Ograniczanie wyników
Czasopisma help
Autorzy help
Lata help
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 50

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 3 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  satellite image
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 3 next fast forward last
EN
In Morocco, irrigated agriculture is still very much linked to the climate and the water retention of dams. With climate change, this country is experiencing recurrent drought, which has led to deficits in water inflow from the rivers to the various dams. The Al Massira dam, the area of study, does not escape this trend. This dam is the only surface water source for the irrigated area of Doukkala. Therefore, special attention must be paid to monitoring this resource at this dam. Thus, the proposed study examined the possibilities offered by spatial remote sensing to improve the current information system. It aims to evaluate this dam’s reservoir by exploiting the data generated by using satellite images. The Landsat satellite images were used to assess the area of this dam by adopting an approach combining spectral indices with thresholding. Then, the existing relationship between the area of the dam lake were examined, determined by spatial remote sensing and its water retention measured in situ. The results obtained revealed a strong correlation between the two parameters. Therefore, a study was conducted to find the best model for predicting the dam’s impoundment based on its lake. The second-degree polynomial model showed a better performance. Given the results obtained, it is recommended to use geospatial methods in the current and prospective monitoring and steering system of water resources.
EN
Soil salinization and their annual increase in volume is not only one of the main problems of arid and subarid regions, but it is becoming global. Studying the problem of salinization and its spatial distribution using operational remote sensing methods is very important for Kazakhstan, where almost half of the agricultural land is exposed to salinization, but it is at the initial stage of development in the use of space technologies of research. The main goal of this study is to conduct a field study of soil salinity in corn fields, one of the most common crops in the arid region of the country, located in the Shaulder irrigated massif, using space-based methods, and to create algorithms for compiling a salinity map based on remote sensing data. For this purpose, firstly, using Sentinel-2 images, the method of separating corn from other dominant crops in the region by creating NDVI dynamics covering all phases of growth of agricultural crops was shown. Then, a regression analysis was performed on soil and vegetation indices calculated using satellite images and data on soil salinity obtained through field studies. As a result of the analysis, the main predictor of deciphering salinized soils was determined. By dividing the predictive image into quartiles, contours of salinized soils were determined and a soil salinity map was created. With the help of the soil salinity map, it was found that, non-saline soils – 2912.2 ha; slightly saline soils – 3288.4 ha, moderately saline soils – 2615.2 ha, and strongly saline soils – 1284.3 ha in the study area.
EN
Land degradation, including pasture lands is one of the global problems. Currently, one of the most urgent problems of the West Kazakhstan region is the preservation and restoration of the vegetation cover of pasture lands. To date, large areas of the region have been occupied by agricultural land. Several main reasons negatively affect agriculture, one of which is land degradation associated with anthropogenic impact in terms of the irrationality of land use. Thus, to preserve the biodiversity of the pastures of the West Kazakhstan region, it is necessary to fully study the projective cover of the vegetation, determine the dominant plant species, and also monitor the condition of pastures to prevent land degradation on time by conducting land and forest improvement activities. The study aimed to carry out a phyto-ecological assessment of degraded pastures of the Karatobinsky district of the West Kazakhstan region using geoinformation technologies and field study results. The paper presents the results of desktop decoding of high-resolution satellite images and ecological profiling of the studied territories. Decoding features of landscape types allowed making a preliminary map of landscape contours. The use of this technique makes it possible to monitor the condition of degraded pasture lands in a short time and justify the organization of pastures with a regulated grazing system in the study area.
PL
W niniejszym artykule przedstawiono metodykę analizy możliwości rozwoju rolnictwa miejskiego na przykładzie Warszawy. Jako obszary badawcze wybrano dwie dzielnice Ursynów oraz Wilanów. Pierwsza z nich odznaczała się dużą różnorodnością zabudowy, zarówno spotkamy tam starsze budynki mieszkalne, jak również nowopowstałą obwodnicę Warszawy. Wilanów natomiast to obszar charakteryzujący się nowym budownictwem wielorodzinnym i jednorodzinnym o niskiej zabudowie. Badania przeprowadzono z wykorzystaniem trzech źródeł danych przestrzennych: zdjęcia satelitarnego WorldView 2 z września 2018 roku, Bazy Danych Obiektów Topograficznych w skali 1:10 000 (BDOT10k), danych LIDAR w postaci chmury punktów. Zbiory danych posłużyły do analizy i wyznaczenia obszarów możliwych do wykorzystania pod rolnictwo miejskie. Opracowano spójny model analityczny do wytworzenia i wizualizacji warstwy informacyjnej reprezentującej potencjalne obszary pod rolnictwo miejskie. Opracowana i przetestowana metodyka pozwala ona wyznaczenie i obliczenie obszarów potencjalnie nadających się pod rolnictwo miejskie.
EN
This article presents the methodology of analyzing the possibilities of urban agriculture development on the example of Warsaw. Two districts of Ursynów and Wilanów were selected as research areas. The first of them was characterized by a great variety of buildings, both older residential buildings and the newly built Warsaw bypass. Wilanów, on the other hand, is an area characterized by new multi-family and single-family low-rise buildings. The research was carried out with the use of three spatial data sources: WorldView 2 satellite images, Databases of Topographic Objects (BDOT10k), and LIDAR data as a point cloud. All data sets were used to designate the areas that could potentially be used for urban agriculture. The input data required a lot of pre-processing and editing. Subsequently, a coherent analytical model was developed to generate and visualize the information layer representing potential areas for urban agriculture.
EN
In recent years, the rate of urban growth has increased rapidly especially in Egypt, due to the increase in population growth. The Egyptian government has set up new cities and established large factories, roads and bridges in new places to solve this trouble. This paper investigates the change monitoring of land surface temperature, urban and agricultural area in Egypt especially Kafr EL-Sheikh city as case study using high resolution satellite images. Nowadays, satellite images are playing an important role in detecting the change of urban growth. In this paper, cadastral map for Kafr El-Sheikh city with scale 1:5000, images from Landsat 7 with accuracy 30 meters; images from Google Earth with accuracy 0.5 meter; and images from SAS Planet with accuracy 0.5 m are used where all images are available during the study period (for year’s 2003, 2006, 2009, 2012, 2015 and 2017). The analysis has been performed in a platform of Geographical Information System (GIS) configured with Remote Sensing system using ArcGIS 10.3 and ERDAS Imagine image processing software. From the processing and analysis of the specified images during the studied time period, it is found that the building area was increased by 28.8% from year 2003 up to 2017 from Google Earth images and increased by percentage 34.4% from year 2003 up to year 2017 from supervised Landsat 7 images but for unsupervised Landsat 7 images, the building area was increased by percentage 35.9%. In this study, land surface temperature (LST) was measured also from satellite images for different years through 2003 until 2017. It is deduced that the increase in the building area (urban growth) in the specified city led to increase the land surface temperature (LST) which will affect some agricultural crops. Depending on the results of images analysis, Forecasting models using different algorithms for the urban and agricultural area was built. Finally, it is deduced that integration of spacebased remote sensing technology with GIS tools provide better platform to perform such activities.
6
EN
The main objective of the POLWET project is to establish wetlands monitoring system and to create the dedicated EO-based information service as a platform enabling on-line accessibility of the final products to the end-users. The service will be useful for appropriate sustainable wetlands management and conservation, by offering the products such as: land use/land use changes, changes of water surface, floods extent, moisture conditions, biomass development and changes. Within the POLWET project various EO-based products will be generated for the selected wetland areas in Poland included to Ramsar Convention. High and low resolution optical satellite data derived from Landsat mission (1984–2015) and Terra.MODIS (2001–2015) will be applied. Radar images derived from Envisat.ASAR (2003–2011) will be exploited as well. The satellite observations derived from Sentinel mission (2015–2016) will be used to elaborate the latest maps. Data collected by the satellites characterize diversified spatial, temporal and radiometric resolution. The satellite observations allow to elaborate comprehensive information service, performed at a local as well as global level. For each of thirteen Ramsar Convention protected areas in Poland, series of maps presenting vegetation indices and surface temperature will be produced on the basis of satellite observations. The maps of vegetation indices enable spatiotemporal analysis of vegetation condition and support on monitoring of environmental hazards. The maps of surface roughness and soil moisture will be elaborated on the basis of archival and actual Sentinel-1 radar images. The relationship between backscatter σ0 and vegetation parameters will be established for each of the wetland land cover class. The canopy height model will be developed from radar images as well. Within the research the methodology on change detection using Landsat time-series covering period 1987–2014 was developed. The results on land cover changes over Narew valley were firstly verified analyzing the maps derived from Narew National Park headquarters. Next the results on changes were validated using the numerical data derived from the CORINE Land Cover database. The accuracy of properly detected changes over Narew National Park has been achieved at 86.3%. The project POLWET, funded by European Space Agency ESA is in the stream of researches where multitemporal and high-resolution satellite data Landsat and Sentinel are exploited in order to monitor global land cover changes. The information system built within the project of Ramsar wetland sites in Poland, will support future GlobWetland III project, which is international initiative aimed to build information service for two hundred wetland areas covered in the Mediterranean Basin.
PL
Projekt POLWET ma na celu zbudowanie serwisu wspomagającego zarządzanie obszarami przyrody chronionej objętymi Konwencją Ramsarską w Polsce. W ramach projektu jest opracowywany system monitorowania mokradeł wraz z dedykowaną platformą, oferującą szeroką gamę modułów tematycznych. Pierwszą grupę tematyczną stanowią moduły z mapami pokrycia terenu i jego zmian, zbiorowisk roślinnych, wód powierzchniowych oraz wiosennych podtopień. Drugą grupę stanowią moduły z szeregami map prezentujących czasowo-przestrzenny rozkład wybranych wskaźników i parametrów charakteryzujących kondycję roślinności oraz warunki atmosferyczne. Do opracowania map tematycznych zostaną wykorzystane wieloletnie zobrazowania optyczne z satelitów Landsat (1984–2015), Terra.MODIS (2001–2015) oraz radarowe z satelity Envisat.ASAR (2003–2011). Najnowsze opracowania będą przygotowywane na podstawie danych satelitarnych pochodzących z misji Sentinel (2015–2016), należących do Programu Obserwacji Ziemi COPERNICUS. Dane te charakteryzują się zróżnicowaną rozdzielczością przestrzenną, czasową i radiometryczną. Pozwalają one na opracowanie kompleksowego serwisu informacji, zarówno na poziomie lokalnym jak i krajowym. Dla każdego z trzynastu obszarów ochrony przyrody, wpisanych na listę Konwencji Ramsar zostały przygotowane serie map wskaźników roślinnych i temperaturowych opracowanych na podstawie obserwacji satelitarnych. Mapy wskaźników umożliwiają czasowo-przestrzenną analizę kondycji roślinności oraz dają wsparcie w zdalnym monitorowaniu zagrożeń środowiskowych. Na podstawie archiwalnych zobrazowań radarowych i aktualnych zdjęć satelitarnych Sentinel-1 zostaną opracowane mapy wilgotności gleby i jej zmian, a także szorstkości podłoża charakteryzujące wysokość i strukturę zbiorowisk roślinnych. W wyniku realizacji dotychczasowych prac została opracowana metodyka detekcji zmian pokrycia terenu na podstawie szeregów czasowych Landsat. W oparciu o dane numeryczne, udostępnione przez Narwiański Park Narodowy, weryfikowano wyniki śledzenia zmian w pokryciu terenu w latach 1987–2011. Następnie na podstawie CORINE Land Cover zostały zweryfikowane wyniki zmian. Dokładność rozpoznanych zmian osiągnięto na poziomie 86.3%. Niniejszy projekt POLWET, finansowany przez Europejską Agencję Kosmiczną ESA, wchodzi w nurt badań stosowanych wykorzystujących możliwości wieloczasowych, wysokorozdzielczych zdjęć satelitarnych Landsat i Sentinel do monitorowania zmian pokrycia powierzchni Ziemi. Może stanowić wsparcie do lokalnych działań dotyczących ochrony i zarządzania obszarami mokradeł. Jak również może wesprzeć GlobWetland, międzynarodowe przedsięwzięcie, w ramach którego jest przygotowywany serwis informacji dla 200 obszarów mokradeł zlokalizowanych w basenie Morza Śródziemnego.
EN
The main goal of this study is an analysis of vertical displacements in Upper Silesian Coal Basin (USCB) using two satellite radar interferometry methods: Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar (DInSAR) and Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar (PSInSAR) (Ferretti et al. 2007). To detect ground deformations using the PSInSAR method many satellite images (even tens) are needed, while using the DInSAR method, a pair of satellite images is needed. Satellite images are provided inter alia by European Space Agency and were obtained between 1990-2001 (PSInSAR) and 1996-2001 (DIn-SAR) by ERS-2 satellite. The USCB is located in south-western Poland and is highly industrialized and densely inhabited region, because of the presence of many active underground stone coal mines. Vertical displacements presented in work are conducted by underground mining exploitation and neotectonic movements. In the main, the DIn-SAR method allows detecting big (a few or several centimeters) and intensive (formed in a few days, 35–140 days) vertical displacements on a big area in the same time. The PSInSAR method in the main allows detecting small and permanent vertical displacements (Leśniak & Porzycka 2008), which are correlated with neotectonic movements. It is note-worthy that results obtained using the PSInSAR method have low coherence in the areas of vertical displacements detected by using the DInSAR method. Big and intensive vertical displacements are not detected while using the PSInSAR method. Only using both methods (DInSAR and PSInSAR) allows generating a complex map of vertical displacements, which is essential for the realization of local zoning plans in the USCB area. Obtained in this work map of vertical displacements is collated with: (1) seismic data from Główny Instytut Geologiczny (GIG), (2) locations of mines in the USCB, (3) borders of coal deposits, (4) tectonics map (Jureczka & Kotas 1995), (5) mining extraction data from Kompania Węglowa S.A.
8
Content available Multifraktalna analiza zobrazowań satelitarnych
PL
Przedstawione prace badawcze dotyczyły oceny skuteczności stosowania opisu multifraktalnego jako narzędzia do wydobywania informacji z bardzo wysokorozdzielczych zobrazowań satelitarnych, prezentujących głównie obszary Polski. Przeanalizowano duże zestawy danych panchromatycznych, zarejestrowanych przez satelity WorldView-2 i EROS-A. Wyniki analiz potwierdziły wyższość multifraktali jako globalnych charakterystyk zobrazowań nad standardowym opisem fraktalnym, a także użyteczność stosowania parametrów multifraktalnych jako charakterystyk w klasyfikacji zdjęć satelitarnych przy użyciu klasyfikacyjnych drzew decyzyjnych. Porównano również cechy multifraktalne z szeroko stosowanymi parametrami teksturalnymi w kontekście skuteczności klasyfikacji zdjęć satelitarnych i przeanalizowano wpływ filtracji na wyznaczane charakterystyki multifraktalne, w szczególności w kontekście poprawy skuteczności klasyfikacji. Przeprowadzono również wstępne badania dotyczące możliwości wykorzystania fraktali w analizach lotniczych danych hiperspektralnych. Przeprowadzone analizy wykazały użyteczność multifraktali w wielu obszarach badań teledetekcyjnych, a wypracowana metodologia może być z powodzeniem dalej rozwijana i stosowana do bardziej ukierunkowanych zadań, takich jak analiza zmian lub ocena przydatności kanałów spektralnych.
EN
Research presented in this paper is focused on the efficiency assessment of multifractal description as a tool for Image Information Mining. Large datasets of very high spatial resolution satellite images (WorldView-2 and EROS-A) have been analysed. The results have confirmed the superiority of multifractals as global image descriptors in comparison to monofractals. Moreover, their usefulness in image classification by using decision trees classifiers was confirmed, also in comparison with textural features. Filtration process preceding fractal and multifractal features estimations was also proved to improve classification results. Additionally, airborne hyperspectral data have been initially analysed. Fractal dimension shows high potential for the description of hyperspectral data. To summarise all conducted tests indicate the usefulness of multifractal formalism in various aspects of remote sensing. Prepared methodology can be further developed and used for more specific tasks, for example in change detection or in the description of hyperspectal data complexity.
EN
The aim of this study was to prepare geomorphological maps of pomorskie and warminsko-mazurskie voivodeships in scale 1:300 000. Analysis primarily were based on the General Geomorphological Map of Poland 1:500 000 and Landsat 5 TM satellite images in RGB 453 composition, and alternatively with Geological Map of Poland 1:200 000, Topographic Map of Poland 1:100 000 and Digital Terrain Model from Shuttle Radar Topography Mission. These materials were processed into digital form and imported them PUWG 1992 coordinate system. Based on them was lead interpretation and vectorization of geomorphological forms. It was detailing the boundaries in accordance with the content of the General Geomorphological Map of Poland 1:500 000. Then polygons were coded according to the numbering of J. Borzuchowski (2010). Very important was process to design a legend and then editing maps. The last stage of this study was to prepare a composition for printing maps. The effect of studies are geomorphological maps of pomorskie and warminsko-mazurskie voivodeships in scale 1:300 000, and an interactive databases in ESRI shapefile format (*.shp).
EN
Within the framework of the Common Agricultural Policy of the European Union applicants farmers receive subsidies for agricultural production. From 1 January 2009 all farmers receiving payments are required to fulfill the standards adopted by Poland in the framework of crosscompliance. Each member state sets minimum standards for good agricultural and environmental condition (GAEC) on the basis of Council Regulation (EC) No 73/2009. Compliance with these standards is monitored during the annual control campaigns conducted by ARMA in the selected areas. Control campaign mainly includes verification of applications in terms of agricultural area declared by the farmer as eligible for subsidies, as well as control of GAEC requirements. One method of control is a remote sensing method, which is based on interpretation of agricultural parcels on satellite or aerial images and it is mainly used to measure the areas to be subsidies. During this process one may also verify compliance with GAEC. The paper presents an analysis of which of the standards to maintain land in good agricultural condition can be controlled with remote sensing and provides examples of processing supporting the interpretation of satellite images for selected GAEC standards.
PL
W ramach wspólnej polityki rolnej Unii Europejskiej wnioskujący rolnicy otrzymują dopłaty do produkcji rolnej. Od 1 stycznia 2009 r. wszyscy rolnicy otrzymujący dopłaty zobowiązani są do wypełniania norm przyjętych przez Polskę w ramach tzw. wymagań wzajemnej zgodności (cross-compliance). Każdy kraj członkowski określa minimalne normy w zakresie dobrej kultury rolnej zgodnej z ochroną środowiska na podstawie Rozporządzenia Rady (WE) nr 73/2009. Spełnienie tych norm jest kontrolowane podczas corocznych kampanii kontrolnych prowadzonych przez ARiMR na wybranych obszarach. Kampania kontrolna obejmuje przede wszystkim zweryfikowanie wniosków pod względem zgodności powierzchni gruntów rolnych deklarowanych przez rolnika jako uprawnionych do dopłat, a także kontrolę spełnienia wymagań GAEC. Jedną z metod kontroli jest metoda teledetekcyjna, która polega na fotointerpretacji działek rolnych na zdjęciach satelitarnych lub lotniczych i jest ona stosowana głównie do wydzielania obszarów podlegających dopłatom. W trakcie tego procesu można również zweryfikować spełnienie warunków dobrej kultury rolnej. W artykule przedstawiono analizę, które z norm utrzymania gruntów w dobrej kulturze rolnej, mogą być kontrolowane za pomocą teledetekcji oraz przedstawiono przykłady przetworzeń zdjęć satelitarnych wspomagających interpretację wybranych norm GAEC.
PL
Artykuł niniejszy przedstawia możliwości wykorzystania nowoczesnego narzędzia do modelowania odpływu ze zlewni, działającego w środowisku ArcGIS 10. Opracowany program wykorzystuje model WetSpa, który umożliwia przestrzenny rozkład parametrów w zlewni na poziomie komórki rastrowej. Model zlewni tego typu, o parametrach przestrzennie rozłożonych umożliwia pełne wykorzystanie danych pozyskiwanych technikami teledetekcyjnymi. Nowy moduł ArcGIS wzoruje się na interfejsie programu WetSpa 2.1 w środowisku ArcView GIS 3.x, a jednocześnie - wprowadzając ulepszenia i rozszerzając wachlarz funkcji obliczeniowych - umożliwia włączenie obrazów satelitarnych w celu oceny współczynnika odpływu ze zlewni oraz identyfikacji pojemności intercepcji szaty roślinnej.
EN
Paper treats on development of the new catchment modeling tool, which works in the ArcGIS 10 environment. The program uses a WetSpa model, which allow user to spatial distribution of basin parameters into the raster cell level. A distributed hydrological model could fully use a data from remote sensing. A new module of ArcGIS is developed using idea of previous version - WetSpa 2.1 for ArcView GIS 3.x program. Therefore it was improved by adding additional functions, which allow using of remote sensing data for estimation of runoff coefficient in catchment and identification of interception capacity of vegetation canopy.
PL
W inżynierii ruchu techniki rozpoznawania obrazów są nie tylko alternatywą dla klasycznych pomiarów ruchu drogowego, ale również innowacyjną metodą pomiarów dotychczas niedostępnych jego charakterystyk.
EN
This article presents the issue of recognition of traffic parameters on the basis of his patterns in the form of aerial and satellite imagery. Such recognition may be very helpful in examining the traffic characteristics.
PL
W pracy przedstawiono analizę dokładności przekształceń zdjęć satelitarnych MSG2 - Meteosat Second Generation, dostarczanych przez Europejską Agencję Eksploatacji Satelitów Meteorologicznych - EUMETSAT. Do zobrazowania zdjęć w różnych projekcjach kartograficznych użyto programów skonstruowanych w języku MATLAB. Celem pracy jest ocena wpływu zmian parametrów algorytmu zobrazowującego na dokładność przekształcanych zdjęć satelitarnych w projekcjach kartograficznych.
EN
The paper presents accuracy analysis of satellite images transformation. The Meteosat Second Generation (MSG2) images are provided by EUMETSAT (European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites). Software for transforming the satellite images to various cartographic projections was developed in MATLAB. The purpose of the analysis was to examine the influence of changes of geometrical parameters of the imaging algorithm on the accuracy of the images in the cartographic projections.
EN
The paper presents comparison of geological interpretations based on Landsat MSS image and DEM-based image, covering the same area of the Carpathian Mts. Individual interpretations of both images made by 16 interpreters were gathered into 2 multi-coverage interpretations (MSS and DEM). Results were compared— MSS with DEM, and DEM with geology. The DEM-based interpretations contain more lineaments with greater total lengths than MSS-based, but geological relationship of some lineaments is still unclear.
PL
Na podstawie zdjęć satelitarnych, wykonanych w różnych zakresach widma elektromagnetycznego, określono wskaźniki roślinne, które charakteryzują energię odbitą i emitowaną z powierzchni czynnej. Wielkość tej energii jest związana z biofizycznymi parametrami roślin, takimi jak: powierzchnia projekcyjna liści (LAI), temperatura roślin (Ts), pochłonięte promieniowanie fotosyntetycznie czynne (APAR). Wskaźniki roślinne otrzymane na podstawie danych satelitarnych wykorzystano do szacowania uwilgotnienia obszarów rolnych i prognozowania plonów. W artykule przedstawiono metodę monitorowania wzrostu i plonowania zbóż z wykorzystaniem zdjęć satelitarnych AVHRR/NOAA i ENVISAT/MERIS.
EN
On the basis of satellite images taken within different ranges of electromagnetic spectrum, the plant indices were determined which characterize the energy reflected and emitted from the active surface. The amount of this energy is connected with bio-physical plant parameters, such as LAI (Leaf Area Index), plant temperature (Ts), APAR (Absorbed Photosythetically Active Radiation). Plant indices obtained on the basis of satellite data were used to estimate the moistening of agricultural areas and to forecast the yields. Paper presented the method of monitoring the growth and yielding of cereals with the use of AVHRR/NOAA and ENVISAT/MERIS satellite images.
EN
Problems of soil monitoring of the ground based on the analysis of polyzonal satellite images and mobile multispectral touch system information are considered. The technology of digital map creation of organic substances spatial distribution in ground is offered.
first rewind previous Strona / 3 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.