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 "Sentinel-2" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 29
Tytuł:
Wykrywanie wody na zdjęciach optycznych Sentinel-2 na podstawie wskaźników wodnych
The detection of water on Sentinel-2 imagery based on water indices
Autorzy:
Robak, A.
Gadawska, A.
Milczarek, M.
Lewiński, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/132357.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Tematy:
Sentinel-2
obrazowanie optyczne
wskaźniki wodne
detekcja wody
korekcja atmosferyczna
optical satellite images
water indices
water detection
atmospheric correction
Opis:
Copernicus Programme managed by the European Commission and implemented in partnership with i.a. the European Space Agency (ESA) provides free access to satellite data from Sentinel mission including Sentinel-2 high resolution optical satellite data. The aim of the research was to recognize opportunities of water detection on Sentinel-2 imagery. Satellite data was analyzed before and after atmospheric correction. A number of tests were carried out using indices selected from the literature. Based on the gained experience, a new index for water detection has been proposed, Sentinel Water Mask (SWM), specially adapted for Sentinel-2 images. Its construction is based on the highest difference between spectral values of water surface and other land cover forms. SWM provides quick and effective detection of water which is especially important in flood assessment for crisis management. Research was performed on unprocessed images of Sentinel-2 Level-1C and images after atmospheric correction (Level-2A). Water was detected with the use of threshold values determined by the visual interpretation method. The accuracy of the obtained water masks was assessed on the basis of validation points. The performed analysis allowed to indicate indices, which enable estimation of areas covered by water on Sentinel-2 images with high classification accuracy, this is: AWEInsh (Automated Water Extraction Index), MNDWI (Modified Normalized Difference Water Index), NDWIMcFeeters (Normalized Difference Water Index). Their application allowed for achievement of overall accuracy of water detection oscillating around 95% and high Kappa coefficient. The usage of the proposed SWM index leads to slightly better results (more than 96%). The sensitivity to the selection of threshold values of analyzed indices was assessed and then the optimal threshold ranges were determined. The optimal threshold value for NDWIMcFeeters should be included in the value range (0.1, 0.2), for MNDWI (0.2, 0.3) and for SWM (1.4, 1.6). The unambiguous threshold range for AWEInsh index was impossible to indicate due to the large range of values.
Źródło:
Teledetekcja Środowiska; 2016, 55; 59-72
1644-6380
Pojawia się w:
Teledetekcja Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of Sentinel-2 and EnMAP new satellite data to the mapping of alpine vegetation of the Karkonosze Mountains
Autorzy:
Jędrych, M.
Zagajewski, B.
Marcinkowska-Ochtyra, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/92448.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Oddział Kartograficzny Polskiego Towarzystwa Geograficznego
Tematy:
Sentinel-2
EnMAP
classification
alpine vegetation
satellite systems
Opis:
Effective assessment of environmental changes requires an update of vegetation maps as it is an indicator of both local and global development. It is therefore important to formulate methods which would ensure constant monitoring. It can be achieved with the use of satellite data which makes the analysis of hard-to-reach areas such as alpine ecosystems easier. Every year, more new satellite data is available. Its spatial, spectral, time, and radiometric resolution is improving as well. Despite significant achievements in terms of the methodology of image classification, there is still the need to improve it. It results from the changing needs of spatial data users, availability of new kinds of satellite sensors, and development of classification algorithms. The article focuses on the application of Sentinel-2 and hyperspectral EnMAP images to the classification of alpine plants of the Karkonosze (Giant) Mountains according to the: Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and Maximum Likelihood (ML) algorithms. The effects of their work is a set of maps of alpine and subalpine vegetation as well as classification error matrices. The achieved results are satisfactory as the overall accuracy of classification with the SVM method has reached 82% for Sentinel-2 data and 83% for EnMAP data, which confirms the applicability of image data to the monitoring of alpine plants.
Źródło:
Polish Cartographical Review; 2017, 49, 3; 107-119
2450-6974
Pojawia się w:
Polish Cartographical Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Processing of satellite data in the cloud
Autorzy:
Proficz, J.
Drypczewski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1940555.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Gdańska
Tematy:
Apache Spark
satellite data
Sentinel-2
ESA
big data
cloud
OpenStack
dane satelitarne
duże zbiory danych
chmura
Opis:
The dynamic development of digital technologies, especially those dedicated to devices generating large data streams, such as all kinds of measurement equipment (temperature and humidity sensors, cameras, radio-telescopes and satellites – Internet of Things) enables more in-depth analysis of the surrounding reality, including better understanding of various natural phenomenon, starting from atomic level reactions, through macroscopic processes (e.g. meteorology) to observation of the Earth and the outer space. On the other hand such a large quantitative improvement requires a great number of processing and storage resources, resulting in the recent rapid development of Big Data technologies. Since 2015, the European Space Agency (ESA) has been providing a great amount of data gathered by exploratory equipment: a collection of Sentinel satellites – which perform Earth observation using various measurement techniques. For example Sentinel-2 provides a stream of digital photos, including images of the Baltic Sea and the whole territory of Poland. This data is used in an experimental installation of a Big Data processing system based on the open source software at the Academic Computer Center in Gdansk. The center has one of the most powerful supercomputers in Poland – the Tryton computing cluster, consisting of 1600 nodes interconnected by a fast Infiniband network (56 Gbps) and over 6 PB of storage. Some of these nodes are used as a computational cloud supervised by an OpenStack platform, where the Sentinel-2 data is processed. A subsystem of the automatic, perpetual data download to object storage (based on Swift) is deployed, the required software libraries for the image processing are configured and the Apache Spark cluster has been set up. The above system enables gathering and analysis of the recorded satellite images and the associated metadata, benefiting from the parallel computation mechanisms. This paper describes the above solution including its technical aspects.
Źródło:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2017, 21, 4; 365-377
1428-6394
Pojawia się w:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of the Vegetation Process in a Two-stage Reservoir on the Basis of Satellite Imagery – a Case Study: Radzyny Reservoir on the Sama River
Analiza procesu wegetacji w dwustopniowym zbiorniku retencyjnym na podstawie zdjęć satelitarnych – zbiornik Radzyny na rzece Sama
Autorzy:
Jaskuła, J.
Sojka, M.
Wicher-Dysarz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1813632.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
proces wegetacji
zbiornik dwustopniowy
zobrazowania satelitarne
NDVI
Sentinel-2
vegetation process
two-stage reservoir
satellite imagery
Opis:
The main purpose of the study was to assess the dynamics of the vegetation process in a two-stage reservoir on the basis of satellite data. The analysis is based on Sentinel-2 satellite data from the period 2015-2017. The normalized difference vegetation index (NDVI) was selected to detect the vegetation process in the Radzyny reservoir located on the Sama river. The reservoir is split into two parts – the main and the pre-dam zone. The main role of the pre-dam reservoir is to store sediments and water pollutants. The main problem related to the management of the Radzyny reservoir is water quality. Particularly high concentrations of phosphorus compounds may lead to reservoir vegetation. The vegetation process was analyzed for the main and pre-dam reservoir. To specify areas mainly affected by vegetation, the reservoir was split into 10 parts, depending on the distance from the inflow of the Sama river (distance between profiles splitting polygons is 500 m). All calculations were performed using Quantum GIS 2.18 and ArcGIS 10.5 software, and statistical analysis was conducted with Statistica 13 software. The analysis showed that the NDVI values in the period from May to September in the pre-dam reservoir were higher than those recorded in the main reservoir. The greatest variation of the NDVI within the pre-dam reservoir was observed in August while the lowest was observed in May. In the main reservoir, NDVI values were characterized by similar variability. The analysis of the vegetation process along the reservoirs showed that in the pre-dam reservoir in zones 1-4 there was a marked decrease in the NDVI. The highest NDVI values occurred at the inlet to the pre-dam reservoir (zone 1) while the lowest values occurred near the pre-dam (zone 4). The results indicate that the functions assumed at the design stage for the preliminary reservoir have been implemented, i.e. protection of the main reservoir against sediment accumulation and water quality degradation. SENTINEL-2 satellite imagery allows analysis of the vegetation process in retention reservoirs in terms of time and space. The study suggests that open-access satellite data are a more effective source for aquatic monitoring than traditional in situ measurements, in which water bodies are represented by a single sampling point.
Celem pracy była analiza procesu wegetacji w dwustopniowym zbiorniku retencyjnym na podstawie zdjęć satelitarnych. Do analizy wykorzystano zobrazowania z satelity Sentinel-2 z okresu 2015-2017. Ocenę procesu wegetacji w zbiorniku Radzyny na rzece Samie przeprowadzono na podstawie indeksu spektralnego - Normalized Vegetation Index (NDVI). Analizowany zbiornik Radzyny ma dwustopniową konstrukcję. Wydzielono w nim część główną oraz wstępną. Do podstawowych zadań części wstępnej należy ochrona zbiornika głównego przed sedymentacją oraz dopływem związków biogennych. Jednym z podstawowych problemów związanych z funkcjonowaniem zbiornika Radzyny jest dopływ związków fosforu, który prowadzi do eutrofizacji wód gromadzonych w zbiorniku. Proces wegetacji w zbiorniku Radzyny był analizowany dla części wstępnej oraz zbiornika głównego. W celu dokładnego określenia części zbiornika, które są najbardziej narażone na proces degradacji, podzielono zbiornik na 10 części, w zależności od odległości od wpływu rzeki Sama (dystans pomiędzy przekrojami ograniczającymi wydzielone strefy wynosił 500 m). Wszystkie analizy przestrzenne wykonane zostały w programie Quantum GIS 2.18 oraz ArcGIS 10.5. Analizy statystyczne zostały przeprowadzone w programie Statistica 13. Przeprowadzone analizy wykazały, że wartości wskaźnika NDVI w okresie od maja do września były wyższe w zbiorniku wstępnym. Największą zmienność wskaźnika NDVI w części wstępnej zaobserwowano w sierpniu, natomiast najmniejszą w maju. Zbiornik główny w okresie 2015-2017 charakteryzował się niższymi wartościami i większą stabilnością wskaźnika NDVI. Analiza zmienności NDVI wykazała, że w części wstępnej (strefy 1-4) następuje spadek wartości na długości zbiornika. Najwyższe wartości wskaźnika występują w pobliżu wpływu rzeki do zbiornika (strefa 1), podczas gdy najniższe przy przegrodzie (strefa 4). Na podstawie uzyskanych wyników, potwierdzono, że część wstępna pełni funkcję ochronną zbiornika głównego, m.in. ogranicza dopływ związków biogennych oraz skupia proces akumulacji osadów dennych. Uzyskane wyniki potwierdzają możliwość zastosowania danych satelitarnych Sentinel-2 do analizy procesu wegetacji w zbiornikach retencyjnych w ujęciu czasowym i przestrzennym. Stwierdzono, że analiza na podstawie zobrazowań satelitarnych charakteryzuje się większą efektywnością w monitoringu środowisk wodnych niż tradycyjne pomiary terenowe, w których wody powierzchniowe oceniane są na podstawie pojedynczych pomiarów.
Źródło:
Rocznik Ochrona Środowiska; 2018, Tom 20, cz. 1; 203-220
1506-218X
Pojawia się w:
Rocznik Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena obrazowych danych teledetekcyjnych do identyfikacji obiektów w zielonej i błękitnej infrastrukturze
Assessment of remote sensing image data to identify objects in green and blue infrastructure
Autorzy:
Pluto-Kossakowska, Joanna
Władyka, Monika
Tulkowska, Weronika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/132389.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Tematy:
ortofotomapa lotnicza
Sentinel-2
NDVI
BDOT10k
aerial orthophotomap
Opis:
W ostatnich latach koncepcja zielonej i błękitnej infrastruktury zdobywa coraz większe uznanie i coraz częściej jest wdrażana również w polskich miastach i gminach. Pełni wiele ważnych funkcji, począwszy od aspektu rekreacyjnego, ekologicznego i ekonomicznego aż po gospodarczy. Koncepcja ta przywiązuje szczególną wagę do elementów środowiska przyrodniczego przy podejmowaniu decyzji dotyczących głównie zagospodarowania przestrzennego, ale też do aspektów jego monitorowania i zarządzania. Aby sprostać temu zadaniu niezbędne jest odwołanie się do aktualnych danych przestrzennych. Można z powodzeniem wykorzystać istniejące bazy danych przestrzennych, jak np. BDOT10k, Natura 2000 czy inne tematyczne powstające w urzędach miast, np. w biurach ochrony środowiska. Wymagają one jednak ustawicznej aktualizacji i tu w sukurs przychodzą zdjęcia wielospektralne, które mogą znacznie przyspieszyć i zautomatyzować proces aktualizacji bazy danych przestrzennych. W zależności od potrzeb i szczegółowości bazy danych można do tego celu wykorzystać dane optyczne z pułapu lotniczego lub satelitarnego. Celem przeprowadzonych badań jest analiza możliwości wykorzystania ortofotomapy lotniczej oraz zdjęcia satelitarnego Sentinel-2 pozyskanych dla dwóch różnych obszarów badawczych. Do eksperymentów zostały wybrane obszary testowe odmienne pod względem charakterystyki pokrycia terenu, stopnia zainwestowania i krajobrazu. Była to gmina miejsko-wiejska o krajobrazie rolniczym oraz centralna dzielnica miasta wojewódzkiego o wysokim wskaźniku zurbanizowania. Opracowano i przetestowano metodykę przetwarzania ortofotomapy i zdjęcia satelitarnego w celu ekstrakcji informacji o obiektach topograficznych reprezentujących roślinność oraz wody będącymi integralną częścią bazy danych „błękitnej i zielonej infrastruktury”. Przeprowadzone badania i analizy porównawcze wskazały na potencjał i ograniczenia obu źródeł danych teledetekcyjnych.
In recent years, the concept of green and blue infrastructure has been earning recognition and is increasingly being implemented in Polish cities and municipalities. It serves many important functions, ranging from recreational, ecological aspects to economic ones. This concept attaches particular attention to elements of the natural environment when making decisions regarding mainly spatial development, but also to aspects of its monitoring and management. To meet this task, it is necessary to refer to current spatial data. It is possible to successfully use existing spatial databases such as BDOT10k, Natura 2000 or other thematic created in city offices, e.g. in environmental protection offices. However, they require constant updating and here remote sensing data comes in, which speeds up the database update process. Depending on the needs and detail of the database, you can obtain data for this purpose from both the air and satellite altitude. The purpose of the research was to analyze the possibilities of using an aerial orthophotomap and a Sentinel-2 satellite image obtained for two different research areas. Test areas that were different in terms of land cover and local government units were selected for the experiments. It was an urban-rural commune with an agricultural landscape and the central district of a selected provincial city with a high urban index. The methodology of orthophotomap and satellite image processing and extraction of information about topographic objects related to vegetation and waters being an integral part of the „blue and green infrastructure” database was developed and tested. The conducted research and comparative analyzes indicated the potential and limitations of both sources of remote sensing data.
Źródło:
Teledetekcja Środowiska; 2018, 59; 13-27
1644-6380
Pojawia się w:
Teledetekcja Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Spatial and Temporal Variability of Moisture Condition in Soil-Plant Environment using Spectral Data and Gis Tools
Autorzy:
Grzywna, H.
Dąbek, P. B.
Olszewska, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/123280.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
drought
soil moisture
NDVI
Sentinel-2
satellite data
remote sensing
Opis:
The studies on agricultural droughts require long-term atmospheric, hydrological and meteorological data. On the other hand, today, the possibilities of using spectral data in environmental studies are indicated. The development of remote sensing techniques, increasing the spectral and spatial resolution of data allows using remote sensing data in the study of water content in the environment. The paper presents the results of the analysis of moisture content of soil-plant environment in the lowland areas of river valley using the spectral data from Sentinel-2. The analyses were conducted between February and November 2016. The spectral data were used to calculate the Normalize Differential Vegetation Index (NDVI) which provided the information about the moisture content of the soil-plant environment. The analyses were performed only on grasslands, on 22 objects located in the research area in the Oder river valley between Malczyce and Brzeg Dolny, Poland. The NDVI values were correlated with the hydrological and meteorological parameters. The analyses showed spatial and temporal variability of the moisture conditions in the soil-plant environment showed by the NDVI variability and existence some relationships between the climatic and spectral indices characterizing the moisture content in the environment.
Źródło:
Journal of Ecological Engineering; 2018, 19, 6; 56-64
2299-8993
Pojawia się w:
Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Using a GEOBIA framework for integrating different data sources and classification methods in context of land use/land cover mapping
Autorzy:
Osmólska, A.
Hawryło, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/145304.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
mapa użytkowanych gruntów
mapa pokrycia terenu
mapa leśna
data fusion
random forest
supervised classification
Sentinel-2
Opis:
Land use/land cover (LULC) maps are important datasets in various environmental projects. Our aim was to demonstrate how GEOBIA framework can be used for integrating different data sources and classification methods in context of LULC mapping.We presented multi-stage semi-automated GEOBIA classification workflow created for LULC mapping of Tuszyma Forestry Management area based on multi-source, multi-temporal and multi-resolution input data, such as 4 bands- aerial orthophoto, LiDAR-derived nDSM, Sentinel-2 multispectral satellite images and ancillary vector data. Various classification methods were applied, i.e. rule-based and Random Forest supervised classification. This approach allowed us to focus on classification of each class ‘individually’ by taking advantage from all useful information from various input data, expert knowledge, and advanced machine-learning tools. In the first step, twelve classes were assigned in two-steps rule-based classification approach either vector-based, ortho- and vector-based or orthoand Lidar-based. Then, supervised classification was performed with use of Random Forest algorithm. Three agriculture-related LULC classes with vegetation alternating conditions were assigned based on aerial orthophoto and Sentinel-2 information. For classification of 15 LULC classes we obtained 81.3% overall accuracy and kappa coefficient of 0.78. The visual evaluation and class coverage comparison showed that the generated LULC layer differs from the existing land cover maps especially in relative cover of agriculture-related classes. Generally, the created map can be considered as superior to the existing data in terms of the level of details and correspondence to actual environmental and vegetation conditions that can be observed in RS images.
Źródło:
Geodesy and Cartography; 2018, 67, 1; 99-116
2080-6736
2300-2581
Pojawia się w:
Geodesy and Cartography
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:
An analysis of flooding coverage using remote sensing within the context of risk assessment
Autorzy:
Solovey, Tatiana
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/94266.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Tematy:
Sentinel-2
Remote Sensing
flood mapping
Water Indexes
teledetekcja
mapowanie powodzi
wskaźnik wody
Opis:
Results of research of the identification of flooding as a result of groundwater table fluctuations on the example of the valley of the River Vistula, with the use of multi-spectral Sentinel-2 images from the years 2017-2018 are presented. An analysis of indexes of water use, calculated on the basis of green, red and shortwave infrared (SWIR) bands, for extraction of water objects and flooded areas was carried out. Based on the analyses conducted, a mapping method was developed, using three water indexes (MNDWI Modified Normalised Difference Water Index, NDTI Normalised Difference Index and NDPI Normalised Difference Pond Index). Results show that the 10 metre false colour composite RNDTIGNDPIBMNDWI obtained significantly improved submerged extractions more than did individual water indexes. Moreover, the 10-m-images of MNDWI and NDPI, obtained by the sharpening High Pass Filter (HPF), may represent more detailed spatial information on floods than the 20-m-MNDWI and NDPI, obtained from original images.
Źródło:
Geologos; 2019, 25, 3; 241-248
1426-8981
2080-6574
Pojawia się w:
Geologos
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of Selected Physicochemical Parameters and Degradation Process Assessment in a Two-Stage Reservoir Jezioro Kowalskie Using Field and Remote Sensing Data
Analiza wybranych parametrów fizykochemicznych i procesu degradacji w dwustopniowym zbiorniku Jezioro Kowalskie na podstawie pomiarów in-situ i danych satelitarnych
Autorzy:
Jaskuła, Joanna
Sojka, Mariusz
Wicher-Dysarz, Joanna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1811801.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
water quality
biogenic compounds
reservoir
NDVI
Sentinel-2
jakość wody
związki biogenne
zbiornik retencyjny
Opis:
The paper presents the results of changes of water quality parameters in a two-stage reservoir, observed in the period 2015-2016. The primary objective of the study was to analyse the spatial changes of the water quality parameters in the two-stage reservoir Jezioro Kowalskie. The second purpose was to assess the dynamics of the vegetation process on the basis of Sentinel-2 satellite data. The study adopts the following research hypotheses: 1) the pre-reservoir limits the inflow of the biogenic compounds to the main reservoir, 2) the vegetation process in the pre-dam reservoir is greater than in the main reservoir. The Jezioro Kowalskie reservoir has two-stage construction – the main and the pre-dam zone. The main role of the pre-dam reservoir is to store sediments and water pollutants. In this study, 13 water quality parameters were analyzed: electrical conductivity (EC), chlorides (Cl-), calcium (Ca2+), magnesium (Mg2+), iron (Fe3+), hardness (Hard), pH, total alkalinity (TAl), total acidity (TAc), ammonium nitrogen (N-NH4), nitrate nitrogen (N-NO3), nitrite nitrogen (N-NO2), phosphate (PO43-). The samples were collected from 4 points, including two points in the pre-reservoir and two points in the main part. In order to determine parts of the reservoir which are exposed to the degradation process, the spatio-temporal changes were analyzed on the basis of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) spectral index. The analyses showed that the NDVI values in the period 2015-2018 in the pre-dam reservoir were higher than those recorded in the main reservoir. In the main reservoir, NDVI values were lower and characterized by similar variability. The study confirms the research hypothesis: the pre-reservoir protects the main part, limiting inflow of biogenic compounds which have an impact on the degradation process (overgrowth, eutrophication). The obtained results confirm that Sentinel-2 satellite imagery allows analysis of the vegetation process in retention reservoirs in terms of time and space.
W pracy przedstawiono zmiany wartości parametrów jakości wody w dwustopniowym zbiorniku retencyjnym w latach 2015-2016. Podstawowym celem pracy była analiza przestrzennych zmian jakości wody zachodzących w zbiorniku Jezioro Kowalskie. Drugim celem była ocena dynamiki degradacji zbiornika (zarastania, eutrofizacji) na podstawie danych satelitarnych Sentinel-2. W pracy przedstawiono hipotezy badawcze: 1) zbiornik wstępny ogranicza dopływ zanieczyszczeń do głównej części, skupiając związki biogenne we wstępnej części, 2) procesy degradacji (zakwitów, eutrofizacji) występują w zbiorniku wstępnym. Zbiornik Jezioro Kowalskie ma dwustopniową konstrukcję, wydzielono w nim część główną oraz wstępną. Do podstawowych zadań zbiornika wstępnego należy ograniczenie dopływu związków biogennych oraz sedymentacji do części głównej. Przeanalizowano wartości 13 parametrów jakości wody: przewodność elektr. (EC), chlorki (Cl-), wapń (Ca2+), magnez (Mg2+), żelazo (Fe3+), twardość og. (Hard), pH, zasadowość og. (TAl), kwasowość og. (TAc), azot amonowy (N-NH4), azot azotanowy (N-NO3), azot azotynowy (N-NO2), fosforany (PO43-). Próbki pobierane były łącznie z 4 punktów pomiarowo-kontrolnych, dwa z nich zlokalizowane były w części wstępnej oraz dwa w zbiorniku głównym. Woda dopływająca do zbiornika retencyjnego charakteryzowała się wysokimi stężeniami związków biogennych. W celu dokładnego określenia części zbiornika narażonych na proces degradacji, do analizy zachodzących zmian wykorzystano indeks NDVI obliczony na podstawie zdjęć satelitarnych Sentinel-2. Przeprowadzone analizy wykazały, że wartości wskaźnika NDVI w miesiącach wegetacyjnych 2015-2018 były wyższe w zbiorniku wstępnym. Część główna zbiornika charakteryzowała się niższymi wartościami i większą stabilnością wskaźnika NDVI. Na podstawie uzyskanych wyników, potwierdzono, że część wstępna pełni funkcję ochronną zbiornika głównego, m.in. ogranicza dopływ związków biogennych, powodujących procesy degradacji (zarastania, eutrofizacji). Uzyskane wyniki potwierdzają możliwość zastosowania danych satelitarnych Sentinel-2 do analizy procesu wegetacji w zbiornikach retencyjnych w ujęciu czasowym i przestrzennym.
Źródło:
Rocznik Ochrona Środowiska; 2019, Tom 21, cz. 1; 439-455
1506-218X
Pojawia się w:
Rocznik Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Free water table area monitoring on wetlands using satellite and UAV orthophotomaps - Kampinos National Park case study
Autorzy:
Góraj, Maciej
Wróblewski, Cezary
Ciężkowski, Wojciech
Jóźwiak, Jacek
Chormański, Jarosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1203882.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
UAV
Sentinel-2
machine learning
surface water
inundation
wetlands
Opis:
The surface water table level is a crucial factor for the existence of wetland habitats, and valuable from the point of view of environmental protection. In particular, surface water table in a hydrological year play an important role, affecting the seasonal changes in conditions of the development of species inhabiting a given patch of vegetation. The occurrence of floods often determines the possibility of survival of a given plant community. Information on the seasonal variability of surface waters, and above all the range of seasonal floods, is very important from the point of view of planning protection activities in National Parks in order to preserve wetland habitats. Nowadays, remote sensing data is an important source of spatial information, particularly those characterized by low cost data acquisition and processing. One such source is imagery collected from satellites, along with products freely distributed by the European Space Agency. Satellites of the Sentinel constellation provide multi-spectral optical remote sensing images recorded at visible and infrared wavelengths. Due to the short satellite revisit time of the Sentinel, the images from this satellite constitute a potential source of information for the monitoring of moisture on wetlands with a high temporal resolution. In this study, the authors aim to demonstrate the possibilities associated with the use of satellite images to monitor the range of a free surface water table in the pilot area located within the basin of the Łasica Channel, located in the Kampinos National Park (Poland). The accuracy of the results of the remote sensing transformations will be assessed using high resolution RGB images obtained with the use of unmanned aerial vehicles (UAV) and control points measurements. The maps of free water table has been acquired as an result of ensemble regressors (Random Forest, Extra Trees, Bagging). Regressors has been learned and applied for two sessions. Promising results were obtained indicating the possibility of using the proposed method on a similar scale.
Źródło:
Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications; 2019, 7, 1; 23-30
2299-3835
2353-5652
Pojawia się w:
Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Monitorowanie zasięgu roślinności o charakterze leśnym w obszarach rekultywowanych z zastosowaniem zobrazowań satelitarnych Sentinel-2
Monitoring the spatial range of forested areas in the reclaimed sites using Sentinel-2 images
Autorzy:
Szostak, M.
Knapik, K.
Likus-Cieślik, J.
Wężyk, P.
Pietrzykowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/980307.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Leśne
Tematy:
tereny rekultywowane
zadrzewienia
zasieg wystepowania
pokrycie terenu
monitoring
satelita Sentinel-2
obrazowanie
przetwarzanie obrazow
wektoryzacja
analiza przestrzenna
image processing
manual vectorization
spatial analyses
reclamation
Opis:
Presented research investigates the possibility of applying the newest, free available satellite images Sentinel−2 for the automation of land use/cover (LULC) mapping in reclaimed areas, mainly in the aspect of monitoring forested areas. The study was performed for the former sulphur mines: ‘Machów’ (871.7 ha of the dump area after the opencast strip mine) and ‘Jeziórko’ (216.5 ha of the afforested area after the borehole exploitation). These areas are characterized by a diverse terrain structure and vegetation cover as the result of reclamation. The applied directions of reclamation were agro−forestry for the Sulphur Mine ‘Machów’ and forestry for the Sulphur Mine ‘Jeziórko’. We verified whether processing of Sentinel−2 data allows for reliable LULC classification – mainly identification forested areas in relation to the LULC mapping prepared by manual vectorization of orthophotomaps. Obtained classification results for Sentinel−2 data were also compared to the results of Landsat 8 images processing. The results of Sentinel−2 images classification showed correct graphical representation of the LULC classes, especially forested areas, in the relation to the results of applied on−screen vectorization of aerial orthophotomaps – better than results of the Landsat 8 images processing. The area of the mail class ‘Forests’ as a result of classification Sentinel−2 and Landsat 8 images compared to the results of manual on−screen vectorization of the orthophomaps shows differences: 5.4% – Sentinel−2, 12.8% – Landsat 8 for Sulphur Mine ‘Machów’ and 1.8% – Sentinel−2, 8.8% – Landsat 8 for Sulphur Mine ‘Jeziórko’. Research indicates the possibility of automation of LULC classification using Sentinel−2 images. It could be very useful for LULC changes monitoring in reclaimed areas, mainly in the aspect of forested areas mapping as a result of way of reclamation.
Źródło:
Sylwan; 2019, 163, 01; 55-61
0039-7660
Pojawia się w:
Sylwan
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie satelitarnych wskaźników teledetekcyjnych do monitorowania uwilgocenia biomasy w uprawach miskanta olbrzymiego (Miscanthus x giganteus)
Application of satellite remote sensing indicators to monitor the moisture of biomass in giant miscanthus crops (Miscanthus x giganteus)
Autorzy:
Kubiak, Katarzyna
Kotlarz, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883159.pdf
Data publikacji:
2019-09-05
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
trawy
Poaceae
miskant olbrzymi
Miscanthus x giganteus
warunki meteorologiczne
fotosynteza C4
biomasa
wilgotnosc
zawartosc wody
teledetekcja
pomiary satelitarne
satelita Sentinel-2
C4 carbon fixation
Sentinel 2 satellite
weather conditions
water index
remote sensing
Opis:
Miskant olbrzymi (Miscanthus x giganteus) z powodu jego fizjologicznej adaptacji do ścieżki fotosyntezy C4 jest uważany za istotny gatunek upraw na cele energetyczne. Dostępność wody silnie wpływa na jego plony, a wysoki plon biomasy z jednostki powierzchni jest związany z miejscami, w których opady wynoszą co najmniej 762 mm rocznie. Celem pracy było wyznaczenie wskaźników teledetekcyjnych obrazujących zawartość wody w uprawach miskanta olbrzymiego za pomocą zobrazowań satelitarnych Sentinel 2 oraz określenie korelacji tych wskaźników z najpowszechniejszym wskaźnikiem teledetekcyjnym biomasy NDVI oraz z warunkami pogodowymi na wybranym terenie w latach 2016-2018. Analiza zależności warunków pogodowych i wartości teledetekcyjnych wskaźników wodnych w badanych uprawach wykazała dość silną ko-relację (ok +0,80) pomiędzy wskaźnikami wodnymi (m.in. NDWI, MSI, NDII, Water Index) a opadami oraz umiarkowaną ujemną korelację (ok -0,40) z temperaturą.
Miscanthus x giganteus due to its physiological adaptation to the C4 photosynthesis pathway is considered as an important species of the crop for energy purposes. The availability of water strongly affects its yield, and the high biomass yield per unit area is associated with places where rainfall is at least 762 mm per year. The work aimed to determine re-mote sensing indicators showing the water content in Miscanthus x giganteus cultivars using Sentinel 2 satellite imagery and to determine the correlation of these indicators with the most common remote-sensing NDVI biomass and weather conditions in a selected area in 2016-2018. Analysis of the relationship between weather conditions and remote sensing values of water indicators in the studied crops showed quite strong correlation (about +0.80) between water indicators (including NDWI, MSI, NDII, Water Index) and precipitation and moderate negative correlation (about -0.40) with tem-perature.
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2019, 3; 16-18
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Flooded wetlands mapping from Sentinel-2 imagery with spectral water index : a case study of Kampinos National Park in central Poland
Autorzy:
Solovey, Tatiana
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2059679.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Państwowy Instytut Geologiczny – Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
remote sensing
Sentinel-2
flooded wetlands mapping
Modified Normalised Difference Water Index
MNDWI
Normalised Difference Pond Index
NDPI
Normalised Difference Turbidity Index
NDTI
Opis:
Flood monitoring of wetlands and floodplains is a new issue in remote sensing, as compared to the mapping of open water bodies. The method based on spectral water indices, calculated on the basis of green, red and shortwave infrared bands, is one of the most popular methods for the recognition of a water body in multispectral images. The recently introduced Sentinel-2 satellite can provide multispectral images with high spatial resolution. This new data set is potentially of great importance for flood mapping, due to its free access and the frequent revisit capabilities. In this study, three popular water indices (Modified Normalized Difference Water Index, Normalized Difference Pond Index and Normalized Difference Turbidity Index) were used. The efficiency of the proposed method was tested experimentally using the Sentinel-2 image for the Kampinos National Park in Poland. The experiment compared four extraction algorithms including three based on individual water indicators and one on a combination of them. The results showed that the 10-metre false colour composite produced significantly improved the recognition of flooding in wetland areas by comparison with single spectral water indices. In this way, flooded wetlands were mapped based on the Sentinel-2 data set for the years 2017-2018.
Źródło:
Geological Quarterly; 2020, 64, 2; 492--505
1641-7291
Pojawia się w:
Geological Quarterly
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja pokrycia terenu z wykorzystaniem obrazów Sentinel-2A przetworzonych za pomocą metody głównych składowych (PCA)
Land cover classification using Sentinel-2A images processed by the principal components method (PCA)
Autorzy:
Kałużna, Urszula
Będkowski, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2058371.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Tematy:
teledetekcja
pokrycie terenu
EGiB
Sentinel-2A
PCA
nadzorowana klasyfikacja obrazu
remote sensing
land cover
Land and Buildings Register
supervised image classification
Opis:
Celem badań jest ocena możliwości realizacji klasyfikacji nadzorowanej z wykorzystaniem obrazów (komponentów) uzyskiwanych w wyniku przetworzenia oryginalnych obrazów Sentinel-2A za pomocą metody głównych składowych (PCA). Klasyfikację wykonano w ośmiu wariantach, z wykorzystaniem algorytmów najmniejszej odległości (MD, Minimum Distance) oraz największego prawdopodobieństwa (ML, Maximum Likelihood), przy czym zastosowano oryginalne kanały 2, 3, 4, 8 Sentinel-2A oraz różną liczbę komponentów. Wyniki klasyfikacji oceniono poprzez porównanie z danymi o pokryciu terenu według Ewidencji Gruntów i Budynków (EGiB). Przeprowadzenie klasyfikacji na ograniczonej do dwóch liczbie komponentów uzyskanych w procedurze PCA tylko nieznacznie zmieniło wyniki w porównaniu do klasyfikacji na oryginalnych, nieprzetworzonych kanałach Sentinel-2A. Najbardziej zbliżone do danych EGiB rezultaty uzyskano stosując klasyfikację ML kanałów oryginalnych, nieprzetworzonych lub używając wszystkich komponentów PCA. Podjęta próba porównania pokrycia terenu ustalonego za pomocą klasyfikacji obrazów satelitarnych z klasami pokrycia, które zostały wyodrębnione z mapy EGiB wykazała, że przetworzenie mapy z postaci wektorowej na rastrową wpływa istotnie na uzyskiwane wyniki.
The aim of the research is to assess the feasibility of supervised classification using images (components) obtained through processing the original Sentinel-2A images by means of the principal component method (PCA). The classification was performed in eight variants, using the algorithms of the minimum distance (MD) and the maximum likelihood (ML), with the original channels 2, 3, 4, 8 of Sentinel-2A and a various number of components. The results of the classification were assessed by comparing them to the land coverage data of Land and Buildings Register (Ewidencja Gruntów i Budynków – EGiB). Performing the classification on a number of PCA components limited to two only slightly altered the results compared to the classification on the original, raw Sentinel-2A channels. The results most similar to the EGiB data were obtained using the ML classification of the original channels, i.e. raw channels or using all PCA components. The attempt to compare the land coverage established by the classification of satellite images to the coverage classes that were extracted from the EGiB map revealed that processing the map from vector to raster form significantly influences the obtained results.
Źródło:
Teledetekcja Środowiska; 2020, 61; 19-37
1644-6380
Pojawia się w:
Teledetekcja Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 29

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