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 "Database of Topographic Objects (BDOT10k)" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Indicators of quality of life in the city based on spatial databases
    Opracowanie wskaźników jakości życia w mieście na podstawie baz danych przestrzennych
    Autorzy:
    Michalska, Zuzanna
    Pluto-Kossakowska, Joanna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2149820.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wydawnictwo Uczelniane ZUT w Szczecinie
    Tematy:
    topographic objects database
    quality of life indicators
    sustainable development
    BDL
    Bank Danych Lokalnych
    BDOT10k
    Baza danych obiektów topograficznych
    wskaźnik jakości życia
    zrównoważony rozwój
    Opis:
    The subject of the study is the analysis of using the Topographic Objects Database (BDOT10k) and the Local Data Bank (BDL) to monitor sustainable development and quality of life in the city. The usefulness of this data was tested on the example of quality of life indicators in the city of Kielce and its neighborhood. The databases were analyzed in terms of their scope, relevance, and level of spatial aggregation. The study used the hierarchical analysis (AHP) and multi-criteria evaluation (MCE) method. The issue under consideration was presented in the form of a hierarchy, with a quality of life at the top. The lowest level of the hierarchy is formed by selected indicators defined in the standard ISO 37120. The methodology for calculating and visualization of each indicator is presented illustrating the diversity of life quality in the Kielce Functional Area.
    Przedmiotem badania jest analiza możliwości wykorzystania Bazy Danych Obiektów Topograficznych (BDOT10k) oraz Banku Danych Lokalnych (BDL) do monitorowania zrównoważonego rozwoju i jakości życia w mieście. Użyteczność tych danych została zbadana na przykładzie wskaźników jakości życia w mieście Kielce i jego sąsiedztwa. Przeanalizowano bazy w odniesieniu do zakresu informacyjnego, aktualności i poziomu agregacji przestrzennej. W badaniu wykorzystano metodę analizy wielokryterialnej (MCE) wraz z analizą hierarchiczną (AHP). Rozważane zagadnienie zostało przedstawione w postaci hierarchii, na czele której znajduje się jakość życia. Najniższy poziom hierarchii tworzą wybrane wskaźniki zdefiniowane w normie ISO 37120. W artykule przedstawiono metodykę obliczenia i wizualizacji każdego wskaźnika w postaci map, które obrazują zróżnicowanie jakości życia na terenie Kieleckiego Obszaru Funkcjonalnego.
    Źródło:
    Przestrzeń i Forma; 2022, 51; 153--184
    1895-3247
    2391-7725
    Pojawia się w:
    Przestrzeń i Forma
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Identyfikacja zbiorników wodnych, jako obiektów BDOT10K, w zbiorze danych lotniczego skaningu laserowego z wykorzystaniem algorytmu alpha shape
    The identification of water bodies as BDOT10K objects in a laser scanning point cloud by means of an alpha-shaped algorithm
    Autorzy:
    Mendela, M.
    Borkowski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341464.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
    Tematy:
    lotniczy skaning laserowy
    BDOT10k
    alfa shape
    ekstrakcja
    zbiornik wodny
    airborne laser scanning (ALS)
    Database of Topographic Objects (BDOT10k)
    α-shaped
    boundary detection
    body of water
    Opis:
    Lotnicze skanery laserowe (ALS) wykorzystują najczęściej wiązkę światła z zakresu bliskiej podczerwieni, która absorbowana jest przez wodę. Powoduje to występowanie pustych obszarów (brak odbić promienia laserowego), pozbawionych punktów, w zbiorze danych skaningu laserowego. Detekcja konturów zbiorników wodnych w zbiorze danych skaningu laserowego może być zatem rozumiana jako identyfikacja obrysu obszarów pozbawionych punktów. Tak rozumiana detekcja zbiorników może być wykorzystana do aktualizacji i zasilania Bazy Danych Obiektów Topograficznych 1:10 000 (BDOT10k). Do detekcji zbiorników wodnych wykorzystano w pracy współrzędne x, y punktów klasy grunt, uprzednio sklasyfikowanej chmury punktów, o gęstości nominalnej 4 pkt/m2. Automatyczną identyfikację konturu zbiornika wykonano z wykorzystaniem algorytmu α-shape. Eksperymenty numeryczne wykonano dla 16 zestawów danych testowych (zbiorników wodnych). Ocenę dokładności identyfikacji konturów wykonano na podstawie porównania z ortofotomapą cyfrową o terenowej wielkości piksela 0,10 m. Na podstawie pomierzonych maksymalnych wartości odchyłek stwierdzono, że przeciętnie zbiorniki wodne zostały zidentyfikowane w 95%, a dla 62% obiektów testowych zidentyfikowano kontur ze 100% skutecznością. Ponadto wykorzystany algorytm posiada pewien mechanizm odpornościowy – eliminuje pojedyncze przypadkowe punkty na powierzchni zbiornika. Zaproponowana metoda może stanowić dodatkowe źródło zasilania BDOT, zwłaszcza dla zbiorników wodnych, których brzeg porośnięty jest roślinnością i trudno identyfikowalny na ortofotomapie.
    Airborne laser scanners (ALS) usually rely on a near-infrared light beam which is absorbed by water. This produces empty areas with no points in the LiDAR dataset (gaps, laser shot dropouts). Detecting the boundaries of bodies of water in a LiDAR dataset can thus be seen as the identification of boundaries of empty areas. The method for the identification of water bodies could be used to update and supply the Database of Topographic Objects (BDOT10k). The x, y co-ordinates of ground laser points of the previously classified LiDAR point cloud of the 4 points/m2 nominal density were used to detect bodies of water. The automatic identification of bodies of water was performed by the means of an α-shaped algorithm. Numerical experiments were conducted for 16 tested sites, which were bodies of water. The accuracy of boundary identification was evaluated by comparing the results with those seen on orthophotos with a pixel size of 0.10 m. Based on the maximum deviation values of the measured results, it has been shown that bodies of water were identified on average with 95% accuracy and the boundaries of 62% of the tested sites were delineated with 100% efficiency. Furthermore, the studied algorithm has a featured mechanism that enables it to eliminate single, random points distributed on the surface of a body of water. The proposed method can be used as an additional source of BDOT10k, especially for bodies of water whose banks are covered with vegetation which are difficult to identify on orthophotos.
    Źródło:
    Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum; 2013, 12, 4; 13-26
    1644-0668
    Pojawia się w:
    Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      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