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 "Hosciło, A." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-9 z 9
    Tytuł:
    Wykorzystanie obrazu satelitarnego jako podkładu do turystycznej mapy Biebrzańskiego Parku Narodowego
    Autorzy:
    Hościło, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/129617.pdf
    Data publikacji:
    2002
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    obraz satelitarny
    mapa turystyczna
    Biebrzański Park Narodowy
    satellite image
    tourist map
    Biebrza National Park
    Opis:
    Satelitarne mapy obrazowe stanowią cenny dokument łączący cechy tradycyjnych opracowań kartograficznych z bogatą treścią obrazów satelitarnych, zwłaszcza tych o podwyższonej rozdzielczości. Użycie obrazu satelitarnego jako podkładu do mapy turystycznej Biebrzańskiego Parku Narodowego czyni mapą plastyczną, żywą, pobudza wyobraźnią odbiorcy i kształtuje umiejętność kompleksowego patrzenia na środowisko przyrodnicze. Taka mapa spełnia funkcję krajoznawczą, poglądową i dydaktyczną. Dodatkowo poprzez właściwe opracowanie treści kartograficznej, wyważenie odpowiedniej ilości niezbędnych informacji może służyć szerszemu gronu odbiorców (naukowcy, turyści, uczniowie itp.), a także władzom parku w celu wywierania wpływu na wzrost intensywności ruchu turystycznego.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2002, 12; 138-144
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie danych z satelity Sentinel-2 do szacowania rozmiaru szkód spowodowanych w lasach huraganowym wiatrem w sierpniu 2017 roku
    Assessment of forest damage caused by the August 2017 hurricane using Sentiel-2 satellite data
    Autorzy:
    Hościło, A.
    Lewandowska, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/986595.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Leśne
    Tematy:
    lesnictwo
    lasy
    huragany
    szkody w lesie
    drzewostany pohuraganowe
    metody badan
    teledetekcja satelitarna
    satelita Sentinel-2
    forest damage
    windthrow
    remote sensing
    Opis:
    Extreme weather events such as hurricanes, floods or fires become more and more common phenomena in Europe. In August 2017, strong wind accompanied by heavy thunderstorms caused severe damage over the large area in central and western Poland. According to rapid damage assessment prepared by the State Forests authorities a few days after the windthrow, ca 79.7 thousand hectares of forest was damaged and 9.8 million of cubic meters of wood was lost. Assessment of such a large−scale forest damage is difficult without using the remote sensed data. In this study, we examined the potential of the European satellite Sentinel−2 data for assessment of the forest damage caused by the windthrow. The assessment was performed using a difference between a normalized difference moisture index (NDMI) calculated based on the pre− and post−damage Sentinel−2 images. NDMI was calculated based on NIR (824 nm) and SWIR (1610 nm) bands. The result of this study showed the total damage area in forest is equal to 35.8 thousand hectares, of which 27.7 thousand hectares was damaged within the State Forests and 8.1 thousand hectares outside the State Forests administration. These figures are much lower than the estimates by the State Forests, regarding the forest damage within the State Forests and higher comparing to estimations in the non−state forest. In fact, these figures are comparable with the heavily damage areas assigned to clearance by the State Forests. The accurate comparison of the results was not possible due to the lack of up−to−date information on forest damage. Sentinel−2 data revealed to be perfect data for large scale damage assessment and post−damage forest monitoring mainly due to the wide swath up to 290 km. The limitation of the optical sensors is the cloudiness. Unfortunately, in the case of this analysis, the first cloud free image was acquired 6 weeks after the windthrow. It reduces the potential of the single−source data for rapid assessment of damages.
    Źródło:
    Sylwan; 2018, 162, 08; 619-627
    0039-7660
    Pojawia się w:
    Sylwan
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Program Copernicus źródłem informacji o dominującym typie drzewostanu w Polsce – ocena dokładności krajowej warstwy wysokorozdzielczej
    Copernicus Program as a source of information on the dominant leaf type in Poland – assessment of the accuracy of the national high resolution layer
    Autorzy:
    Mirończuk, A.
    Leszczyńska, A.
    Hościło, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/979243.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Leśne
    Tematy:
    program Copernicus
    dane satelitarne
    warstwa wysokorozdzielcza
    lasy
    stopien zmieszania
    Polska
    leśnictwo
    źrodła informacji
    typy lasów
    copernicus
    high resolution layers
    forest type
    remote sensing
    Sentinel-2
    Opis:
    Information on the spatial distribution and variability of forests is important in monitoring of forest resources, biodiversity assessment, threat prevention, estimation of carbon content and forest management. The Pan−European High Resolution Layers (HRLs) produced as part of the European Earth Monitoring Programme – Copernicus provide detailed information on the land cover characteristics in Europe. The HRLs are produced using satellite imagery based on an interactive rule−based classification. There are the following HRL themes: imperviousness, forest, water and wetness and grasslands. The HRLs are available for the reference year 2012 and 2015, at the spatial resolution of 20 m. The forest related HRL consists of tree cover density, dominant tree type and forest type products. In this study, we performed a) the qualitative and quantitative analysis of the accuracy of the dominant leaf type (DLT) layer for the 2015 year at the national scale, and b) detailed analysis of the data quality at the forest stand level over the selected forest districts. The DLT layer was compared with the national orthophotos. The detailed analysis was carried out using Sentinel−2 images and forest inventory data obtained from the Forest Data Bank over the selected forest districts. The accuracy analysis of the national DLT layer revealed the high omission error equal to 18.8%, and lower commission error of 5.4%. The omission error is mostly related to the omitted orchards and young forest plantations, which are included in the DLT layer. The commission error of the broadleaved forest is related mostly to the small patches of coniferous forest that was misclassified as broadleaved. In general, commission errors were identified more frequently in broadleaved forest than in the coniferous forest. In many locations the patches of coniferous forest were misclassified as broadleaved forest. In general, the area of the broadleaved forest is overestimated.
    Źródło:
    Sylwan; 2020, 164, 02; 151-160
    0039-7660
    Pojawia się w:
    Sylwan
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Określenie rzeczywistej powierzchni lasów w Polsce na podstawie dostępnych danych przestrzennych
    Determination of the actual forest area in Poland based on the available spatial datasets
    Autorzy:
    Hosciło, A.
    Mirończuk, A.
    Lewandowska, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/989623.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Leśne
    Tematy:
    lesnictwo
    lasy
    tereny lesne
    powierzchnia lasow
    dane przestrzenne
    Polska
    forest cover
    forest land definitione
    forest inventory
    datasets
    Opis:
    Several studies discussed a disagreement concerning forest extent in Poland between land cadaster and status on the ground. The aim of the paper was to assess the actual forest extent in Poland based on an existing spatial datasets such as: Digital Forest Map (covering explicitly the State Forests), Topographic Database, Database of Parcel Identification System, High Resolution Layer (Copernicus Land Monitoring product based on classification of satellite data) and National Forest Data Bank. The geospatial data analyses were preceded by an accuracy assessment of the available datasets, which allowed to assign weights to each of the dataset. The result of this project was the actual forest extent map, which refers to the national definition of forest as defined in the Forest Act of 28 September 1991 (forest by definition is a homogeneous area of 0.1 hectares). This includes all forms of ownership forests and areas that are forested, but officially recorded as non−forest. Moreover, the map of the forest extent under the Kyoto Protocol, including areas that meet the criteria of actual forest extent map and additionally forest areas designed or used for housing, recreation, infrastructure, and other industrial and agricultural areas (e.g.: permanent crops – orchards) were determined. The results confirmed that the actual forest extent is higher by almost 800 thousand hectares then the official statistics provided by the Central Statistical Office of Poland. According to the official statistics forest in Poland covers 29.4% of the country, however this study revealed that 32% of the country, considering the national forest definition, and 33.5%, considering the forest definition under the Kyoto Protocol, is occupied by forest. It showed the need for the land cadaster update. Precise information on spatial distribution of forest extent is crucial for the national purposes i.e. reporting, implementation of the National Afforestation Program and also for the international commitments under the climate convention to determine the accurate forest carbon content and carbon dioxide sequestration.
    Źródło:
    Sylwan; 2016, 160, 08; 627-634
    0039-7660
    Pojawia się w:
    Sylwan
    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:
    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:
    Globalny monitoring środowiska i bezpieczeństwa (GMES) integrowanie danych obserwacji ziemi dla obszaru Polski
    Autorzy:
    Dąbrowska–Zielińska, K.
    Kowalik, W.
    Gruszczyńska, M.
    Hościło, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130732.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    monitoring środowiska
    GMES
    dane obserwacji ziemi
    environmental monitoring
    earth observation data
    Opis:
    Program GMES podzielony jest na tematykę „Środowisko” i „Bezpieczeństwo”. Tematyka Środowisko obejmuje zadania monitorowania oceanów i atmosfery oraz monitorowanie powierzchni Ziemi w tym prognozowanie plonów, rozwój roślinności, udostępnienie systemu wczesnego ostrzegania, zrównoważone wykorzystanie zasobów wodnych w celu odpowiedniego zarządzania. Tematyka „Bezpieczeństwo” obejmuje zarządzanie obszarami w razie zagrożeń naturalnych i zapewnienie bezpieczeństwa cywilnego w razie zagrożeń naturalnych. W ramach tematyki GMES został przyjęty zintegrowany projekt pt. „Produkty GMES i ich użyteczność w integrowaniu danych obserwacji Ziemi wspomagających wprowadzenie Europejskich dyrektyw i Europejskiej polityki w odniesieniu do pokrycia terenu oraz do roślinności.”. W Projekcie tym wśród 56 instytucji bierze udział Instytut Geodezji i Kartografii. W ramach wykonywanych prac zostaną zastosowane agro – meteorologiczne modele oparte o zmienne parametry klimatyczne oraz zostanie wprowadzony system prognozy plonów, oparty o modele teledetekcyjne uwzględniające wyprowadzone z danych teledetekcyjnych wartości ewapotranspiracji, indeksy roślinne, oraz indeksy suszy. Badania nad poszczególnymi modelami prowadzącymi od stosunkowo prostych do skomplikowanych metod uzyskiwania parametrów biofizycznych będzie przeprowadzone dla obszaru Polski.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2004, 14; 1-8
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Dane satelitarne pozyskiwane w widmie optycznym i mikrofalowym jako źródło informacji o bilansie wodnym dla basenu Rzeki Biebrzy
    Autorzy:
    Dąbrowska-Zielińska, K.
    Gruszczyńska, M.
    Stankiewicz, K.
    Hościło, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130410.pdf
    Data publikacji:
    2002
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    dane satelitarne
    widmo optyczne
    widmo mikrofalowe
    bilans wody
    Biebrza
    satellite data
    optical spectrum
    microwave spectrum
    water balance
    Opis:
    Proces osuszania Bagien Biebrzy w wyniku zmian gospodarki terenu trwa od wielu lat. W wyniku obniżenia zwierciadła wody i zmian stosunków wodnych nastąpiła zmiana w rozwoju torfowisk co wpłynęło na sukcesją roślinności zaroślowej i leśnej. Informacje pozyskane z satelity Landsat ETM w zakresie widzialnym, z satelity ERS-2 w zakresie mikrofalowym i z satelity NOAA w zakresie dalekiej podczerwieni termalnej zasiliły bazę GIS i w rezultacie doprowadziły do przeprowadzenia procesu modelowania bilansu wodnego dla zlewni środkowej Biebrzy.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2002, 12; 85-95
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Satellite-derived vegetation indices for Biebrza wetland
    Wskaźniki roślinne dla obszaru bagien biebrzańskich wyprowadzone ze zdjęć satelitarnych
    Autorzy:
    Dąbrowska-Zielińska, K.
    Kowalik, W.
    Gruszczyńska, M.
    Hościło, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/129631.pdf
    Data publikacji:
    2003
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    SPOT/VEGETATION
    ERS-2/ATSR
    NOAA AVHRR
    vegetation index
    ERS2/SAR
    soil moisture
    wskaźnik zieleni
    ERS-2/SAR
    wilgotność gleby
    Opis:
    The study has been carried out at the Biebrza Basin in Poland. The investigation aimed at finding the best vegetation index characterising different marshland habitats. The various indices were calculated on the basis of all considered spectral bands of low spatial resolution satellites as SPOT/VEGETATION, ERS-2/ATSR, and NOAA/AVHRR. The GEMI and EVI index calculated from SPOT/VEGETATION images was the best for distinguishing vegetation classes. The best correlation between LAI measured at the ground and the derived indices was with GEMI and EVI index. Soil moisture values calculated from ERS2/ SAR well characterised distinguished marshland humidity classes.
    Biebrzański Park Narodowy został założony w 1993 roku w celu ochrony unikalnych walorów przyrodniczych bagiennej doliny rzeki Biebrzy. W wyniku panujących warunków wodnych oraz morfologii terenu na obszarze tym wykształcił się największy w Polsce ekosystem torfowisk niskich i wysokich. Na skutek zmian w użytkowaniu rolniczym oraz z powodu budowy kanałów odwadniających, ten unikalny naturalny ekosystem bagienny został zachwiany. Zmienione warunki wilgotnościowe doprowadziły do degradacji gleb torfowych i w konsekwencji do zmiany szaty roślinnej. Obecnie istnieje potrzeba monitorowania niekorzystnego dla środowiska procesu osuszania bagien, a jedynie możliwą do zastosowania na tak dużą skalę metodą, jest metoda teledetekcji. Badania skoncentrowano na obszarze zlokalizowanym w Basenie Środkowym Biebrzy, na którym do tej pory przeprowadzono wiele eksperymentów naukowych, i dla którego zgromadzono wiele informacji niezbędnych do realizacji niniejszego przedsięwzięcia. W opracowaniu uwzględnione zostały dane satelitarne i naziemne archiwalne pochodzące z lat 1995 i 1997 oraz dane otrzymane w trakcie trwania badań lat 2000–2002. Wykorzystano dane satelitarne otrzymywane w optycznym i mikrofalowym zakresie widma elektromagnetycznego. Z zakresu optycznego (Landsat ETM, ERS-2.ATSR, SPOT VEGETATION, NOAA/AVHRR) zostały wyznaczone wskaźniki roślinne charakteryzujące powierzchnię ze względu na stopień uwilgotnienia i fazę rozwoju roślin. Poprzez klasyfikację obszaru wyróżniono łąki na różnych rodzajach siedlisk. Klasyfikowane były zdjęcia wykonane przy użyciu skanerów Thematic Mapper (TM) i Enhanced Thematic Mapper (ETM+) pracujących na satelitach z serii Landsat oraz zdjęcia mikrofalowe wykonane przy użyciu urządzenia SAR umieszczonego na satelicie ERS-2. Przy klasyfikacji wykorzystano wyniki badań terenowych. Z danych mikrofalowych zarejestrowanych przez satelitę ERS-2 obliczono współczynnik wstecznego rozpraszania i wyprowadzono algorytmy wyznaczania wilgotności gleby. Wyznaczono również związek pomiędzy poszczególnymi klasami wilgotności gleby a wskaźnikami roślinnymi uzyskanymi z różnych satelitów oraz wyznaczono obszary, na których zaszły największe zmiany wilgotności. W wyniku przeprowadzonych analiz wybrano następujące wskaźniki roślinne: ARVI, EVI, GEMI, MI, NDVI, których wzory podane są poniżej: ARVI = ( NIR - BLUE ) / ( NIR + BLUE ) EVI = 2.0 * ( NIR - RED ) / ( 1 + NIR + 6 * RED - 7.5 * BLUE ) GEMI =⋅[η * ( 1 - 0.25η ) - ( RED - 0.125 )] / [ 1 - RED ], η = [ 2 * ( NIR2 - RED2 ) + 1.5 NIR + 0.5 RED ] / 9 NIR + RED + 0.5 ] NDVI = ( NIR - RED ) / ( NIR + RED ) MI = ( SWIR - RED ) / (SWIR + RED ) gdzie: ARVI – Atmospherically Resistant Vegetation Index, Kaufman i Tanre, 1992; EVI – Enhanced Vegetation Index, Liu i Huete, 1995; GEMI – Global Environment Monitoring Index, Pinty i Verstraete, 1992; MI –Medium Infrared Index, wyprowadzony przez autorów, 2002; NDVI – Normalized Difference Vegetation Index, powszechnie używany od dawna. Wskaźniki roślinne łączą dane teledetekcyjne z biofizycznymi charakterystykami powierzchni czynnej, a w szczególności z powierzchnią projekcyjną liści, akumulowaną radiacją w procesie fotosyntezy, biomasą, i gęstością pokrycia roślinnością. Istnieje duże zainteresowanie rozwijaniem i wprowadzaniem wciąż nowych indeksów ze względu na ich związek z wieloma cechami roślinnymi, a równocześnie nie czułych na osłabiający wpływ gleby i atmosfery. Pozostaje jednak nadal aktualne, jakie cechy roślin wpływają na wartość wskaźnika, dla jakich warunków dany indeks może być zastosowany, jak również z jaką dokładnością mogą być poszczególne parametry roślinne obliczane. Wskaźniki roślinne, ze względu na łatwość ich obliczania bez konieczności stosowania dodatkowych danych, znalazły zastosowanie w rolnictwie do prognozowania plonów, ustalania terminów nawodnień. Istotnym elementem pracy było znalezienie takich wskaźników roślinnych obliczanych ze zdjęć satelitarnych wykonanych w optycznym zakresie widma, które pozwoliłyby na dokładne szacowanie wskaźnika powierzchni projekcyjnej liści tzw. LAI. Wskaźnik ten jest niezbędny do szacowania wilgotności gleby ze zdjęć mikrofalowych, gdyż odzwierciedla szorstkość badanej powierzchni roślinnej. Analiza zmian wilgotności gleby umożliwiła wyznaczenie obszarów o zróżnicowanym uwilgotnieniu i opracowanie metody jej monitorowania na obszarach bagiennych. Najsilniejszą zależność otrzymano dla wskaźników EVI i GEMI obliczonych z danych satelitarnych SPOT VEGETATION (R2 = 0.81), najsłabszą dla wskaźnika GEMI obliczonego z danych NOAA/AVHRR (R2 = 0.41). Wyprowadzone na podstawie analizy statystycznej algorytmy o najwyższych korelacjach mogą być zastosowane do szacowania wskaźnika LAI dla roślinności bagiennej.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2003, 13b; 349-359
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    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