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 "object-based classification" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Zastosowanie technik geomatycznych w opracowywaniu map pokrycia i użytkowania terenu dla obszarów zrekultywowanych
    The use of geo-technologies for land use mapping on reclaimed areas
    Autorzy:
    Szostak, M.
    Nowicka, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/129940.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    rekultywacja
    ortofotomapa
    klasyfikacja nadzorowana
    Landsat
    recultivation
    ortophotomap
    object-based classification
    Opis:
    The aim of this study was to investigate the possible use of geotechniques and generally available geodata for mapping land cover on reclaimed areas . The choice of subject was dictated by the growing number of such areas and the related problem of restoring their value. The validity of the use of modern technology, including GIS, photogrammetry and remote sensing, was determined, especially for the land cover classes mapping that are relevant in assessing the effects of reclamation and analyzes of the changes taking place on such sites. The study was performed for dump site of the Sulphur Mine "Machów", which is an example of the reclaimed area, located in the Tarnobrzeski district. The research materials consisted of aerial orthophotos, which were the basis of on-screen vectorization of land cover classes; Landsat satellite images, which were used in the pixel based classification; and the CORINE Land Cover database as a general reference to the global maps of land cover and land use. The site was characterized by relatively large mosaic of landscape which is typical for reclaimed areas. Due to this fact, high resolution aerial photos were most suitable for the land cover mapping, allowing distinguishing highest number of land cover classes. The process was also successfully automated with the means of pixel-based image classification on the satellite images. This resulted also in the subjectivity of the operator and time costs. The efford made to develop land cover classes, supported with thorough knowledge of the operator, is important for the proper evaluation of the reclamation process.
    Celem pracy było zbadanie możliwości wykorzystania technik geoinformatycznych i ogólnie dostępnych geodanych dla opracowywania map pokrycia (użytkowania) terenu obszarów zrekultywowanych. Wybór tematu był podyktowany rosnącą liczbą takich obszarów i częstym problemem przywrócenia lub nadania gruntom poprzemysłowym wartości użytkowych (wykonanie rekultywacji). Określano zasadność wykorzystania nowoczesnych technologii GIS oraz materiałów geodezyjnych dla wyznaczenia granic klas pokrycia terenu, istotnych w ocenie efektów rekultywacji oraz analizach zmian zachodzących na tego rodzaju obiektach. Badania wykonano dla zwałowiska zewnętrznego Kopalni Siarki "Machów", zlokalizowanego na terenie powiatu tarnobrzeskiego, będącego przykładem obszaru zrekultywowanego. Podstawowymi materiałami badawczymi były ortofotomapy lotnicze, na postawie których wykonano wektoryzację ekranową klas pokrycia terenu; zobrazowania satelitarne Landsat, które posłużyły do przeprowadzenia klasyfikacji pikselowej oraz dane programu CORINE Land Cover, jako ogólne odniesienie do globalnych map pokrycia i użytkowania terenu. Zwałowisko Kopalni „Machów” charakteryzowała stosunkowo duża mozaikowatość krajobrazu (często występująca na terenach rekultywowanych), więc właściwą przydatnością do sporządzania map pokrycia terenu charakteryzowały się wysokorozdzielcze ortofotomapy lotnicze, umożliwiające wyodrębnienie największej liczby klas pokrycia terenu. Dla zautomatyzowania procesu wyznaczania granic pokrycia terenu testowano, metodę klasyfikacji nadzorowanej zobrazowań satelitarnych. (najlepsze efekty uzyskano z użyciem w klasyfikacji algorytmu największego prawdopodobieństwa). Pozwoliła ona na zmniejszenie subiektywizmu i czasu pracy operatora Staranie wykonane opracowanie kategorii pokrycia terenu, poparte gruntowną wiedzą fotointerpretatora na temat przyjętych kierunków rekultywacji oraz czasu jej rozpoczęcia i zakończenia, wykonane na materiałach geodezyjnych odpowiedniej rozdzielczości jest istotne, gdyż jest podstawą dla właściwej oceny przeprowadzonej rekultywacji.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2013, 25; 203-216
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An Evaluation of Pixel-based and Object-based Classification Methods for Land Use Land Cover Analysis Using Geoinformatic Techniques
    Autorzy:
    Powar, Sudhir K.
    Panhalkar, Sachin S.
    Patil, Abhijit S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2055771.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    pixel-based classification (PBC)
    object-based classification(OBC)
    maximum likelihood classifier
    multi-resolution segmentation
    Opis:
    Land use land cover (LULC) classification is a valuable asset for resource managers; in many fields of study, it has become essential to monitor LULC at different scales. As a result, the primary goal of this work is to compare and contrast the performance of pixel-based and object-based categorization algorithms. The supervised maximum likelihood classifier (MLC) technique was employed in pixel-based classification, while multi-resolution segmentation and the standard nearest neighbor (SNN) algorithm were employed in object-based classification. For the urban and suburban parts of Kolhapur, the Resourcesat-2 LISS-IV image was used, and the entire research region was classified into five LULC groups. The performance of the two approaches was examined by comparing the classification results. For accuracy evaluation, the ground truth data was used, and confusion matrixes were generated. The overall accuracy of the object-based methodology was 84.66%, which was significantly greater than the overall accuracy of the pixel-based categorization methodology, which was 72.66%. The findings of this study show that object-based classification is more appropriate for high-resolution Resourcesat-2 satellite data than MLC of pixel-based classification.
    Źródło:
    Geomatics and Environmental Engineering; 2022, 16, 2; 61--75
    1898-1135
    Pojawia się w:
    Geomatics and Environmental Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Studies on pansharpening and object-based classification of Worldview-2 multispectral image
    Badania nad wyostrzeniem i klasyfikacją obiektową wielospektralnego obrazu Worldview-2
    Autorzy:
    Wyczałek, I.
    Wyczałek, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130668.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    WorldView-2
    multispectral pansharpening
    object-based classification
    pansharpening wieloaspektralny
    klasyfikacja obiektowa
    Opis:
    The new information contained in four additional spectral bands of high-resolution images from the satellite sensor WorldView-2 should provide a visible improvement in the quality of analysis of large-scale phenomena occurring at the ground. Selected part of the image of Poznan was analyzed in order to verify these possibilities in relation to the urban environment. It includes riverside green area and a number of adjacent buildings. Attention has been focused on two components of object-oriented analysis – sharpening the image and its classification. In terms of pansharpening the aim was to obtain a clear picture of terrain objects in details, what should lead to the correct division of the image into homogenous segments and the subsequent fine classification. It was intended to ensure the possibility of separating small field objects within the set of classes. The task was carried out using various computer programs that enable the development and analysis of raster data (IDRISI Andes, ESRI ArcGIS 9.3, eCognition Developer 8) and some own computational modules. The main scientific objective of this study was to determine how much information from new spectral image layers after their pansharpening affects the quality of object-based classification of land cover in green and building areas of the city. As a basis for improving the quality of the classification was above mentioned ability of using additional data from new spectral bands of WorldView-2 image. To assess the quality of the classification we used test that examines only the uncertain areas of the picture, that is these which lie on differently classified types of land cover. The outcome of assessment confirmed the thesis of the positive albeit small impact of additional spectral channels on the result of object-based classification. But also pansharpening itself only slightly improves the quality of classified image.
    Nowa informacja zawarta w czterech dodatkowych kanałach spektralnych wysokorozdzielczych obrazów z sensowa satelity WorldView-2 powinna zapewnić widoczną poprawę jakości analizy wielkoskalowych zjawisk zachodzących na ziemi. Analizowano wybrany fragment obrazu Poznania w celu sprawdzenia tych możliwości w odniesieniu do środowiska miejskiego. Obejmuje on nadrzeczną zieleń, obiekty sportowe i szereg sąsiednich budynków. Uwagę skoncentrowano na dwóch elementach analizy obiektowej – wyostrzeniu obrazu i jego klasyfikacji. Z punktu widzenia pansharpeningu celem było uzyskanie czystego obrazu szczegółów obiektów terenowych, co powinno doprowadzić do prawidłowego podziału obrazu na jednorodne segmenty i jego późniejszej szczegółowej klasyfikacji. To miało zapewnić możliwość oddzielenia małych obiektów terenowych w granicach zbioru klas. Zadanie zostało przeprowadzone za pomocą różnych programów komputerowych, które pozwalają na opracowanie i analizę danych rastrowych (Idrisi Andes, ESRI ArcGIS 9.3, eCognition Developer 8) i kilku własnych modułów obliczeniowych. Głównym celem naukowym tego studium było określenie, jak bardzo informacja z nowych warstw obrazu spektralnego po jego wyostrzeniu wpływa na jakość opartej na obiektach klasyfikacji pokrycia terenu naturalnych i zabudowanych fragmentów krajobrazu miieskiego. Jako podstawa do poprawy jakości klasyfikacji była wyżej wskazana możliwość korzystania z dodatkowych danych z nowych kanałów spektralnych zobrazowania WorldView-2. Aby ocenić jakość klasyfikacji wykorzystaliśmy test, który sprawdza tylko niepewne obszary obrazu, to jest te, które znajdują się pomiędzy różnymi rodzajami pokrycia terenu. Wynik oceny potwierdza tezę o pozytywnym choć niewielkim wpływie dodatkowych kanałów spektralnych na wynik klasyfikacji obiektowej. Ale także sam pansharpening tylko nieznacznie poprawia jakość klasyfikacji obrazu. Najlepsze wyniki dała klasyfikacja bazująca na ważonej, hipersferycznej transformacji przestrzeni barwnej (HCS/W).
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2013, Spec.; 109-117
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Mapy podstawowych form pokrycia i użytkowania terenu zlewni Raby powyżej Zbiornika Dobczyckiego - porównanie dokładności klasyfikacji pikselowej i obiektowej obrazów LANDSAT TM
    Mapping of basic land-use/land cover types in upper Raba watershed - accuracy comparison of pixel-based and object-based approaches to LANDSAT TM images classification
    Autorzy:
    Badurska, M.
    Drzewiecki, W.
    Tokarczyk, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/132383.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Geograficzne
    Tematy:
    Landsat TM
    klasyfikacja pikselowa
    klasyfikacja obiektowa
    ocena
    dokładność klasyfikacji
    zlewnia Raby
    pokrycie i użytkowanie terenu
    pixel based classification
    object-based classification
    classification accuracy assessment
    Raba watershed
    land-use
    land cover
    Opis:
    The research presented in the paper has been aimed at mapping the basic types of land-use in the upper Raba watershed (south Poland). The maps have been prepared for a study of the influence of land-use changes within the watershed on the sediment yields introduced into the reservoir. Because the erosion models used for sediment yields prediction need only to identify the main land-use / land cover classes (arable land, meadows and pastures, forests, waters, developed areas), the maps have been based on classification of middle-resolution satellite images (Landsat TM). In the research the results of traditional pixel-based classification were compared to the ones obtained in the object based approach. Six different Landsat TM images were classified. The methodology of both classification approaches have been described in the paper. The accuracy assessment of the classification results was based on their comparison with the land use types defined by the photo interpretation of colour composite images. The assessment was done by two operators. Each of them used different set of two hundred and fifty randomly generated sample points. In most cases the pixel-based approach resulted in higher overall accuracy. However, if overall accuracy confidence intervals are taken into consideration, none of the methods can be definitely recognised as a better one.
    Źródło:
    Teledetekcja Środowiska; 2009, 42; 15-21
    1644-6380
    Pojawia się w:
    Teledetekcja Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Koncepcja quasi-obiektowej metody analizy wielospektralnych zdjęć lotniczych i jej zastosowania do analizy składu gatunkowego drzewostanów
    An outline of a quasi-object-based analysis of multispectral aerial images and its use to determine species composition of forest stands
    Autorzy:
    Będkowski, K.
    Stereńczak, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/345839.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
    Tematy:
    leśnictwo
    bezzałogowy statek latający (BSL)
    klasyfikacja quasi-obiektowa
    niemetryczne zdjęcia lotnicze
    forestry
    unmanned aerial vehicle (UAV)
    quasi-object-based classification
    non-metric aerial images
    Opis:
    Celem artykułu jest przedstawienie koncepcji zastosowania quasi-obiektowej metody klasyfikacji treści obrazów do klasyfikacji drzew wg gatunków. Drzewostan składał się głównie z sosny zwyczajnej, dębu bezszypułkowego oraz pojedynczo brzozy i dębu czerwonego. Charakterystykami opisującymi drzewa były: średnia wartość jasności obrazu korony (DN), którą określono osobno dla każdego gatunku i zakresu spektralnego. Zebrane dane potraktowano dalej tak, jak sygnatury uzyskane z pól treningowych w klasyfikacji nadzorowanej. Wykorzystując wskaźniki: Divergence, Transformed divergence i Bhattacharayya distance, porównano możliwość odróżniania gatunków drzew za pomocą zaproponowanej metody tworzenia wzorców klas (na podstawie wartości opisujących całe korony) z wielospektralną klasyfikacją pikselową. Na podstawie uzyskanych wyników można stwierdzić, że zaproponowana quasi-obiektowa metoda pozwoli na lepsze odróżnienie od siebie gatunków.
    The aim of this paper is to present a concept of a quasi-object-based method for tree species classification. Forest stands were composed mainly of scotch pine (Pinus sylvestris L), sessile oak (Quercus petraea (Mattuschka) Liebl.), with some birch (Betula verrucosa L.) and eastern red oak (Quercus rubra L.). The main crown characteristics used were: mean DN - values calculated separately for each species and spectral band. These statistics were used as signatures for training fields in supervised classification procedure. With distance measures such as Divergence, Transformed divergence and Bhattacharayya distance separation of each species was tested. The results of quasi-object-based and multispectral pixel-wise classification were compared. According to the results achieved the quasi-object-based classification was better and more suitable.
    Źródło:
    Roczniki Geomatyki; 2012, 10, 5; 19-26
    1731-5522
    2449-8963
    Pojawia się w:
    Roczniki Geomatyki
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Monitoring the secondary forest succession and land cover/use changes of the Błędów Desert (Poland) using geospatial analyses
    Autorzy:
    Szostak, Marta
    Wężyk, Piotr
    Hawryło, Paweł
    Puchała, Marta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1052864.pdf
    Data publikacji:
    2016-09-15
    Wydawca:
    Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
    Tematy:
    LULC changes
    Geographic Object Based Image Analysis (GEOBIA)
    pixel-based classification
    GIS analyses
    secondary forest succession
    Opis:
    The role of image classification based on multi-source, multi-temporal and multi-resolution remote sensed data is on the rise in the environmental studies due to the availability of new satellite sensors, easier access to aerial orthoimages and the automation of image analysis algorithms. The remote sensing technology provides accurate information on the spatial and temporal distribution of land use and land cover (LULC) classes. The presented study focuses on LULC change dynamics (especially secondary forest succession) that occurred between 1974 and 2010 in the Błędów Desert (an area of approx. 1210 ha; a unique refuge habitat – NATURA 2000; South Poland). The methods included: photointerpretation and on screen digitalization of KH-9 CORONA (1974), aerial orthoimages (2009) and satellite images (LANDSAT 7 ETM+, 1999 and BlackBridge – RapidEye, 2010) and GIS spatial analyses. The results of the study have confirmed the high dynamic of the overgrowth process of the Błędów Desert by secondary forest and shrub vegetation. The bare soils covered 19.3% of the desert area in 1974, the initial vegetation and bush correspondingly 23.1% and 30.5%. In the years 2009/2010 the mentioned classes contained: the bare soils approx. 1.1%, the initial vegetation– 8.7% and bush – 15.8%. The performed classifications and GIS analyses confirmed a continuous increase in the area covered by forests, from 11.6% (KH-9) up to 24.2%, about 25 years later (LANDSAT 7) and in the following 11 years, has shown an increase up to 35.7% (RapidEye 2010).
    Źródło:
    Quaestiones Geographicae; 2016, 35, 3; 5-13
    0137-477X
    2081-6383
    Pojawia się w:
    Quaestiones Geographicae
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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