PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

The use of unmanned aerial vehicles (drones) to determine the shoreline of natural watercourses

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Wykorzystanie bezzałogowych statków latających (dronów) do ustalania linii brzegowej cieków naturalnych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The aim of the paper was to study the possibility of using unmanned aerial vehicles (drones) to determine the shoreline of natural watercourses. According to the Water Law, the shoreline is defined by: the edge of the shore if it is visible, and in other cases it is the boundary of persistent grass growth, or the line, which is determined on the basis of the average water level of a period of at least 10 years. The study included an analysis of the possibility of determining the shore line in all of these cases, using aerial photos obtained from an unmanned aerial vehicle (drone) on a particular stretch of the river Narew. In order to determine the shoreline defined by the edge of the shore, a point cloud together with the necessary GIS tools were used to generate planes which then made it possible to determine that edge. Defining the shoreline using this method was done with an accuracy of ±0.21 m. The study shows that the best results for determining the shoreline were obtained using either the edge of the shore or the line, which is determined according to the average water level of a period of at least 10 years. Due to the very ambiguous course of the shoreline defined by the boundary of persistent grass growth, it would be advisable to eliminate this remove from the Water Law.
PL
Celem pracy było określenie możliwości wykorzystania bezzałogowych statków latających (dronów) do ustalania linii brzegowej cieków naturalnych. Z ustawy „Prawo wodne” wynika, że granicę linii brzegu stanowią: krawędź brzegu, jeżeli jest wyraźna, a w pozostałych przypadkach granica stałego porastania traw, albo linia, którą ustala się według średniego stanu wody z okresu co najmniej 10 lat. Badaniami objęto możliwości określenia linii brzegu we wszystkich przypadkach, wykorzystując zdjęcia lotnicze wykonane z bezzałogowego statku latającego (drona) na określonym odcinku Narwi. W celu określenia linii brzegowej wyznaczonej przez krawędź brzegu wykorzystano chmurę punktów oraz narzędzia do wygenerowania płaszczyzn, z których wyznaczono tę krawędź. Uzyskano dokładność wyznaczenia tą metodą linii brzegowej, wynoszącą ±0,21 m. Z przeprowadzonych badań wynika, że najlepsze rezultaty uzyskano, wyznaczając linię brzegu, gdy linię tę stanowi krawędź brzegu, lub linię średniego stanu wody z okresu co najmniej 10 lat. Ze względu na bardzo niejednoznaczny przebieg granicy linii brzegu wyznaczonej jako linia stałego porastania traw, celowe byłoby wyeliminowanie tego kryterium z zapisu ustawy „Prawo wodne”.
Wydawca
Rocznik
Tom
Strony
259--264
Opis fizyczny
Bibliogr. 14 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
  • Military University of Technology, ul. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa, Poland
autor
  • Military University of Technology, ul. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa, Poland
  • Military University of Technology, ul. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa, Poland
  • Military University of Technology, ul. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa, Poland
Bibliografia
  • FELCENLOBEN D. 2012. Ustalenie linii brzegowej wody płynącej [Determination of the shoreline of flowing water]. Przegląd Geodezyjny. Nr 6 p. 3–8.
  • FOODY G.M. 2002. Status of land cover classification accuracy assessment. Remote Sensing of Environment. Vol. 80 p. 185–201.
  • JABARI S., FATHOLLAHI F., ROSHAN A., ZHANG Y. 2017. Improving UAV imaging quality by optical sensor fusion: An initial study. International Journal of Remote Sensing. Vol. 38(17) p. 4931–4953.
  • JENEROWICZ A., WALCZYKOWSKI P. 2015. The impact of different reference panels on spectral reflectance coefficients of some biological water pollutants. Proceedings SPIE. Vol. 9637. Remote Sensing for Agriculture, Ecosytems, and Hydrology p. 96371P-96371P. DOI 10.1117/12.2195099.
  • KĘDZIERSKI M., FRYŚKOWSKA A., WIERZBICKI D. 2014. Opracowania fotogrametryczne z niskiego pułapu [Photogrammetric projects based on low altitude data]. Warszawa. WAT. ISBN 978-83-7938-047-3 pp. 115.
  • KURCZYŃSKI Z., BAKUŁA K., KARABIN M., KOWALCZYK M., MARKIEWICZ J., OSTROWSKI W., PODLASIAK P., ZAWIESKA D. 2016. The possibility of using images obtained from the uas in cadastral works. ISPRS – International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLI-B1 p. 909–915.
  • LALIBERTE A.S., RANGO A. 2009. Texture and scale in object-based analysis of subdecimeter resolution unmanned aerial vehicle (UAV) imagery. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. Vol. 47 p. 761–770.
  • MĄCZYŃSKA A., KWARTNIK-PRUC A. 2016. Problematyka zróżnicowania postępowań administracyjnych dotyczących ustalenia linii brzegu [The problem of diversification of administrative proceedings to determine a shoreline]. Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich. Nr II/1/2016. PAN, Oddział w Krakowie p. 233–245.
  • MICHAŁOWSKA K., GŁOWIENKA-MIKRUT E. 2010. Wieloczasowe dane obrazowe w badaniu zmian pokrycia terenu [Multi-temporal imagery data for land cover change detection]. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji. Vol. 21 p. 281–289.
  • RATHINAM S., ALMEIDA P., KIM Z., JACKSON S., TINKA A., GROSSMAN W., SENGUPTA R. 2007. Autonomous searching and tracking of a river using an UAV. American Control Conference. New York, USA, 9–13 July 2007 p. 359–364.
  • Ustawa z dnia 18 lipca 2001 r. Prawo wodne [The Water Law]. Dz.U. 2016 poz. 1948 with amendments.
  • VASSILAKIS E., TSOKOS A., KOTSI E. 2017. Shoreline change detection and coastal erosion monitoring using digital processing of a time series of high spatial resolution remote sensing data. Bulletin of the Geological Society of Greece. Vol. 50. No. 3 1747–1755.
  • WALCZYKOWSKI P., JENEROWICZ A., ORYCH A., SIOK K. 2016. Determining spectral reflectance coefficients from hyperspectral images obtained from low altitudes. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XLI-B7 p. 107–110.
  • WALKER J.S., BLASCHKE T. 2008. Object‐based land‐cover classification for the Phoenix metropolitan area: Optimization vs. transportability. International Journal of Remote Sensing. Vol. 29(7) p. 2021–2040.
Uwagi
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-5db9c2af-87c1-4b0f-bfd2-aa01a73fe896
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.