Informacja

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

Wyszukujesz frazę "hyperspectral data" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-11 z 11
Tytuł:
Próba integracji satelitarnych obrazów hiperspektralnych z nieobrazowymi naziemnymi danymi spektrometrycznymi na przykładzie Zbiornika Dobczyckiego
Assessment of integration of hyperspectral satellite image with non-imaging field spectrometer measurements – Dobczycki Reservoir example
Autorzy:
Hejmanowska, B.
Drzewiecki, W.
Głowienka, E.
Mularz, S.
Zagajewski, B.
Sanecki, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130846.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
HYPERION
ALI
ASD
dane hiperspektralne
imaging spectroscopy
hyperspectral data
Opis:
W czerwcu 2006 został przeprowadzony eksperyment teledetekcyjny w rejonie Zbiornika Dobczyckiego, w ramach, którego dokonano rejestracji hiperspektralnych obrazów satelitarnych Hyperion i ALI. Równocześnie przeprowadzono pomiary naziemne za pomocą spektrometru FieldSpec HH firmy ASD Inc., (Analytical Spectral Device) oraz pobrano próby osadów dennych ze zbiornika i wody nad osadowej. Miejsce pobrania prób wyznaczano za pomocą odbiornika GPS. Do przetwarzania obrazów satelitarnych oraz ich porównania z pomiarami spektrometrycznymi wykorzystano oprogramowanie ENVI. Ostatecznie wybrane z obrazów z HYPERION kompozycje barwne oraz wyniki analiz zostały zintegrowane z innymi warstwami istniejącymi już w bazie danych GIS (archiwalne obrazy satelitarne, lotnicze, mapy topograficzne, mapa sozologiczna, mapa glebowa, DTM) w środowisku Geomedia. Wykorzystano możliwość integracji różnych formatów i układów współrzędnych (1992 – ortofotomapa, DTM, mapa sozologiczna, 1942 – mapa glebowa, UTM – archiwalne obrazy satelitarne, pomiar GPS). Przetwarzanie obrazów hiperspektranych za pomocą oprogramowania ENVI polegało, na wstępnej korekcji wpływu atmosfery i próbie porównania krzywych spektrometrycznych z krzywymi spektralnymi z obrazów satelitarnych. Ostatnim etapem była analiza porównawcza wyników pomiaru bezpośredniego wody nad osadowej z przebiegiem krzywych spektralnych uzyskanych teledetekcyjnie. W artykule opublikowano wstępne rezultaty badań prowadzonych w ramach projektu KBN 3T 09D 09429 pt. „Badania procesów akumulacji i przemian związków chemicznych w osadach Dobczyckiego Zbiornika wody pitnej dla miasta Krakowa w celu oceny jego stanu jako ekosystemu”. Uzyskane w omawianym eksperymencie wyniki stanowią potencjalnie znacznie większy materiał badawczy niż zostało to zaprezentowane w publikacji. W przyszłości planowane są dalsze prace w kierunku lepszej wstępnej kalibracji obrazów satelitarnych, co umożliwiłoby wiarygodne porównanie pomiarów naziemnych i obrazów satelitarnych.
In June 2006, a remote sensing experiment for Dobczyce Reservoir monitoring, was performed. The following data was gathered: hyperspectral images – HYPERION, multispectral images – ALI, ASD spectrometer measurements, laboratory measurements of water probe in 6 points of the reservoir. Point position was measured by GPS. Images were processed using ENVI software, initial correction and data extraction was performed. For integration, data in different formats and Geomedia coordinate systems was applied. In the paper, some results of laboratory measurements area are presented. The data was analyzed on the satellite composition to test the qualitative correlations between images and laboratory measurements. A coincidence was obtained in about 70 % (its reliability is limited because of amount of measurement points). Reflection coefficient in upper part of reservoir (more suspended matter) was ca. 0.06 and in lower part it was ca. 0.02, which confirms the quantitatively visual interpretation of the satellite composition. Unfortunately, comparison between spectrometric measurements with the spectral curve from satellite image was not successful. Image correction of the atmospheric effect was probably not satisfactory. In this paper, only initial results of the experiment are presented. In the future, the improvement of the initial correction is planned to make the comparison between spectrometer and image spectral curves possible.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 207-216
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Mapping vegetation communities of the Karkonosze National Park using APEX hyperspectral data and Support Vector Machines
Autorzy:
Marcinkowska, Adriana
Zagajewski, Bogdan
Ochtyra, Adrian
Jarocińska, Anna
Raczko, Edwin
Kupková, Lucie
Stych, Premysl
Meuleman, Koen
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2037399.pdf
Data publikacji:
2014-06-25
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Geografii i Studiów Regionalnych
Tematy:
Hyperspectral data
APEX
Karkonosze National Park
mapping/ classification
vegetation communities
Opis:
This research aims to discover the potential of hyperspectral remote sensing data for mapping mountain vegetation ecosystems. First, the importance of mountain ecosystems to the global system should be stressed due to mountainous ecosystems forming a very sensitive indicator of global climate change. Furthermore, a variety of biotic and abiotic factors influence the spatial distribution of vegetation in the mountains, producing a diverse mosaic leading to high biodiversity. The research area covers the Szrenica Mount region on the border between Poland and the Czech Republic - the most important part of the Western Karkonosze and one of the main areas in the Karkonosze National Park (M&B Reserve of the UNESCO). The APEX hyperspectral data that was classified in this study was acquired on 10th September 2012 by the German Aerospace Center (DLR) in the framework of the EUFAR HyMountEcos project. This airborne scanner is a 288-channel imaging spectrometer operating in the wavelength range 0.4-2.5 μm. For reference patterns of forest and non-forest vegetation, maps (provided by the Polish Karkonosze National Park) were chosen. Terrain recognition was based on field walks with a Trimble GeoXT GPS receiver. It allowed test and validation dominant polygons of 15 classes of vegetation communities to be selected, which were used in the Support Vector Machines (SVM) classification. The SVM classifier is a type of machine used for pattern recognition. The result is a post classification map with statistics (total, user, producer accuracies, kappa coefficient and error matrix). Assessment of the statistics shows that almost all the classes were properly recognised, excluding the fern community. The overall classification accuracy is 79.13% and the kappa coefficient is 0.77. This shows that hyperspectral images and remote sensing methods can be support tools for the identification of the dominant plant communities of mountain areas.
Źródło:
Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development; 2014, 18, 2; 23-29
0867-6046
2084-6118
Pojawia się w:
Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Methods for Detection of Asbestos-Cement Roofing Sheets
Metody wykrywania azbestowo-cementowych pokryć dachowych
Autorzy:
Książek, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/386046.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
asbestos
remote sensing
hyperspectral data
orthophotomap
azbest
teledetekcja
dane hiperspektralne
ortofotomapa
Opis:
It is estimated that currently in the Republic of Poland there are about 14.5 mln tonnes of asbestos products, mainly eternit panels. The problem of detection and utilisation of asbestos-containing materials is extremely important due to their detrimental impact on human health. Pathogenic effects of asbestos are associated with the inhalation of its airborne fibres that can cause respiratory diseases, such as: asbestosis, lung cancer, mesothelioma of pleura and peritoneum. Therefore, it is important to explore available methods to try to develop technology for detection and location of asbestos in the human environment. The paper presents the previous experience in the field of remote sensing detection of asbestos roofs which have been described in the literature. Furthermore, it was described own experiment which checked the possibility of visual detection of asbestos roofing on high resolution orthophotomaps. Results of this work suggest that the potential for automatic detection of roofing materials have hyperspectral aerial imaging methods. Research are worth continuing because public administration authorities are interested in introduction to GIS the location of asbestos roofs for the efficient management of their utilisation.
Szacuje się, że obecnie na terenie Polski znajduje się około 14,5 miliona ton wyrobów azbestowych, głównie płyt eternitowych. Problem wykrycia i utylizacji materiałów zawierających azbest jest niezwykle istotny ze względu na ich niekorzystny wpływ na ludzkie zdrowie. Chorobotwórcze działanie azbestu związane jest z wdychaniem jego włókien zawieszonych w powietrzu, które mogą powodować choroby układu oddechowego, m.in.: pylicę azbestową (azbestoza), raka płuc, międzybłoniaka opłucnej i otrzewnej. W związku z tym istotne jest, aby zbadać dostępne metody teledetekcyjne w celu opracowania technologii wykrywania i lokalizacji azbestu w otoczeniu człowieka. W pracy przedstawiono dotychczasowe doświadczenia w zakresie teledetekcyjnego wykrywania dachów azbestowych, opisane w literaturze przedmiotu. Ponadto opisano eksperyment własny autorki, polegający na sprawdzeniu możliwości wizualnej detekcji pokryć azbestowych na wysokorozdzielczych ortofotomapach. Z pracy wynika, że automatyczne wykrywanie pokryć dachowych może być możliwe dzięki zastosowaniu metod obrazowania hiperspektralnego z pułapu lotniczego. Badania są warte kontynuacji, gdyż istnieje zainteresowanie organów administracji publicznej wprowadzaniem do systemów GIS funkcji lokalizowania pokryć azbestowych na potrzeby sprawnego zarządzania ich utylizacją.
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2014, 8, 3; 59-76
1898-1135
Pojawia się w:
Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Laboratory and image spectroscopy for evaluating the biophysical state of meadow vegetation in the Krkonoše National Park
Autorzy:
Jelének, Jan
Kupková, Lucie
Zagajewski, Bogdan
Březina, Stanislav
Ochytra, Adrian
Marcinkowska, Adriana
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2037403.pdf
Data publikacji:
2014-06-25
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Geografii i Studiów Regionalnych
Tematy:
LAI
fAPAR
hyperspectral data
meadow vegetation
invasive species
the Krkonoše National Park
Opis:
The paper deals with the evaluation of mountain meadow vegetation condition using in-situ measurements of the fraction of Accumulated Photosynthetically Active Radiation (fAPAR) and Leaf Area Index (LAI). The study analyses the relationship between these parameters and spectral properties of meadow vegetation and selected invasive species with the goal of finding out vegetation indices for the detection of fAPAR and LAI. The developed vegetation indices were applied on hyperspectral data from an APEX (Airborne Prism Experiment) sensor in the area of interest in the Krkonoše National Park. The results of index development on the level of the field data were quite good. The maximal sensitivity expressed by the coefficient of determination for LAI was R2 = 0.56 and R2 = 0.79 for fAPAR. However, the sensitivity of all the indices developed at the image level was quite low. The output values of in-situ measurements confirmed the condition of invasive species as better than that of the valuable original meadow vegetation, which is a serious problem for national park management.
Źródło:
Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development; 2014, 18, 2; 15-22
0867-6046
2084-6118
Pojawia się w:
Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przetwarzanie wstępne danych z hiperspektralnego sensora satelitarnego HYPERION
Pre-processing of spaceborne hyperspectral HYPERION data
Autorzy:
Głowienka, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130032.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
dane hiperspektralne
HYPERION
striping
smiling
korekcja atmosferyczna
FLAASH
odbicie spektralne
hyperspectral data
destriping
atmospheric correction
reflectance
Opis:
W artykule przedstawiono metodykę przetwarzania wstępnego satelitarnych danych hiperspektralnych z sensora HYPERION. Jest to sensor umieszczony na platformie satelity EO-1 (Earth Observing - 1) wraz z multispektralnym sensorem ALI (Advanced Land Image). Hyperion rejestruje obraz w 242 kanałach z rozdzielczością spektralną 10 nm dla zakresów 357÷1058 nm (70 kanałów VNIR) oraz 852÷2576 nm (172 kanałów SWIR), z rozdzielczością przestrzenną 30 m. W artykule przedstawiono wyniki metod przetwarzania danych hiperspektralnych dla fragmentu sceny HYPERIONA. Przetwarzanie wstępne tzw. pre-processing wymaga odpowiedniego przygotowania i analizy danych. Przeprowadzane w programie ENVI (Environment for Visualizing Image) procedury pre-processingu obrazu HYPERIONA, podzielone zostały na dwa główne etapy. W pierwszym etapie wykonano, tzw. destriping, czyli usuwanie zakłóceń spowodowanych niestabilnością sensora lub wadliwie działającymi detektorami oraz korekcję efektu smile, ujawniającego się w obrazach hiperspektralnych w postaci gradientu jasności. Do identyfikacji kanałów obarczonych efektem smile a także do częściowego wyeliminowania tego zakłócenia wykorzystano transformację Minimum Noise Fraction (MNF) oraz Inverse MNF. W drugim etapie pre-processingu wykonana została korekcja atmosferyczna obrazu HYPERIONA. Korekcję przeprowadzono za pomocą programu Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH) dostępnego, jako moduł programu ENVI. W wyniku dokonanego na obrazie HYPERIONA pre-processingu, usunięte zostały zakłócenia stripingu, smilingu oraz zakłócenia związane z wpływem atmosfery.
The paper presents methodology of preliminary pre-processing of spaceborne hyperspectral data. HYPERION is a sensor, placed on the platform of EO-1 (Earth Observing-1) satellite, which records images in 242 channels, at the spectral resolution of 10 nm and the spatial resolution of 30 m. The paper described results of processing hyperspectral data for the HYPERION’s scene fragment. Preliminary processing, or the so-called pre-processing requires proper preparation and analysis of data. Procedures of pre-processing a HYPERION's image, performed with the use of ENVI (Environment for Visualizing Image) software, were split into two main stages. The first stage involved the so-called destriping, or the removal of interference caused by the instability of the sensor and defectively operating detectors. Another very important measure, aimed at preparing the image for the subsequent extraction of its thematic information was the removal of the "smile" effect, revealed in hyperspectral images in the form of the brightness gradient. The Minimum Noise Fraction (MNF) and Inverse MNF transformations were applied to identify those channels burdened with the "smile" effect, and also to partially eliminate that interference. The second stage of pre-processing involved the atmospheric correction of the HYPERION's image. That correction was achieved by means of Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH) programme, available as a module of ENVI software. The pre-processing resulted in removal of striping, smiling, and interfering of atmosphere's impact.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2008, 18a; 131-140
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation of bare soil moisture from remote sensing indices in the 0.4-2.5 mm spectral range
Szacowanie wilgotności gleby za pomocą wskaźników teledetekcyjnych w zakresie spektralnym 0,4-2,5 mm
Autorzy:
Kubiak, Katarzyna
Stypułkowska, Justyna
Szymański, Jakub
Spiralski, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/36441767.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Lotnictwa
Tematy:
soil moisture content
remote sensing
hyperspectral data
bare soil
UAV
wilgotność gleby
teledetekcja
dane hiperspektralne
gleba
Opis:
Soil moisture content (SMC) is an important element of the environment, influencing water availability for plants and atmospheric parameters, and its monitoring is important for predicting floods or droughts and for weather and climate modeling. Optical methods for measuring soil moisture use spectral reflection analysis in the 350-2500 nm range. Remote sensing is considered to be an effective tool for monitoring soil parameters over large areas and to be more cost effective than in situ measurements. The aim of this study was to assess the SMC of bare soil on the basis of hyperspectral data from the ASD FieldSpec 4 Hi-Res field spectrometer by determining remote sensing indices and visualization based on multispectral data obtained from UAVs. Remote sensing measurements were validated on the basis of field humidity measurements with the HH2 Moisture Meter and ML3 ThetaProbe Soil Moisture Sensor. A strong correlation between terrestrial and remote sensing data was observed for 7 out of 11 selected indexes and the determination coefficient R2 values ranged from 67%-87%. The best results were obtained for the NINSON index, with determination coefficient values of 87%, NSMI index (83.5%) and NINSOL (81.7%). We conclude that both hyperspectral and multispectral remote sensing data of bare soil moisture are valuable, providing good temporal and spatial resolution of soil moisture distribution in local areas, which is important for monitoring and forecasting local changes in climate.
Zawartość wody w glebie (SMC) jest ważnym elementem środowiska wpływającym na dostępność wody dla roślin, parametry atmosferyczne, a jej monitorowanie jest istotne w prognostyce powodzi lub susz a także modelowaniu pogody i klimatu. Optyczne metody pomiaru wilgotności gleby wykorzystują analizę odbicia spektralnego w zakresie od 350 do 2500 nm. Uważa się, że teledetekcja jest skutecznym narzędziem monitorowania parametrów gleby na dużych obszarach i jest bardziej opłacalna w porównaniu z pomiarami in situ. Celem pracy jest ocena SMC gleby niepokrytej/skąpo pokrytej roślinnością na podstawie danych hiperspektralnych ze spektrometru polowego ASD FieldSpec 4 Hi-Res poprzez wyznaczenie wskaźników teledetekcji i wizualizacji na podstawie danych wielospektralnych uzyskanych z UAV. Pomiary teledetekcyjne zostały zweryfikowane na podstawie pomiarów wilgotności w terenie za pomocą miernika wilgotności HH2 z sondą Thete Probe ML3. Silną korelację między danymi naziemnymi i teledetekcyjnymi zaobserwowano dla 7 z 11 wybranych wskaźników, a wartości współczynników determinacji R2 wahały się w granicach 67%-87%. Najlepsze wyniki uzyskano dla indeksu NINSON o wartościach współczynników determinacji 87% a także dla indeksu NSMI 83,5% i NINSOL 81,7%. Dane z teledetekcji hiper- i multispektralnej dotyczące wilgotności niepokrytej/skąpo pokrytej roślinnością gleby mają wielką wartość, ponieważ zapewniają dobrą czasową i przestrzenną rozdzielczość rozkładu wilgotności gleby na obszarach lokalnych co jest istotne dla monitoringu i prognozowania lokalnych zmian klimatu.
Źródło:
Transactions on Aerospace Research; 2021, 2 (263); 1-11
0509-6669
2545-2835
Pojawia się w:
Transactions on Aerospace Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hyperspectral Discrimination of Asbestos‑Cement Roofing
Określenie cech i długości fal istotnych przy rozpoznawaniu azbestowo‑cementowych pokryć dachowych
Autorzy:
Krówczyńska, M.
Wilk, E.
Pabjanek, P.
Kycko, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/385620.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
azbest
rozróżnianie azbestu
dane hiperspektralne
krzywe spektralne
azbestowe pokrycia dachowe
asbestos
asbestos discrimination
hyperspectral data
spectral curves
asbestos roofing
Opis:
Azbest i wyroby zawierające azbest są szkodliwe dla zdrowia człowieka, dlatego ich wykorzystywanie i produkcja zostały zabronione w 55 krajach świata, włączając kraje UE. Ponieważ pokrycia dachowe stanowią 90% wykorzystywanych na świecie wyrobów zawierających azbest, istotne jest zastosowanie technik teledetekcyjnych do identyfikacji i mapowania rozmieszczenia tych wyrobów. Celem niniejszej pracy jest określenie możliwości rozpoznawania azbestowych pokryć dachowych wsród innych rodzajów dachów na podstawie krzywych spektralnych oraz wskazanie długości fal elektromagnetycznych do klasyfikacji. Krzywe spektralne zostały pomierzone w warunkach laboratoryjnych, pomiarom poddano 43 rodzaje typowych pokryć dachowych w Polsce z wykorzystaniem spektrometru ASD FieldSpec 3 (350–2500 nm). Badane pokrycia dachowe były zróżnicowane pod względem materiału (metalowe, ceramiczne, cementowe, azbestowo‑cementowe, papa), powłoki zabezpieczającej (emaliowane, lakierowane, angobowane, matowe, poliestrowe), koloru i kształtu (płaski, falisty). Próbki płyt azbestowo‑cementowych do badań zostały zebrane w trakcie badań terenowych, natomiast odbicia spektralne pozostałych rodzaje pokryć dachowych zostały pomierzone na podstawie materiałów przekazanych przez producentów. Na podstawie analizy krzywych spektralnych można stwierdzić, iż istnieje możliwość rozróżnienia azbestowych pokryć dachowych od innych rodzajów pokryć. Z badań wynika, iż rozpoznanie pokryć azbestowo‑cementowych jest możliwe przy zastosowaniu fal o następujących długościach: 410, 550, 670, 740, 870, 990, 1310, 1700, 1840, 2130, 2200 i 2270 nm.
Asbestos-containing products are harmful to human health, and therefore their usage and production was banned in 55 countries, including the EU. Since asbestos‑cement roofing accounts for 90% of asbestos used in the world today, an important issue is to use remote sensing data for asbestos identification and mapping. The objective of this study was to determine the possibilities of discrimination of asbestos‑cement roofing (ACR) from other roof coverings, based on spectral signatures, and to select the most appropriate wavelengths for classification purposes. Spectral signatures were measured under laboratory conditions for 43 types of roof coverings typical of buildings in Poland with the use of ASD FieldSpec 3 (350–2500 nm). Roofing coverings were varied as to the composition material (metal sheet, ceramic, cement, asbestos‑cement, roofing felt), coating (enamelled, lacquered, matt, clayed, polyester), colour, and shape (corrugated, flat). Samples of asbestos‑cement roofing were collected during field visits and others were acquired from distributors of building construction materials. An analysis of spectral signatures indicates that there is a possibility of discrimination of ACR from other roof coverings. The optimal wavelengths determined were 410, 550, 670, 740, 870, 990, 1310, 1700, 1840, 2130, 2200, and 2270 nm.
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2017, 11, 1; 47-65
1898-1135
Pojawia się w:
Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie lotniczej teledetekcji hiperspektralnej w klasyfikacji gatunkowej lasów strefy umiarkowanej
Airborne hyperspectral data for the classification of tree species a temperate forests
Autorzy:
Wietecha, M.
Modzelewska, M.
Stereńczak, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/987129.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Leśne
Tematy:
lesnictwo
strefa umiarkowana
teledetekcja
dane hiperspektralne
wykorzystanie
lasy
sklad gatunkowy
drzewa lesne
klasyfikacja
remote sensing
hyperspectral data
tree species classification
Opis:
The review focuses on use of airborne hyperspectral imagery in forest species classification. Studies mentioned in the review concern hyperspectral image classification with use of various methods. Only research, where study area is located in Europe or North America were selected. Articles were reviewed with respect to used pre−processing methods, methods of feature selection or feature extraction, algorithms of image classification and trees species which were classified. The whole process of acquiring and working with hyperspectral data is described. Different approaches (e.g. use or skip atmospheric corrections) were compared. In each article, various deciduous and conifer species were classified. Studies comparing several classification algorithms (Spectral Angle Mapper, Support Vector Machine, Random Forest) were mentioned. In most cases SVM gives the best results. Species, which are classified with the highest accuracy, include Scots pine (Pinus sylvestris) and Norway spruce (Picea abies). Broadleaved species are, in general, classified with lower accuracy than conifer ones. Within broadleaved trees, European beech (Fagus sylvatica) and oaks (Quercus sp.) are classified with the highest accuracy.
Źródło:
Sylwan; 2017, 161, 01; 3-17
0039-7660
Pojawia się w:
Sylwan
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Określenie składu gatunkowego lasów Góry Chojnik (Karkonoski Park Narodowy) z wykorzystaniem lotniczych danych hiperspektralnych APEX
Identification of tree species in Mt Chojnik (Karkonoski National Park) forest using airborne hyperspectal APEX data
Autorzy:
Raczko, E.
Zagajewski, B.
Ochtyra, A.
Jarocińska, A.
Marcinkowska-Ochtyra, A.
Dobrowolski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/989774.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Leśne
Tematy:
lesnictwo
Karkonoski Park Narodowy
gory
Chojnik
lasy
sklad gatunkowy
metody badan
teledetekcja
pomiary hiperspektralne
skaner APEX
svm classification
apex hyperspectral data
species structure
Opis:
We used hyperspectral data from APEX scanner (288 spectral bands in 380−2500 nm spectral range; 3,5 m spatial resolution) to classify five tree species occurring in the area of Mt. Chojnik in the Karkonoski National Park (south−western Poland). Data used to delimit learning and verification polygons were acquired during field research in August 2013, when ground truth polygons were acquired using device equipped with GPS receiver. Raw APEX data went through radiometric and geometric correction at VITO office. To reduce processing time, 40 most informative bands were selected using information content analysis. The Support Vector Machines (SVM) algorithm was used for classification of the following tree species: Fagus sylvatica L., Betula pendula Roth, Pinus sylvestris L., Picea alba L. Karst and Larix decidua Mill. Final classification had 78.66% overall accuracy with Kappa coefficient equal to 0.71. The best classified species included beech (87.09%) and pine (83.96%), while the worst results were obtained for larch (60.29%). Low accuracy for larch could be caused by the fact that most of larch trees in the research area grow in small patches, which made it hard to specify large enough sample of training data. All classified tree species had producer's accuracy of at least 60%, with the highest value reaching 87%. User's accuracies were from 53% for pine to 85% for beech. It is possible to classify tree species using hyperspectral data with moderate to high accuracy even if the data used lacked atmospheric correction. Further work will focus on improving the classification accuracy and use of neural networks based classification methods. Results from this paper will serve as basis for tree species map of the Karkonoski National Park.
Źródło:
Sylwan; 2015, 159, 07; 593-599
0039-7660
Pojawia się w:
Sylwan
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assessment of Imaging Spectroscopy for rock identification in the Karkonosze Mountains, Poland
Autorzy:
Mierczyk, Monika
Zagajewski, Bogdan
Jarocińska, Anna
Knapik, Roksana
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1035939.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Geografii i Studiów Regionalnych
Tematy:
Rock identification
Imaging Spectroscopy
APEX hyperspectral airborne imagery data
Spectral Angle Mapper
Linear Spectral Unmixing
Matched Filtering
Opis:
Based on laboratory, field and airborne-acquired hyperspectral data, this paper aims to analyse the dominant minerals and rocks found in the Polish Karkonosze Mountains. Laboratory spectral characteristics were measured with the ASD FieldSpec 3 spectrometer and images were obtained from VITO’s Airborne Prism EXperiment (APEX) scanner. The terrain is covered mainly by lichens or vascular plants creating significant difficulties for rock identification. However, hyperspectral airborne imagery allowed for subpixel classifications of different types of granites, hornfels and mica schist within the research area. The hyperspectral data enabled geological mapping of bare ground that had been masked out using three advanced algorithms: Spectral Angle Mapper, Linear Spectral Unmixing and Matched Filtering. Though all three methods produced positive results, the Matched Filtering method proved to be the most effective. The result of this study was a set of maps and post classification statistical data of rock distribution in the area, one for each method of classification.
Źródło:
Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development; 2016, 20, 1; 34-40
0867-6046
2084-6118
Pojawia się w:
Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Data acquisition with the APEX hyperspectral sensor
Autorzy:
Vreys, Kristin
Iordache, Marian-Daniel
Bomans, Bart
Meuleman, Koen
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1035944.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Geografii i Studiów Regionalnych
Tematy:
Hyperspectral
data acquisition
airborne
APEX
mission planning
Opis:
APEX (Airborne Prism EXperiment) is a high spectral and spatial resolution hyperspectral sensor developed by a Swiss-Belgian consortium on behalf of the European Space Agency. Since the acceptance of the instrument in 2010, it has been operated jointly by the Flemish Institute for Technological Research (VITO, Mol, Belgium) and the Remote Sensing Laboratories (RSL, Zurich, Switzerland). During this period, several flight campaigns have been performed across Europe, gathering over 4 Terabytes of raw data. Following radiometric, geometric and atmospheric processing, this data has been provided to a multitude of Belgian and European researchers, institutes and agencies, including the European Space Agency (ESA), the European Facility for Airborne Research (EUFAR) and the Belgian Science Policy Office (BelSPO). The applications of APEX data span a wide range of research topics, e.g. landcover mapping (mountainous, coastal, countryside and urban regions), the assessment of important structural and (bio)physical characteristics of vegetative and non-vegetative species, the tracing of atmospheric gases, and water content analysis (chlorophyll, suspended matter). Recurrent instrument calibration, accurate flight planning and preparation, and experienced pilots and instrument operators are crucial to successful data acquisition campaigns. In this paper, we highlight in detail these practical aspects of a typical APEX data acquisition campaign.
Źródło:
Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development; 2016, 20, 1; 5-10
0867-6046
2084-6118
Pojawia się w:
Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-11 z 11

    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