Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
Abstrakty
Jednym z najbardziej dynamicznie rozwijających się obecnie podejść do rozpoznawania przedmiotów terenowych na obrazach teledetekcyjnych jest klasyfikacja obiektowa. Wywodzi się ona z procesu kognitywnego, poznawczego, realizowanego w naturalny sposób w mózgu człowieka oglądającego obraz lub zdjęcie, a mianowicie – przez uprzedni wstępny podział tegoż obrazu na segmenty o zbliżonych cechach wizualnych, wyróżniających te segmenty względem otoczenia. Segmentacja pozwala nie tylko na uporządkowanie treści rozpoznawanego obrazu, ale także dostarcza analitykowi znaczną liczbę parametrów, które mogą zostać użyte jako kryteria klasyfikacyjne. Jest to jedna z najważniejszych zalet tego podejścia. Przedmiotem pracy jest projekt i ocena jakości segmentacji wysokorozdzielczego obrazu teledetekcyjnego użytego do rozpoznawania obszarów o różnych funkcjach, współtworzących przestrzeń miasta. Do oceny wybrano jedno z najbardziej atrakcyjnych obecnie zobrazowań wykonywanych z pokładu satelity QuickBird. Analizowane zobrazowanie stanowi przetworzony techniką pan-sharpening obraz wielospektralny, przepróbkowany do rozdzielczości 0,60 m. Celem pracy jest ustalenie progów segmentacji w układzie hierarchicznym, oraz ocena cech segmentów dobranych do wyłonienia charakterystycznych kompleksów urbanistycznych. W podsumowaniu przedstawione zostaną możliwości wykorzystania wyników klasyfikacji obiektowej do badania zmian struktur urbanistycznych, w porównaniu z innymi obrazami teledetekcyjnymi badanego terenu oraz z danymi wektorowymi.
Rocznik
Tom
Strony
1--12
Opis fizyczny
Bibliogr. 12 poz.
Twórcy
Bibliografia
- 1. Baatz M., Schaepe A., 2000, Multiresolution segmentation: an optimization approach for high quality multiscale image segmentation, w: Strobl J., Blaschke T., (Eds.) Angewante Geogr. Informationsverarbeitung, XII. Wichmann Verlag, Heidelberg, 12-23.
- 2. Bauer T., Steinnocher K., 2001, Per-parcel land use classification in urban areas applying a rule-based technique, GIS, 6, 24-27
- 3. Benz U.C., Hofmann P., Willhauck G., Lingenfelder I., Heinen M., 2004, Multi-resolution, object-oriened fuuzy analysis of remote sensing data for GIS-ready information, ISPRS Journal of Ph. & Remote Sensing 58, 239-258
- 4. Blaschke T., Strobl J., 2001, What’s wrong with pixels? Some recent developments interfacing remote sensing and GIS, GIS, 6, 12-17
- 5. eCognition Professional 4.0 user guide, 2004, Definiens, www.definiens-imaging.com
- 6. De Kok R., Wever T., Fockelmann R., 2003, Analysis of urban structure and development aplying procedures for automatic mapping of large area data, w: Carstens, J. (Ed.): Remote Sensing of Urban Areas, 41-46.
- 7. Esch T., Roth A., 2004, Semi-automated classification of urban areas by means of higr resolution radar data, Proceedings XXth ISPRS Congress, Comm. 7, 12-23 July 2004, Istanbul, 478-482
- 8. Hay G.J., Blaschke T., Marceau D.J., Bouchard A., 2003, A comparison of three image-oriented methods for the multiscale analysis of ladscape structure, ISPES Journal of Ph&RS, 57, 327-345.
- 9. Ruefenacht B., Vanderzanden D., Morrison M., Golden M., 2002, New technique for segmenting images, USDA technical report
- 10. Schiewe J., Tufte G.L., Ehlers M., 2001, Potential and problems of multi-scale segmentation methods in remote sensing, GIS, 6, 34-39
- 11. Wyczałek I., Wyczałek E., Plichta A., 2004, Wykorzystanie danych teledetekcyjnych w miejskich systemach informacyjnych, Roczniki geomatyki t.II, z.2, w przygotowaniu
- 12. Zhang Y., 2004, Understanding Image Fusion, Photogrammetric Eng. & Remote Sensing, Vol. 70, No 6, 657-661
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-14f93db3-b079-4066-a9e4-2ec5f6ce5494
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.