Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Wezyk, M." wg kryterium: Autor


Tytuł:
Aktualizacja baz danych SILP oraz leśnej mapy numerycznej w oparciu o dane z lotniczego skaningu laserowego
Updating SILP and digital forest map data bases using airborne laser scanning
Autorzy:
Wężyk, P.
Szostak, M.
Tompalski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131120.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
SILP
LMN
lotniczy skaning laserowy
NMT
NMPT
inwentaryzacja lasu
ALS
DTM
DSM
forest inventory
Opis:
Celem pracy było zaimplementowanie danych pozyskanych technologią lotniczego skaningu laserowego (ALS) w zautomatyzowanej procedurze aktualizacji granic pododdziałów, tj. przebiegu wektorów obiektów podstawowych Leśnej Mapy Numerycznej (LMN) oraz weryfikacji atrybutu wysokości drzewostanów, zapisanej w bazie danych Systemu Informatycznego Lasów Państwowych (SILP). Obiektami testowymi były obręby w Nadleśnictwach Milicz (Milicz) i Chojna (Piasek). Obszar badań w każdym z obrębów obejmował ok. 6 000 ha lasów, z czego blisko 80% stanowiły drzewostany sosnowe. Prace rozpoczęto od aktualizacji przebiegu granic wektora (SHAPE) pododdziałów zapisanych w bazie geometrycznej LMN w oparciu o modele generowane z chmury punktów ALS oraz obraz cyfrowej ortofotomapy. Następnie przeprowadzono aktualizację atrybutowej bazy danych SILP/LAS. Określenie wysokości całego drzewostanu oparto na powierzchni pododdziału z wyłączeniem luk, wykorzystując analizę chmury punktów ALS, tj. 95 percentyl. W celu porównania wyników do danych referencyjnych zbieranych metodami tradycyjnymi (SILP), wygenerowano modele rastrowe (GRID) wysokości drzewostanów określone metodą ALS (HALS) oraz HSILP. W obu obrębach stwierdzono zaniżenie wartości wysokości z bazy SILP/LAS. Średnia różnica (HDiff) wyznaczenia wysokości metodą ALS w stosunku do SILP wyniosła dla obrębu Piasek i Milicz, przy uwzględnieniu znaków odchyłek, odpowiednio +0.9 m oraz +2.3 m, natomiast w przypadku wartości bezwzględnych 2.1 m oraz 3.2 m. Ustalono, że zasadniczą rolę w wartości błędu odegrały licznie występujące drzewostany młodszych klas wieku.
Automatic processing of remotely sensed data, like ALS point clouds, is crucial for modern economy, including forestry. The aim of the study was to develop automated procedures for digital forest map (LMN) revision and automated verification of the attributes (height) stored in the forest descriptive database (SILP), both based on airborne laser scanner datasets. The study areas were the Piasek (Chojna) and Milicz management forest districts, covering about 6,000 ha (80% Scots pine stands). The workflow of verifying and updating a digital map started with updating the compartment borders, which was based on nDSM (created from classified point cloud) and digital ortophoto (RGB+NIR) as well. The developed method, based on normalized ALS point cloud and GIS analysis, provided instant possibility for compartment border update, revealing additional objects like gaps or tree biogroups. The total area of automatically detected objects was around 15% lower when compared to the reference data for Chojna forest district and 10% higher regarding Milicz forest district. Around 84.0% and 85.5% of the gaps matched the reference for Chojna and Milicz forest districts, respectively. A method based on point cloud distribution (95th percentile) within compartment borders to assess its height was presented in the study. The results were compared to a height model (GRID) generated from descriptive database. For both the study areas the height stored in SILP database was lower than the height value derived from ALS data. The difference was equal to +0.9 m (Chojna; absolute difference 2.1 m) and +2.3 m (Milicz; absolute difference 3.2 m). When the stand area was used as a weight in the difference calculation, the difference values (HDiff) changed to +0.6 m (Chojna; absolute difference1.5 m) and +2.4 m (Milicz; absolute difference 2.7 m). Concerning the deciduous stands, the difference was higher (~+1 m) than for the Scots pine stands. The analysis performed confirms the possibility of using airborne laser scanning for geometrical (LMN) and descriptive (SILP/height) database updating. Periodical stand monitoring based on ALS technology can guarantee keeping the databases up to date without the necessity of costly and time consuming field measurements.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2010, 21; 437-446
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Aktualizacja mapy glebowo-rolniczej z wykorzystaniem klasyfikacji obiektowej (OBIA) zobrazowań teledetekcyjnych oraz analiz przestrzennych GIS
Update of the digital soil map using object based image analysis (OBIA) of remote sensing data and GIS spatial analyses
Autorzy:
Wężyk, P.
Pierzchalski, M.
Szafrańska, B.
Kortas, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129994.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
mapa glebowo-rolnicza
klasyfikacja obiektowa
OBIA
aktualizacja
analiza przestrzenna GIS
soil map
object-based image analysis
map up-date
spatial GIS analysis
Opis:
Aktualność map glebowo-rolniczych w Polsce sięga najczęściej lat sześćdziesiątych poprzedniego wieku, stąd wymagają one nie tylko konwersji z formy analogowej (papierowej) do cyfrowej, ale przede wszystkim weryfikacji treści w stosunku do rzeczywistych klas pokrycia i użytkowania terenu. Rozwój miast, wsi, dróg i innych inwestycji infrastrukturalnych, jaki nastąpił w minionych 50 latach oraz nasilenie się w ostatniej dekadzie procesów socjoekonomicznych skutkujących porzucaniem upraw rolnych i zajmowania tych terenów przez lasy, spowodował dużą dezaktualizację treści geometrycznej mapy glebowo-rolniczej. Przeprowadzenie weryfikacji treści geometrycznej mapy glebowo-rolniczej dla skali województwa małopolskiego wymagało zastosowania obiektowej klasyfikacji (OBIA, ang. Object Based Image Analysis) aktualnych zobrazowań teledetekcyjnych. Proces OBIA realizowano w oprogramowaniu eCognition Developer 8.64 (Trimble GeoSpatial). Należało go możliwie daleko zautomatyzować ze względu na dużą powierzchnię opracowania (ok. 15000 km2). Otrzymane wyniki skontrolowano na podstawie kilkuset powierzchni referencyjnych (wektoryzacja ekranowa dokonana przez operatora). Analizy przestrzenne GIS aktualizujące przebieg poligonów mapy glebowo-rolniczej o nowe powstałe obiekty zrealizowano w trybie wsadowym (Model Builder, Esri). Uzyskane wyniki wykazały, iż największe zmiany, tj. przyrost powierzchni (procentowo) zanotowano w przypadku klas: „Las” (Ls; +8.2%) oraz „Tereny zabudowane” (Tz; +6.3%), przy jednoczesnym ubytku wszystkich kompleksów (ID 1÷13) wykorzystywanych pod uprawy rolne o -10.5% (z czego -4.9% w rejonach górskich). Ubytek trwałych użytków zielonych (1z, 2z oraz 3z) na zaktualizowanej mapie glebowej oceniona na około (-4.2%). Zastosowane algorytmy weryfikacyjne oraz aktualizacyjne pozwalają stwierdzić, iż klasyfikacja obiektowa OBIA aktualnych zobrazowań teledetekcyjnych (satelitarnych i lotniczych) w połączeniu z daleko zautomatyzowanymi analizami przestrzennymi GIS może być wykorzystywana w procesie aktualizacji mapy glebowo-rolniczej.
The analogue soil maps (paper sheets; scale 1:5000) were made in Poland most likely in the 60-ties of XX century. Today, they need not only conversion from analogue form to digital (raster or vector) format but also quick and objective map revision. Soil maps become outdated and they don't represent actual land use or land cover (LULC). Rapid growth of cities and the country side development as well as infrastructure constructions have to be included in up-dated soil map. During the last 50 years in Małopolska Voivodeship, many hectares of arable land were abandoned and changed in natural way (succession) in to the class forest. In year 2010 the Marshal office of Małopolska Voivodeship decide to convert the archive of analogue soil map to shape file with connected database. In 2011 another project was started with main goal of up-date of the soil map (about 15 000 km2). The special work-flow of geoinformation technologies was used for fulfill this goal. Object Based Image Analysis (OBIA) meets the criteria for fast and accurate Land Use & Land Cover (LULC) classification method of the RapidEye (from years 2010/2011) high resolution satellite images. Application of this object based classification method, together with GIS analysis ensures very high degree of work automation. The results obtained shows, that the most changes in a land cover were observed in urban areas (Tz; +6.3%) and forests (Ls; + 8.2%). The area of all other agricultural used soil complexes decreased in the same time about -10.5% (in the mountainous areas approx. -4.9%). The class pastures and meadows also decrease during the last 50 years about -4.2%. This project demonstrates success story of using the modern GIS techniques to verify and update soil map of Małopolska Voivodeship based on the OBIA of RapidEye satellite imaginary and aerial orthophotomaps (RGB).
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 23; 477-488
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatyczne określanie średnicy pnia, podstawy korony oraz wysokości sosny zwyczajnej (Pinus Silvestris L.) na podstawie analiz chmur punktów 3D pochodzących z wielostanowiskowego naziemnego skanowania laserowego
Automatic determination of trunk diameter, crown base and height of scots pine (Pinus Sylvestris L.) Based on analysis of 3D point clouds gathered from multistation terrestrial laser scanning
Autorzy:
Ratajczak, M.
Wężyk, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130230.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
naziemne skanowanie laserowe
TLS
przetwarzanie chmury punktów
algorytmy
Charakterystyka biometryczna
terrestrial laser scanning
point cloud processing
algorithms
biometric characteristics
Opis:
Rozwój technologii naziemnego skanowania laserowego (TLS) w ostatnich latach spowodował jej uznanie i wdrożenie w wielu gałęziach gospodarki, w tym w leśnictwie i ochronie przyrody. Wykorzystanie chmur punktów 3D TLS w procesie inwentaryzacji drzew i drzewostanów oraz określaniu wybranych cech biometrycznych drzewa (np. średnicy pnia, wysokości drzewa, podstawy korony, liczby kształtu pnia) oraz wielkości surowca drzewnego (objętość drzew) staje się już praktyką. Wartością dodaną technologii TLS poza dokładnością samego pomiaru jest automatyzacja procesu przetwarzania chmury punktów 3D pod katem ekstrakcji wybranych cech drzew i drzewostanów. Praca prezentuje autorskie oprogramowanie (GNOM) służące do automatycznego pomiaru wybranych parametrów drzew na podstawie chmury punktów pozyskanych skanerem laserowym FARO FOCUS 3D. Dzięki opracowanym algorytmom (GNOM) określono lokalizację pni drzew na kołowej powierzchni badawczej oraz dokonano pomiarów: pierśnicy pni (d1.3), kolejnych średnic pnia na różnych wysokościach pnia, wysokości wierzchołka drzewa, podstawy korony i objętości pnia (metoda pomiaru sekcyjnego) oraz korony drzewa. Prace badawcze realizowano na terenie Nadleśnictwa Niepołomice w jednogatunkowym drzewostanie sosnowym (Pinus sylvestris L.) na powierzchni kołowej o promieniu 18.0 m w zasięgu której znajdowało się 16 sosen (14 z nich ścięto). Drzewostan w wieku 147 lat miał jednopiętrową budowę i był pozbawiony podszytu. Naziemne skanowanie laserowe przeprowadzono tuż przed pracami zrębowymi. Pierśnicę 16 sosen określono w pełni automatycznie algorytmem GNOM z błędem około +2,1% w stosunku do pomiaru referencyjnego wykonanego średnicomierzem. Średni, bezwzględny błąd pomiaru w chmurze punktów - półautomatycznymi metodami "PIXEL" (pomiędzy punktami) oraz PIPE (wpasowanie walca) w programie FARO Scene 5.x, wykazał błąd odpowiednio: 3.5% oraz 5.0%. Za referencyjną wysokość wierzchołka przyjęto pomiar taśmą mierniczą na ściętym drzewie. Średni błąd automatycznego określania wysokości drzew algorytmem GNOM na podstawie chmury punktów TLS wyniósł 6.3%, i był niewiele większy niż przy zastosowaniu manualnej metody pomiaru na przekrojach w programie TerraScan (Terrasolid; błąd ~5.6%). Pomiar wysokości podstawy korony wykazał błąd na poziomie +9,5%. Referencję w tym przypadku stanowił pomiar taśmą wykonany ściętych sosnach. Przetwarzanie chmur punktów TLS algorytmami GNOM w przypadku 16 analizowanych sosen trwało poniżej 10 min (37 sek. /drzewo). W pracy wykazano jednoznacznie przydatność technologii TLS w leśnictwie i jej wysoką dokładność przy pozyskiwaniu danych biometrycznych drzew oraz dalszą potrzebę zwiększania stopnia automatyzacji przetwarzania chmur punktów 3D pochodzących z naziemnego skanowania laserowego.
Rapid development of terrestrial laser scanning (TLS) in recent years resulted in its recognition and implementation in many industries, including forestry and nature conservation. The use of the 3D TLS point clouds in the process of inventory of trees and stands, as well as in the determination of their biometric features (trunk diameter, tree height, crown base, number of trunk shapes), trees and lumber size (volume of trees) is slowly becoming a practice. In addition to the measurement precision, the primary added value of TLS is the ability to automate the processing of the clouds of points 3D in the direction of the extraction of selected features of trees and stands. The paper presents the original software (GNOM) for the automatic measurement of selected features of trees, based on the cloud of points obtained by the ground laser scanner FARO. With the developed algorithms (GNOM), the location of tree trunks on the circular research surface was specified and the measurement was performed; the measurement covered the DBH (l: 1.3m), further diameters of tree trunks at different heights of the tree trunk, base of the tree crown and volume of the tree trunk (the selection measurement method), as well as the tree crown. Research works were performed in the territory of the Niepolomice Forest in an unmixed pine stand (Pinussylvestris L.) on the circular surface with a radius of 18 m, within which there were 16 pine trees (14 of them were cut down). It was characterized by a two-storey and even-aged construction (147 years old) and was devoid of undergrowth. Ground scanning was performed just before harvesting. The DBH of 16 pine trees was specified in a fully automatic way, using the algorithm GNOM with an accuracy of +2.1%, as compared to the reference measurement by the DBH measurement device. The medium, absolute measurement error in the cloud of points - using semi-automatic methods "PIXEL" (between points) and PIPE (fitting the cylinder) in the FARO Scene 5.x., showed the error, 3.5% and 5.0%,.respectively The reference height was assumed as the measurement performed by the tape on the cut tree. The average error of automatic determination of the tree height by the algorithm GNOM based on the TLS point clouds amounted to 6.3% and was slightly higher than when using the manual method of measurements on profiles in the TerraScan (Terrasolid; the error of 5.6%). The relatively high value of the error may be mainly related to the small number of points TLS in the upper parts of crowns. The crown height measurement showed the error of +9.5%. The reference in this case was the tape measurement performed already on the trunks of cut pine trees. Processing the clouds of points by the algorithms GNOM for 16 analyzed trees took no longer than 10 min. (37 sec. /tree). The paper mainly showed the TLS measurement innovation and its high precision in acquiring biometric data in forestry, and at the same time also the further need to increase the degree of automation of processing the clouds of points 3D from terrestrial laser scanning.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2015, 27; 123-138
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dąb Bartek 3D - naziemne skanowanie laserowe 3D pomników przyrody - nowy wymiar edukacji przyrodniczej
Bartek 3D - 3D Terrestrial Laser Scanning of natural monuments - a new dimension in environmental education
Autorzy:
Wezyk, P.
Szostak, M.
Rysiak, P.
Zieba, K.
Hawrylo, P.
Ratajczak, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/882657.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Leśny Zakład Doświadczalny. Centrum Edukacji Przyrodniczo-Leśnej w Rogowie
Tematy:
pomniki przyrody
dab Bartek
modelowanie 3D
naziemny skaning laserowy
skaner triangulacyjny
Źródło:
Studia i Materiały Centrum Edukacji Przyrodniczo-Leśnej; 2015, 17, 2[43]
1509-1414
Pojawia się w:
Studia i Materiały Centrum Edukacji Przyrodniczo-Leśnej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Determination of the number of trees in the Bory Tucholskie National Park using crown delineation of the canopy height models derived from aerial photos matching and airborne laser scanning data
Określanie liczby drzew w Parku Narodowym Bory Tucholskie metodą segmentacji koron na modelach wysokościowych pochodzących z dopasowania zdjęć lotniczych oraz lotniczego skanownia laserowego
Autorzy:
Wężyk, P.
Hawryło, P.
Szostak, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130706.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
image segmentation
object classification
point clouds
airborne laser scanning
National Park
Bory Tucholskie
segmentacja obrazu
klasyfikacja obiektowa
chmury punktów
lotnicze skanowanie laserowe
Park Narodowy
Opis:
In recent years the term "precise forestry" has been used more and more often, referring to a modern and sustainable model of forest management. Functioning of such management of wood biomass resources is based, among others, on precisely defined and log-term monitored selected forest taxation parameters of single trees and whole forest stands based on modern geoinformation technologies, including Airborne Laser Scanning (ALS) and digital photogrammetry. The purpose of the work was the analysis of the usefulness of the CHM (Canopy Height Model) generated from the image-based point cloud or ALS technology to define the number of trees using the method of the segmentation of single Scots pine (Pinus sylvestris L.) crowns. The study was carried out in the Scots pine stands located in the Bory Tucholskie National Park (Poland). Due to the intentional lack of certain silviculture treatments, over the recent decades, these forest stands have been characterized by relatively high tree density, compared to managed forests. The CHM was generated from digital airborne photos (CIR composition; GSD 0.15 m) and on the other hand - from the ALS point clouds (4 points/m2 ; ISOK project). To generate point clouds from airborne photos using stereomatching method, the PhotoScan Professional (Agisoft) software was applied. The CHM coming from the Image-Based Point Cloud (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) and ALS data (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) were generated using FUSION (USDA Forest Service) software. The segmentation of tree crowns was carried out in eCognition Developer (TRIMBLE GeoSpatial) software. Apart from height models, also spectral information was used (so-called true CIR orthophotomaps; GSD: 0.3 and 0.75 m). To assess the accuracy of the obtained results, the ground truth data from 248 reference areas were used. The carried out analyses showed that in forest stands of younger age classes (< 120 years) better results were achieved applying the method of image matching (CHM_IPC), while in the case of older stands (> 120 years) the accuracy of the detection rate of tree crowns was the highest when CHM_ALS model was applied. The mean percentage error (defined by the number of trees, based on the detection of single pine crowns), calculated based on 248 ground truth areas was 0.89%, which shows a great potential of digital photogrammetry (IPC) and GEOBIA. In case of almost full nationwide cover in Poland of airborne digital images (present IPC models) and ALS point clouds (DTM and DSM), at almost 71% forest stands in the Polish State Forests National Forest Holding (PGL LP), one can assume wide application of geodata (available free of charge) in precise modelling of selected tree stand parameters all over Poland.
W ostatnich latach coraz częściej w odniesieniu do nowoczesnej i zrównoważonej gospodarki leśnej używa się terminu "precyzyjne leśnictwo". Funkcjonowanie takiego modelu zarządzania zasobami biomasy drzewnej opiera się m.in. na dokładnie określonych i monitorowanych cyklicznie wybranych parametrach taksacyjnych drzewostanów i pojedynczych drzew w oparciu o nowoczesne technologie geoinformacyjne, w tym lotnicze skanowanie laserowe (ang. ALS) oraz fotogrametrię cyfrową. Celem pracy była analiza przydatności Modelu Koron Drzew (ang. CHM) generowanego z chmur punktów pochodzących z automatycznego dopasowania cyfrowych zdjęć lotniczych (ang. Image-Based Point Cloud) lub z technologii ALS w celu określania liczby drzew metodą segmentacji pojedynczych koron sosen. Badania realizowano w drzewostanach sosnowych (Pinus sylvestis L.) na obszarze Parku Narodowego "Bory Tucholskie". Drzewostany te poprzez celowe zaniechanie w ostatnich dekadach pewnych zabiegów hodowlanych charakteryzowały się stosunkowo dużym zagęszczeniem drzew w porównaniu do drzewostanów gospodarczych. Model Koron Drzew wygenerowano w jednym wariancie ze zdjęć lotniczych CIR (GSD 0.15 m) a w drugim z chmur punktów ALS (4 pkt/m2 ; CODGiK ISOK). Do generowania chmur punktów ze zdjęć lotniczych metodą dopasowania zastosowano oprogramowanie Photoscan Professional (Agisoft). Modele Koron Drzew pochodzące z dopasowania zdjęć lotniczych (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) oraz z danych ALS (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) zostały wygenerowane w oprogramowania FUSION (USDA Forest Service). Segmentację koron prowadzono w oprogramowaniu eCognition Developer. Oprócz modeli wysokościowych wykorzystano także informację spektralną (tzw. prawdziwe ortofotomapy CIR; GSD: 0.3 i 0.75 m). Do oceny dokładności otrzymanych wyników wykorzystano dane pochodzące z 248 powierzchni referencyjnych. Przeprowadzona analiza wykazała, że w drzewostanach młodszych klas wieku (< 120 lat), lepsze wyniki można osiągnąć stosując metody dopasowania zdjęć (CHM_IPC) natomiast w drzewostanach starszych (> 120 lat) dokładność wykrywania koron drzew jest najwyższa przy stosowaniu wariantu CHM_ALS. Średni błąd procentowy określania liczby drzew w oparciu o detekcję pojedynczych koron sosen obliczony na podstawie 248 powierzchni referencyjnych wyniósł 0.89% co świadczy o ogromnym potencjale fotogrametrii cyfrowej (metod dopasowania zdjęć) oraz analizy obrazu (OBIA; Object-Based Image Analysis). W aspekcie niemal całkowitego pokrycia kraju danymi ALS oraz blisko 70% udziału drzewostanów sosnowych w Lasach Państwowych można założyć szerokie wykorzystanie tych nieodpłatnie dostępnych geodanych w celu zbudowania modelu precyzyjnego leśnictwa dla obszaru całego kraju.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2016, 28; 137-156
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Determination of the spatial structure of vegetation on the repository of the mine "Fryderyk" in Tarnowskie Góry, based on airborne laser scanning from the ISOK project and digital orthophotomaps
Określenie struktury przestrzennej roślinności na zwałowisku kopalni “Fryderyk” w Tarnowskich Górach w oparciu o dane z lotniczego skanowania laserowego z projektu ISOK oraz cyfrowe ortofotomapy
Autorzy:
Szostak, M.
Wężyk, P.
Pająk, M.
Hawryło, P.
Lisańczuk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/145328.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
ALS
manual vectorization
forest succession
DTM
DSM
nDSM
LULC
zwałowisko odpadów górniczych
struktura roślinności
ekspansja roślinności
Opis:
The purpose of this study was to determine the spatial structure of vegetation on the repository of the mine “Fryderyk” in Tarnowskie Góry. Tested area was located in the Upper Silesian Industrial Region (a large industrial region in Poland). It was a unique refuge habitat – Natura2000; PLH240008. The main aspect of this elaboration was to investigate the possible use of geotechniques and generally available geodata for mapping LULC changes and determining the spatial structure of vegetation. The presented study focuses on the analysis of a spatial structure of vegetation in the research area. This exploration was based on aerial images and orthophotomaps from 1947, 1998, 2003, 2009, 2011 and airborne laser scanning data (2011, ISOK project). Forest succession changes which occurred between 1947 and 2011 were analysed. The selected features of vegetation overgrowing spoil heap “Fryderyk” was determined. The results demonstrated a gradual succession of greenery on soil heap. In 1947, 84% of this area was covered by low vegetation. Tree expansion was proceeding in the westerly and northwest direction. In 2011 this canopy layer covered almost 50% of the research area. Parameters such as height of vegetation, crowns length and cover density were calculated by an airborne laser scanning data. These analyses indicated significant diversity in vertical and horizontal structures of vegetation. The study presents some capacities to use airborne laser scanning for an impartial evaluation of the structure of vegetation.
Celem badań była ocena struktury przestrzennej roślinności porastającej zwałowisko odpadów kopalni ”Fryderyk” w Tarnowskich Górach, położone na północnym skraju Górnośląskiego Okręgu Przemysłowego. Teren, na którym znajduje się zwałowisko należy do sieci Natura 2000 (PLH 240008). Głównym aspektem poruszanym w opracowaniu było określenie możliwości wykorzystania ogólnie dostępnych geodanych dla opracowywania map pokrycia i użytkowania terenu zwałowiska oraz określenia struktury roślinności na tym obszarze. Analizowane materiały to zdjęcia i ortofotomapy lotnicze z lat: 1947, 1998, 2003, 2009, 2011 oraz dane z lotniczego skanowania laserowego (z projektu ISOK, 2011). Efektem opracowania było określenie charakterystyki przestrzennej roślinności na zwałowisku kopalni ”Fryderyk”. Analizy wykazały stopniową ekspansję roślinności na powierzchni hałdy. W 1947 roku 84% powierzchni terenu badań pokryta była przez roślinność niską a w roku 2011 roślinność wysoka zajmowała już około 50% obszaru zwałowiska. Analizy wykazały znaczne zróżnicowanie w poziomej i pionowej strukturze roślinności. W opracowaniu przedstawiono możliwości wykorzystania danych z lotniczego skanowania laserowego dla obiektywnej oceny struktury roślinności.
Źródło:
Geodesy and Cartography; 2015, 64, 1; 87-99
2080-6736
2300-2581
Pojawia się w:
Geodesy and Cartography
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Gniazdowanie brzegówki Riparia riparia i żołny Merops apiaster w Centralnej Polsce
Breeding of the Sand Martin Riparia riparia and European Bee-Eater Merops apiaster in central Poland
Autorzy:
Boguszewski, P.
Boulton, G.
Kielan, S.
Malik, P.
Maniakowski, M.
Matyjasiak, L.
Nowicki, M.
Sieczak, K.
Tabor, J.
Tecza, R.
Wezyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/33007.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Mazowiecko-Świętokrzyskie Towarzystwo Ornitologiczne
Tematy:
Polska Centralna
gniazdowanie
brzegowka
Riparia riparia
zolna
Merops apiaster
rzeka Pilica
liczebnosc
Źródło:
Kulon; 2019, 24
1427-3098
Pojawia się w:
Kulon
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja pokrycia terenu metodą OBIA z wykorzystaniem zobrazowań satelitarnych RapidEye
Land cover mapping based on OBIA of RapidEye satellite data
Autorzy:
Wężyk, P.
Wójtowicz-Nowakowska, A.
Pierzchalski, M.
Mlost, J.
Szwed, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131104.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
wysokorozdzielcze zobrazowania satelitarne
RapidEye
analiza obiektowa obrazu
OBIA
segmentacja
eCognition
pokrycie terenu
high-resolution satellite images
object-based image analysis
segmentation
land use
land cover
Opis:
Wraz z rozwojem teledetekcji i wysokorozdzielczych obrazów satelitarnych istotnym wyzwaniem dla współczesnych badań stało się zautomatyzowanie procesu klasyfikacji pozyskiwanych danych. Jedną z bardzo szybko rozwijających się metod automatycznej klasyfikacji jest analiza obiektowa obrazu (OBIA, ang. Object Based Image Analysis). Celem pracy było wykorzystanie metody OBIA w przygotowaniu aktualnej mapy pokrycia terenu będącej ważnym elementem dokumentacji niezbędnej dla studium uwarunkowań budowy nowej hydroelektrowni na środkowym odcinku Wisły. W pracy wykorzystano wysokorozdzielcze zobrazowania satelitarne RapidEye (5 kanałów spektralnych, w tym dwa w zakresie NIR) pokrywające obszar około 5.300 km2 oraz oprogramowanie eCognition (TRIMBLE Geospatial) a także warstwy informacyjne GIS. W wyniku przeprowadzonych analiz uzyskano mapę pokrycia terenu reprezentowaną przez 29 klas. Największą powierzchnię terenu badań zajmują obszary użytkowane rolniczo (59.5%, z czego 35.5% grunty orne) oraz lasy (29.1%, z czego 21.4% drzewostany iglaste), co świadczy o charakterze tej jednostki fizjograficznej. Analiza dokładności uzyskanych wyników wykazała, iż metoda OBIA daje bardzo dobre rezultaty (współczynnik Kappa równy 0.8) w daleko zautomatyzowanym procesie generowania aktualny map pokrycia terenu dla obszarów centralnej Polski na podstawie obrazów satelitarnych RapidEye.
Parallel with the development of remote sensing and high resolution satellite images major challenge for modern research has become almost to automate the classification of the data obtained. One of the most rapidly developing methods for automatic classification is object-oriented image analysis (OBIA, Object Based Image Analysis). The aim of the present study was to use the OBIA method to create the current land cover map which is part of the documentation necessary for new water power-station on the middle part of Vistula river. In this paper the RapidEye satellite images (5 spectral bands, two in the NIR range) covering an area of about 5 300 km2 and eCognition Developer (TRIMBLE) software were used. As a result of the analysis and land cover map was obtained, represented by 29 classes. The largest area is covered by agricultural land (59.5%; arable land – 35.52%) and forests (29.1%; mainly coniferous 21.4%), reflecting the rural – forestry character of the area. Analysis of the accuracy of the obtained results has shown that the OBIA method gives quite good results (Kappa coefficient equal to 0.8) for land cover mapping of central part of Poland based on the RapidEye imageries.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 23; 489-500
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Landscape monitoring of post-industrial areas using LiDAR and GIS technology
Monitorowanie terenów rekultywowanych z wykorzystaniem technologii LiDAR i GIS
Autorzy:
Wężyk, P.
Szostak, M.
Krzaklewski, W.
Pająk, M.
Pierzchalski, M.
Szwed, P.
Hawryło, P.
Ratajczak, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/145493.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
ALS
vegetation parameters
post-lignite mining areas
reclamation
rekultywacja terenów pogórniczych
system GIS
zalesianie
Opis:
The quarrying industry is changing the local landscape, forming deep open pits and spoil heaps in close proximity to them, especially lignite mines. The impact can include toxic soil material (low pH, heavy metals, oxidations etc.) which is the basis for further reclamation and afforestation. Forests that stand on spoil heaps have very different growth conditions because of the relief (slope, aspect, wind and rainfall shadows, supply of solar energy, etc.) and type of soil that is deposited. Airborne laser scanning (ALS) technology deliver point clouds (XYZ) and derivatives as raster height models (DTM, DSM, nDSM=CHM) which allow the reception of selected 2D and 3D forest parameters (e.g. height, base of the crown, cover, density, volume, biomass, etc). The automation of ALS point cloud processing and integrating the results into GIS helps forest managers to take appropriate decisions on silvicultural treatments in areas with failed plantations (toxic soil, droughts on south-facing slopes; landslides, etc.) or as regular maintenance. The ISOK country-wide project ongoing in Poland will soon deliver ALS point cloud data which can be successfully used for the monitoring and management of many thousands of hectares of destroyed post-industrial areas which according to the law, have to be afforested and transferred back to the State Forest.
W wyniku działalności wydobywczej, w tym eksploatacji odkrywkowej, krajobraz naturalny zostaje całkowicie zmieniony, powstają wielkoobszarowe tereny bezglebowe w formie zwałowisk i wyrobisk. W celu powstrzymania degradacji środowiska oraz odtworzenia warunków przyrodniczych konieczne staje się objęcie tych terenów rekultywacją i zalesianiem, z uwzględnieniem różnych warunków wzrostu roślinności, wynikających z ukształtowania terenu (nachylenie, ekspozycja, kierunek wiatru i opadów, dopływ energii słonecznej, itp.) czy rodzaju gruntu. Technologia lotniczego skanowania laserowego (ALS) dostarcza chmury punktów (XYZ) oraz ich pochodne w postaci rastrowych modeli wysokości, które umożliwiają wyznaczenie wybranych parametrów 2D i 3D roślinności (np. wysokość drzewostanów i pojedynczych drzew, wysokość podstawy korony, zwarcie, biomasa, itp). Automatyzacja przetwarzania chmur punktów ALS i integracja wyników w systemach GIS pomaga w podejmowaniu decyzji, dotyczących zabiegów hodowlanych, także na obszarach szczególnie trudnych dla adaptacji roślinności (toksyczne gleby, susze na południowych stokach, obsunięcia ziemi). Ogólnokrajowy projekt ISOK jest źródłem danych pochodzących ze skanowania laserowego, które z powodzeniem mogą być używane do monitorowania i zarządzania wieloma tysiącami hektarów zniszczonych terenów poprzemysłowych, które zgodnie z prawem mają zostać zalesione i przekazane pod działanie Lasów Państwowych.
Źródło:
Geodesy and Cartography; 2015, 64, 1; 125-137
2080-6736
2300-2581
Pojawia się w:
Geodesy and Cartography
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Mapa użytkowania i pokrycia fragmentu Gorczańskiego Parku Narodowego opracowana w oparciu o fotointerpretację cyfrowych ortofotomap lotniczych CIR z 2011 roku
Land use and land cover map of the part of Gorce National Park based on photointerpretation of CIR digital aerial ortophotomaps from 2011
Autorzy:
Wężyk, P.
Mucha, M.
Szostak, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/346391.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
Tematy:
analiza przestrzenna GIS
fotointerpretacja
wektoryzacja ekranowa
klasy pokrycia i użytkowania terenu
GIS spatial analysis
photointerpretation
manual vectorization
LULC classes
Opis:
Obserwowane w ostatnich latach globalne zmiany klimatu i towarzyszące mu ekstremalne zjawiska pogodowe (wysoka temperatura, susza atmosferyczna i glebowa, gwałtowne wiatry itp.) prowadzą bezpośrednio (np. wiatrowały) lub pośrednio (np. gradacje szkodliwych owadów) do dynamicznych przemian w drzewostanach, szczególnie we wrażliwych ekosystemach górnoreglowego boru świerkowego. Celem prezentowanej pracy było opracowanie aktualnej cyfrowej mapy użytkowania i pokrycia terenu (ang. Land Use Land Cover; LULC) obejmującego fragmenty: Doliny Kamienicy, masywu Kudłonia oraz Jaworzyny Kamienickiej w centralnej części Gorczańskiego Parku Narodowego (GPN), ze szczególnym uwzględnieniem klas drzewostanów będących w fazie zamierania lub już zniszczonych. Pozyskane w procesie fotointerpretacji dane w postaci wektorów zasilić miały bazy danych systemu GIS w GPN w celu wykonania analiz przestrzennych. W ramach prac kameralnych dokonano fotointerpretacji archiwalnych stereomodeli zdjęć lotniczych CIR z 1997 roku oraz cyfrowej ortofotomapy lotniczej z 2011 roku (CIR, GSD 0,25 m). Szczególną uwagę zwrócono na obszary objęte rozpadem drzewostanów świerkowych w latach 1979-1987 na południowych zboczach Kudłonia, Wierchu Spalone oraz Jaworzyny Kamienickiej. Wylesienia zarejestrowane na archiwalnych zdjęciach CIR z 1997 roku obejmowały w minionym okresie zaledwie 114,11 ha (4,37%).Wyniki wektoryzacji zasięgu klas LULC na ortofotomapie z 2011 roku wskazują, iż na obszarze badań (2611,42 ha) wystąpiło aż 1604 sztuk gniazd kornikowych. Łącznie klasy uszkodzonych drzewostanów zajęły 374,48 ha (14,34% całego obszaru analiz), przy czym drzewostany świerkowe bez wyraźnych oznak uszkodzenia występowały na 434,01 ha (16,62%). Przeprowadzone badania potwierdziły dużą dynamikę przemian drzewostanów, tj. ich zamierania lub rozpadu powodowanego przez wiatry, ale wskazały także, iż wtórna sukcesja leśna zachodząca na polanach oraz regeneracja lasu w obszarach poklęskowych są gwarantem istnienia drzewostanów w Gorcach, choć już nie wszędzie jako monokultur świerkowych. Zdjęcia lotnicze i produkty ich przetwarzania czyli ortofotomapy cyfrowe kolejny raz udowodniły ogromną przydatność do kartowania klas pokrycia terenu i różnych form jego użytkowania czy kondycji ekosystemów leśnych. Ze względu na niskie koszty pozyskania cyfrowych zdjęć lotniczych, zaleca się wprowadzenie w GPN na stałe monitoringu drzewostanów opartego na fotointerpretacji bądź nawet półautomatycznej klasyfikacji ortoobrazów cyfrowych. Wyniki kartowania zasilając bazy danych GIS dawałyby pełną wiedzę o procesach zachodzących przestrzennie i w czasie w Gorczańskim Parku Narodowym.
Recently observed global climate changes and associated extreme weather events (high temperature, atmospheric and soil drought, strong winds, etc.) can lead directly (e.g. windfalls) or indirectly (e.g. insects breakouts) to dynamic changes in mountainous stands, especially in sensitive upper forest belt composed of Norway spruce. The aim of this work was to develop the up-to-date digital Land Use and Land Cover map (LULC) including parts of: Kamienica Valley, Kudłoń and Jaworzyna Kamienicka massive located in the central part of Gorce National Park (South Poland), with particular emphasis on dying or already destroyed forest stand classes. Vector data acquired in the process of photointerpretation was the input data for GIS databases with the goal to perform GIS spatial analysis. The archive CIR aerial photos from 1997 and the digital orthophoto from 2011 (CIR, GSD 0.25 m) were elaborated in the frames of this project. Particular attention was paid to the areas covered by the spruce stands in the period 1979-1987 on the southern slopes of Kudłoń, Wierch Spalone and Jaworzyna Kamienicka. Deforestation interpreted and mapped on the archive CIR stereo models from 1997, covered 114.11 ha (4.37%) only. The results of photointerpretation workout of the LULC classes borders (the orthophoto from 2011) indicate that in the test area (2,611.42 ha) occurred 1604 pcs. of the, so-called, „bark beetle nest’s” (Ips typographus L). In total, the classes of damaged forests occupied 374.48 ha (14.34% of the total test area), the Norway spruce with no obvious signs of damage occurred on 434.01 ha (16.62%) only. The performed study confirmed the high dynamics of forest stands dieback or decay caused by winds or insects and also indicated that secondary forest succession occurring in clearings and regeneration of forest on post-disaster areas are a kind of the guarantee of forest existence in the Gorce Mountains, though not everywhere as Norway spruce monocultures. The CIR aerial photographs or digital orthophotomaps once again proved a huge usefulness as the geodata for mapping the LULC classes in mountain environment. Due to low costs of digital aerial photographs acquisition it is recommended to introduce in the Gorce National Park the permanent monitoring of forests based on photogrammetric 3D workout or even semi-automatic image analysis (orthophoto). Supplying the GIS databases the mapping results would provide a comprehensive understanding of spatial processes occurring in the Gorce National Park in time.
Źródło:
Roczniki Geomatyki; 2017, 15, 1(76); 119-131
1731-5522
2449-8963
Pojawia się w:
Roczniki Geomatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Mapa zagrożenia erozyjnego gruntów rolnych w Małopolsce na podstawie klasyfikacji OBIA obrazów teledetekcyjnych oraz analiz przestrzennych GIS
The map of agricultural land erosion risk assesment of Malopolska voivodeship (Poland) based on OBIA of remotely sensed data and GIS spatial analyses
Autorzy:
Wężyk, P.
Drzewiecki, W.
Wójtowicz-Nowakowska, A.
Pierzchalski, M.
Mlost, J.
Szafrańska, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130620.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
erozja wodna gleb
mapa glebowo-rolnicza
analiza obiektowa obrazu
RapidEye
model USLE
analiza przestrzenna GIS
water soil erosion
digital soil map
object oriented image analysis
USLE model
GIS spatial analysis
Opis:
Zjawisko erozji wodnej należy do głównych przyczyn degradacji gleb w Europie. Stanowi ono również główny czynnik degradujący gleby na obszarze Małopolski - regionu o najwyższym stopniu zagrożenia erozyjnego w skali Polski. Występując lokalnie, w zależności od warunków fizjograficznych, może stanowić poważny problem gospodarczy i środowiskowy. Silne zróżnicowanie fizjograficzne oraz różne formy pokrycia i użytkowania terenu województwa małopolskiego, stanowiły główną potrzebę przeprowadzenia oceny zagrożenia erozyjnego i nasilenia stopnia degradacji gleb. Projekt realizowany dla Urzędu Marszałkowskiego Województwa Małopolskiego miał na celu identyfikację obszarów, które w największym stopniu narażone są na degradację(erozję potencjalną, czyli taką, jaka miałaby miejsce na polu użytkowanym jako czarny ugór bez stosowania zabiegów przeciwerozyjnych oraz erozję aktualną, czyli z uwzględnieniem aktualnej struktury użytkowania i stosowanych zabiegów przeciwerozyjnych) przez co w pierwszej kolejności wymagają wdrożenia skutecznych metod ochrony gleb użytkowanych rolniczo. W projekcie wykorzystano wysokorozdzielcze zobrazowania satelitarne systemu RapidEye z lat 2010-2011 oraz cyfrowe ortofotomapy lotnicze (RGB). Dane teledetekcyjne poddano zaawansowanej technologicznie klasyfikacji obiektowej (ang. OBIA - Object Based Image Analysis) w oprogramowaniu eCognition (Trimble Geospatial) wspartej analizami przestrzennymi GIS. Ocenę nasilenia erozyjnej degradacji gleb województwa małopolskiego przeprowadzono w oparciu o modelowanie z wykorzystaniem algorytmu USLE (ang. Universal Soil Loss Equation). Jest to najszerzej rozpowszechniony na świecie model erozyjny. W latach 90-tych XX wieku powstała nowa (zmodyfikowana) wersja modelu do określania erozji gleb, tj. (R)USLE. Ocena zagrożenia gleb województwa małopolskiego w aspekcie erozji potencjalnej wykazała, iż jedynie 15% powierzchni terenów użytkowanych rolniczo w województwie nie jest w zasadzie zagrożone erozją wodną. Na obszarze 28.6% terenów rolnych występuje natomiast potencjalnie średnie lub większe zagrożenie erozyjne - mogące skutkować trwałą degradacją profilu glebowego. Tereny zagrożone występują w największym nasileniu w południowej - górzystej części województwa. Ocena przeprowadzona w aspekcie erozji aktualnej pokazuje jednocześnie, iż rzeczywisty aktualny poziom zagrożenia erozyjnego jest znacznie niższy od potencjalnego. Ponad 40% terenów rolniczych nie jest obecnie narażonych na występowanie zjawisk erozji wodnej gleb, a erozja na poziomie średnim lub wyższym stwierdzana jest dla 10% powierzchni tych obszarów. Oznacza to, iż sposób prowadzenia gospodarki rolnej w znacznym stopniu ogranicza występowanie zjawisk erozyjnych. Podsumowując w przypadku województwa małopolskiego zagrożenie erozyjne użytków rolnych należy ocenić jako średnio-wysokie i dość mocno zróżnicowane terytorialnie. Zastosowana metodyka prac poza dużą oszczędnością czasu jaką przyniosła klasyfikacja obiektowa (OBIA) wykazała także możliwość wykorzystania modelu erozji (R)USLE dla jednostek administracyjnych o znacznej powierzchni, takich jak: powiat czy województwo.
In 2011 the Marshal Office of Malopolska Voivodeship decide to evaluate the vulnerability of soils to water erosion for the entire region. The special work-flow of geoinformation technologies was used to fulfil this goal. First of all, the soil map had to be updated to include changes in land use and land cover which took place since 1960s, when most of them were made. The process of soil map updating had to be realised with very high degree of automation, because of the large area to be mapped (ca. 15 000 km sq.) and limited time period (ca. 3 months for complete erosion risk assessment). The approach used was based on the Object Based Image Analysis (OBIA) of orthophotomaps from both high resolution satellite images (RapidEye) and digital aerial photographs and applied GIS spatial analyses. Soil map with up-to-date land use and land cover information, together with rainfall data, detailed Digital Elevation Model and statistical information about areas sown with particular crops created the input information for erosion modelling in GIS environment. Soil erosion risk assessment was based on (R)USLE approach. Both, the potential and the actual soil erosion risk were assessed quantificatively and qualitatively. The soil erosion risk assessment for Malopolska Voivodeship showed that only 15% of the agricultural land in the region is generally free of the risk of water erosion. For the 28.6% of agricultural land the potential medium or higher risk of erosion exist - which can result in permanent degradation of the soil profile. The study was presented in forms of digital thematic maps and reports prepared for the entire area of Malopolska Voivodeship and each administrative district as well.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 403-420
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Mapa zmian pokrycia terenu małopolski 1986-2011 wykonana w oparciu o klasyfikację obiektową obrazów satelitarnych Landsat oraz RapidEye
Map of land use / land cover changes in malopolska voivodeship in 1986-2010 created by object based image analysis of Landsat and RapidEye satellite images
Autorzy:
Wężyk, P.
Wójtowicz-Nowakowska, A.
Pierzchalski, M.
Mlost, J.
Szafrańska, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130712.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
klasyfikacja obiektowa
OBIA
Landsat
RapidEye
użytkowanie terenu
pokrycie terenu
analiza przestrzenna
GIS
segmentacja
object-oriented classification
land use
land cover
spatial analysis
temporal analysis
segmenatation
Opis:
Changes in land use / land cover are the result of interaction between natural processes and human activity. Using GIS analysis to estimate the dynamic of these changes we can detect former trends and their simulation in the future. Diagnosed directions of changes can be used e.g. to create local plans of spatial management or region growth policy. Main goal of this study was to diagnose main trends of changes in land use / land cover in Malopolska voivodeship in last 25 years (1986-2010). Results were shown as statistics and map compositions. Project was created based on RapidEye and LANDSAT 5 TM satellite data and aerial imagery from 2009-2010. The best way to process huge amount and various data was to use Object Based Image Analysis (OBIA). As the results of classification we received 10 classes of land use for both terms of analyses (1986-1987 and 2009-2010). Identified classes were: bare soil, grass-covered areas, urban areas, rivers and watercourses, coniferous forest, leaf forest, peatbog, and other areas. Results show, that especially 2 classes arisen much: forest (4.39%) and urban areas (2.40%), mostly at the expanse of agricultural (-3.60%) and grass-covered areas (-1.18%). Based on results we can say, that changes detected in past 25 years in Malopolska region, which we can also notice today, agree with general trends of landscape changes, that we can observe in Poland for the last 3 decades. These general changes are: renewed succession of forest on areas where agricultural production discontinued; also intense development of road infrastructure. Object Based Image Analysis allowed to realize these study for area of more than 15 000 km2 for only a few weeks.
Zmiany pokrycia terenu i użytkowania ziemi są rezultatem wzajemnego oddziaływania na siebie złożonych procesów przyrodniczych oraz społeczno-ekonomicznych. Analizy przestrzenne GIS dynamiki tych zmian umożliwiają wykrycie występujących w przeszłości trendów i procesów oraz ich symulację dla nadchodzącego okresu. Zdiagnozowane kierunki przemian krajobrazu mogą zostać wykorzystane m.in. przy tworzeniu lokalnych planów zagospodarowania przestrzennego, czy generalnie kreowaniu polityki rozwoju regionów. Celem prezentowanego opracowania było zdiagnozowanie głównych trendów przemian pokrycia terenu województwa małopolskiego na przestrzeni ostatnich dwudziestu pięciu lat (19862011) oraz ich statystyczne i graficzne zaprezentowanie w postaci kompilacji map numerycznych. Projekt wykonano w oparciu o dane teledetekcyjne: zobrazowania satelitarne RapidEye i LANDSAT TM oraz lotnicze ortofotomapy (PZGiK) z lat 2009 - 2010. Duża ilość i różnorodność danych wymusiła zastosowanie obiektowego przetwarzania danych teledetekcyjnych, tj. klasyfikacji OBIA (ang. Object Based Image Analysis). W wyniku przeprowadzanej klasyfikacji otrzymano 10 klas pokrycia i użytkowania terenu dla dwóch terminów badawczych (1986-87 oraz 2010-11), tj.: grunty orne, użytki zielone, tereny zurbanizowane, rzeki i cieki, zbiorniki wodne, lasy iglaste, lasy liściaste, zadrzewienia i zakrzewienia, tereny różne oraz torfowiska. Wykazano, iż na obszarze Małopolski wystąpiło znaczne zwiększenie powierzchni lasów (wzrost o 4.4%) oraz terenów zurbanizowanych (wzrost o 2.4%), głównie kosztem powierzchni gruntów rolnych (ubytek o 3.6%) oraz trwałych użytków zielonych (ubytek o 1.2%). Otrzymane wyniki pozwoliły wysunąć wniosek, iż zmiany jakie zachodziły w przeciągu 25 lat oraz te, z którymi wciąż mamy do czynienia w województwie małopolskim, pokrywają się z ogólnymi kierunkami i trendami przemian krajobrazu obserwowanymi w Polsce w ostatnich trzech dekadach, tj. procesami sukcesji wtórnej zbiorowisk leśnych na gruntach, na których zaprzestano produkcji rolnej oraz związanych z inwestycjami infrastruktury drogowej i kolejowej. Zastosowanie automatycznej klasyfikacji obiektowej oraz analiz przestrzennych GIS pozwoliło na realizację opracowania dla obszaru ponad 15.000 km2 w ciągu zaledwie kilku tygodni.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2013, 25; 273-284
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metoda szacowania liczby drzew w drzewostanie sosnowym z wykorzystaniem danych ALS oraz ortoobrazów
Method of the tree number estimation in the pine stand using ALS data and true orthoimages
Autorzy:
Wężyk, P.
Tompalski, P.
de Kok, R.
Szostak, M.
Kukawski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1008999.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Leśne
Tematy:
lesnictwo
drzewostany sosnowe
liczba drzew
drzewa lesne
rozmieszczenie przestrzenne
metody badan
lotniczy skaning laserowy
Numeryczny Model Koron
klasyfikacja obiektowa
obrazy wielospektralne
integracja danych
number of trees
tree density
airborne laser scanning
true orthoimage
Opis:
Paper presents a method of estimation the number of trees and their density in Scots pine (Pinus sylvestris L.) stand based on airborne laser scanning data (ALS cloud point) and pas−sive line scanner (true orthoimage RGB/NIR). The analysis was performed on selected part of a 107−year−old stand in the Milicz Forest District (Poland). On−screen digitised shapes and centroid of crowns were used as a reference data (number of trees). Different approaches were applied for automatically determine the number of trees and their positions. The first approach, called ‘GIS watershed', was based on the canopy modelling of the ALS cloud point data. The other one, called ‘OBIA', was based on segmentation and classification of the true orthoimage (CIR). The third method – ‘data fusion' – was an integrated approach of the previous methods.. Different GIS spatial analyses were used to compare the results from all ap−proaches with the reference data. The results indicate that both datasets (ALS cloud point and true orthoimage) can be used for estimation of the number of trees in old Scots pine stand.
Źródło:
Sylwan; 2010, 154, 11; 773-782
0039-7660
Pojawia się w:
Sylwan
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Monitoring of secondary forest succession on abandoned farmland using LiDAR point clouds
Autorzy:
Szostak, M.
Bednarski, A.
Wężyk, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/145380.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
mapowanie
lotnicze skanowanie laserowe
dane katastralne
ALS
nDSM
LULC changes
Opis:
The purpose of the study was an assessment of LiDAR point clouds for automating the mapping of land use and land cover changes, mainly land abandonment and the process of secondary forest succession. Detailed information about land cover was determined based on airborne laser scanning data. The presented study focuses on the analysis of the spatial range and structure of vegetation. The study area was located in Milicz district in the voivodeship of Lower Silesia – the central west part of Poland. The areas of interest were parcels where agricultural land had been abandoned and forest succession processes had progressed. Analysis of the spatial range of the secondary forest succession was carried out using a reclassified nDSM. Reclassification of the nDSM was done using > 1 m, > 2 m and > 3 m for the pixel values, representing the height of vegetation above the ground. Parameters such as height of vegetation, standard deviation of height and cover density were calculated, to show the process of the increase in forest succession on abandoned agricultural land. The results confirmed a discrepancy between the cadastral data and the actual use of the plots. In the study area, more than three times as much forested and wooded area was detected than had been recorded in official databases. Analyses based on airborne laser scanning point clouds indicated significant diversity in the vertical and horizontal structure of vegetation. The results demonstrated gradual succession of greenery in the research area.
Źródło:
Geodesy and Cartography; 2018, 67, 2; 305-319
2080-6736
2300-2581
Pojawia się w:
Geodesy and Cartography
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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