is a small geobotanic unit corresponding to a nanochore level of physico-geographical units (Matuszkiewicz, 1990, 1992; Richling, Solon, 2002). A landscape-vegetation complex consists of one or both of the two main components: plant communities (phytocoenoses) and anthropogenic forms of relief and land cover (excavations, water reservoirs, ditches, dams, roads, buildings etc.). A landscape-vegetation complex is useful for mapping terrains under spatially-differentiated anthropogenic pressure. Landscape-vegetation complex may be visually interpreted on diachronic composition of panchromatic data. The composition used in this paper consist of the three bands: - red component: ETM(8) acquired in September, - green component: ETM(8) acquired in May, - blue component: ( ETM(1) + ETM(2) + ETM(3) ) / ETM(8), September data. Nine types of complexes may be distinguished on the composition (Kosiński, 2005): - waters, - build up and railway areas, - pine woods, - broadleaf forests and thickets, - arable lands and four categories of grasslands. In this project, landscape-vegetation complexes have been interactively delimited as semi-homogeneous image segments using a Region Growing procedure. 6 interpreters participated in this work. Procedure options and Spectral Euclidean distance (SED) were interactively adjusted for each segment and different options were tested. The update region mean option was assumed to be recommended. In forest areas, the required spectral Euclidean distance was low and in grasslands it is higher. However, there is no possibility to use one SED value for any type of complex. It may be manually adjusted for each segment. Complexes were classified on the basis of colour component values. Aerial photos and topographic maps were used as additional data.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 341-350
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Rozpoznawanie ekologicznych użytków zielonych na zdjęciach Landsat ETM+
    Ecological grasslands recognition on Landsat ETM+ images
    Autorzy:
    Kosiński, K.
    Hoffmann-Niedek, A.
    Kozłowska, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131266.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    użytki zielone ekologiczne
    użytki zielone produkcyjne
    ETM4
    ETM8
    RGB/IHS
    ecological grasslands
    productive grasslands
    RGB/HIS
    Opis:
    Celem pracy jest weryfikacja składowych barwnych mapy satelitarnej przeznaczonej do interpretacji wizualnej z rozróżnieniem użytków zielonych ekologicznych i produkcyjnych. Wykorzystano zdjęcia satelity Landsat wykonane w dwóch terminach: 2011-05-01 i 1999-09-10. Wartość identyfikacyjną kanałów spektralnych ETM4, ETM5 oraz kanału panchromatycznego ETM8 oceniano metodą półautomatycznej klasyfikacji obiektowej. Do próby statystycznie reprezentatywnej dla dwóch mezoregionów (Kotliny Szczercowskiej i Równiny Piotrkowskiej) zastosowano test χ2 w modyfikacji Yates’a. Potwierdzono znaczenie wartości kanału ETM4 pozyskanych z dwóch zdjęć wykonanych w różnych porach roku w interpretacji użytków zielonych ekologicznych i produkcyjnych. Jednak z uwagi na wysoki poziom błędów konieczne jest wykorzystanie wielu cech interpretacyjnych lub weryfikacji terenowej obiektów rozpoznanych jako ekologiczne. Wzmocnienie dwuczasowej kompozycji kanałów ETM4 i ETM5 wartościami kanału ETM8 nie wpływa na możliwość rozpoznania użytków zielonych ekologicznych na podstawie cech barwnych obrazu.
    The aim of the work is to verify color components of the satellite maps intended for distinguishing of ecological and production grassland due visual interpretation. Landsat images have been carried out in two dates: 2011-05-01 and 1999-09-10. Semi-automated object classification was performed on the training and test samples using spectral bands ETM4 and ETM5, and panchromatic ETM8. Different pairs of bands were analyzed separately. Test sample were statistically representative for fragments of the two geographical regions: Szczercowska Basin and Piotrkowska Plain. Yates's chi-squared test was applied. Confirmed the importance of the channel ETM4 registered in the two times of the year in the distinction of ecological and production grassland. However, due to a high level of error it is necessary to use more classification cues and/or terrain verification of field sites identified as ecological. Bitemporal composition of ETM4 and ETM5 bands enhanced with ETM8 band does not affect the ability to identify ecological grasslands by colour cues.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 155-163
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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