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 "ERS SAR" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    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
    Tytuł:
    Porównanie możliwości identyfikacji stref lodowców na podstawie obrazów radarowych ERS SAR oraz ALOS PALSAR
    Capability of glacier zone detection using radar images - ERS SAR and ALOS PALSAR
    Autorzy:
    Błaszczyk, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130378.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    polarymetria radarowa
    strefy lodowców
    Svalbard
    ERS SAR
    ALOS PALSAR
    polarymetry
    glacier zones
    Opis:
    Zaprezentowane zagadnienie dotyczy próby wykorzystania danych radarowych dla wyznaczenia stref lodowcowych. Śledzenie zmian powierzchni stref lodowców jest jedną z metod monitoringu zmian klimatu. Obszar badań obejmuje czapę lodową Vestfonna znajdującą się w północno-wschodniej części Archipelagu Svalbard. W badaniach wykorzystano obraz ALOS PALSAR o pełnej polaryzacji oraz dwa obrazy ERS SAR wykonane w maju 2009 roku. W okresie tym wykonane zostały również naziemne pomiary GPR (Ground Penetrating Radar) pozwalające na szczegółowe wyznaczenie stref lodowca oraz kalibrację danych radarowych z danymi naziemnymi. Dla wydzielenie stref lodowców wykonano dekompozycję oraz segmentację obrazów ALOS PALSAR. W drugim podejściu wykonano klasyfikację nienadzorowaną obrazów ALOS PALSAR i ERS SAR. Wyniki porównano z pomiarami GPR oraz z dostępnymi obrazami optycznymi ASTER i Landsat. Prezentowane wstępne wyniki badań oparte na analizach wizualnych wykazały, że zarówno dane o pojedynczej polaryzacji i krótszej fali (ERS SAR) jak i dane o pełnej polaryzacji oraz dłuższej fali (Alos Palsar) wzajemnie się uzupełniają. Oba typy obrazów są wystarczająco czułe dla wyznaczenia głównych stref lodowców i są znacznie lepsze od obrazów optycznych.
    This paper presents a method for determination of glacial zone using radar images. Monitoring of glacial zones is one of the method for observing clime changes. ERS SAR and full polarimetric Lband ALOS PALSAR data from May 2009 have been used for mapping ice facies on ice-cap Vestfonna in north-eastern part of Svalbard Archipelago. In the same time GPR (Ground Penetrating Radar) measurements were conducted. For detection of ice facies, polarimetric decomposition and the complex Wishart classifier were applied on ALOS PALSAR data. Next unsupervised classification was made on radar amplitude images and components of PCA (Principal Component Analysis) of ALOS data. Also unsupervised classification of ERS SAR data was made. Obtained results were validated using GPR profile from field campaign and compared with optical images ASTER and Landsat as well. Preliminary results presented here are based on visual analysis and are found satisfactory. Observations show that both, C-band ERS SAR with single polarization as well as fully polarimetric L-band Alos Palsar data are useful for glacier zones determination and complement one another. When comparing results of segmentation and classification with GPR it is seen, that there is better discrimination between of ice zone and ice covered with young firn (1-3 seasons) on ERS SAR. That is probably the result of shorter wavelength of C-band of ERS SAR. On the other hand – from the same reason – there is better discrimination of firn zones in the upper, accumulation parts of glacier on ALOS PALSAR data. Nevertheless, research proved much better capabilities of glacier ice monitoring on radar data, than on optical ASTER and Landsat images. Detailed analysis of obtained result require to curry out further research such as: more GPR profiles and ice cores in every ice zone of glacier. That will allow to discriminate scattering mechanism characteristic of glacier zones.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 21-30
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Interpretacja danych ENVISAT/ASAR o przemiennej polaryzacji na obszarach zurbanizowanych w kontekście charakterystyki stabilnych rozpraszaczy (Persistent Scatterers)
    SAR Persistent Scatterers: targets characterization in urbanized areas with ENVISAT alternating polarisation data
    Autorzy:
    Perski, Z.
    Ketelaar, G.
    Mróz, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130420.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    interferometria SAR
    persistent scatterer
    polarymetria
    ERS
    ENVISAT
    persistent scatterers
    SAR interferometry
    SAR polarimetry
    incidence angle
    urban area
    Opis:
    The scope of presented work was to apply the ENVISAT/ASAR data acquired in different alternating polarization modes and under different viewing geometry to characterize Persistent Scatterers (PS) in the context of their scattering mechanism. Persistent Scatterers are explored by SAR interferometry (InSAR) in the Persistent Scatterers Interferometry (PS-InSAR) method. This technique is nowadays one of the most actively developing branches of InSAR. It utilizes coherent natural "radar reflectors" with a consistent reflectivity pattern in time. The PS-InSAR method is the first one to allow the exploration of almost all archived SAR data over a certain area and can retrieve a long-term series of the observations of the individual PS points. Despite this, PS-InSAR used as an operational method of the scattering mechanisms of individual PS is still not fully explored. It is usually not known if the scatterer has specular, dihedral or trihedral geometry and if the reflection comes from one individual strong target or a set of targets located within the resolution cell. Knowledge about scatterer characteristics is very important to separate scatterers representing different deformation regimes: e.g. subsidence, deformations of the construction, soil compaction. This problem becomes crucial if spatial interpolation of the deformation signal is required. A high density of PS is typical for densely urbanized areas (> 100 PS/km²). Urban areas are also ones of the highest interests, in terms of inhabitants’ safety. For purposes of this study, Malbork City in Northern Poland was selected because of its very good coverage of ASAR alternating polarization data acquired under different modes and incidence angles. The specific various ASAR acquisitions have been designed for the purposes of the ESA AO-783 project which was focused on environmental and agricultural classification. A set of Persistent Scatterers has been collected by processing a stack of 55 ERS-1/2 SAR scenes (ESA C1P.3915 project) using Delft University of Technology’s implementation of the PSI method. The 5683 PS points have been obtained that have a coherent behavior. ASAR scenes were calibrated and an analysis of auto-interferogram phase and image amplitudes was performed. Further analysis of the ASAR data is focused on the relationship between incidence angle variations and amplitude, and on the change of polarization. The results were compared with the scattering models of canonical scatterers (specular, dihedral and trihedral). Preliminary results show that applications of variable incidence angle and alternating polarization data are a promising technique regarding scatterer characterization. However, to fully quantitatively analyze the data, precise coregistration is required.
    W artykule przedstawiono próbę wykorzystania danych ENVISAT/ASAR zarejestrowanych w różnych trybach polaryzacji przemiennej i przy różnej geometrii padania wiązki radarowej do scharakteryzowania rozpraszaczy stabilnych (Persistent Scatterers - PS) w kontekście określenia ich mechanizmu odbicia. Rozpraszacze stabilne wykorzystuje się w satelitarnej interferometrii radarowej (InSAR) w tzw. metodzie interferometrii rozpraszaczy stabilnych (Persistent Scatterers SAR Interferometry - PSInSAR). Zagadnienie to jest szczególnie istotne dla określenia charakteru mierzonej metodą PSInSAR deformacji w danym punkcie. Największe skupiska PS (pow. 100 PS/km²) spotyka się na obszarach zabudowanych, gdzie pozwala na to geometria obiektów składająca się z płaszczyzn, materiał, brak rozpraszania objętościowego powodowanego przez roślinność, a także stabilność w czasie. Dla przeprowadzenia omawianych badań wytypowano miasto Malbork z uwagi na niewielkie rozmiary (łatwa identyfikacja obiektów) i dobre pokrycie danymi ASAR w trybach polaryzacji przemiennej uzyskane w projekcie ESA AO-783. Zbiór rozpraszaczy stabilnych dla obszaru Malborka uzyskano metodą PSInSAR na podstawie serii 55 rejestracji ERS-1/2 SAR pozyskanych w ramach projektu ESA C1P.3915. Łącznie wyznaczono 5 683 punkty a następnie przeprowadzono analizę amplitudy i fazy dla wybranych obiektów na obrazach ASAR. Badano zależności fazy auto-interferogramów obrazów AP (alternate polarization) oraz zależności amplitudy od zmiany kąta padania wiązki. Otrzymane wyniki porównano z modelami odbicia fali radarowej od 3 elementarnych typów reflektorów: jednościennych, dwuściennych i trójściennych. Wstępne wnioski potwierdzają przydatność obrazów o polaryzacji przemiennej i różnym kącie padania wiązki do rozpoznawania charakterystyki PS.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 467-482
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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