PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

Application of Landsat imagery based vegetation indices to imperviousness index mapping

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Zastosowanie indeksów wegetacji do opracowywania map współczynnika nieprzepuszczalności na podstawie obrazów z satelity Landsat
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The paper focuses on imperviousness index mapping with satellite remote sensing approach based on vegetation indices. Imperviousness factor can be defined as a percent of the total considered area covered by impervious surfaces (any materials that are impervious to water, such as rooftops, streets, driveways, parking lots, etc). With Landsat TM images comparable maps can be obtained for the time period from mid-80s to present. The imperviousness factor map of City of Cracow was prepared for 1996. Imperviousness factor accuracy was estimated for 20 percent.
PL
W publikacji przedstawiono zastosowanie teledetekcyjnej metody opartej na wskaźnikach wegetacji do sporządzania map współczynnika nieprzepuszczalności. Mapy te przedstawiają w odniesieniu do każdego piksela obrazu satelitarnego procentowy udział powierzchni o charakterze nieprzepuszczalnym, takich jak np. dachy budynków, drogi asfaltowe, parkingi itp. Wykorzystanie obrazów satelitarnych Landsat TM pozwala na uzyskanie porównywalnych map dla okresu od połowy lat 80. XX. wieku do chwili obecnej. Opracowanie wykonano dla obszaru Krakowa w roku 1996. Uzyskana dokładność oszacowania współczynnika nieprzepuszczalności wyniosła 20 procent.
Rocznik
Strony
43--52
Opis fizyczny
Bibliogr. 18 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Faculty of Mining Surveying and Environmental Engineering, AGH University of Science and Technology, Krakow
autor
  • Faculty of Mining Surveying and Environmental Engineering, AGH University of Science and Technology, Krakow
Bibliografia
  • [1] Arnold C.L. Jr., Gibbons C.J.: Impervious surface coverage: the emergence af a key environmental indicator. Journal of thè American Planning Associatìon, 62, 1996, pp. 243-258.
  • [2] Bauer M.E., Heiner N.J., Doyle J.K., Yuan F.: Impervious surface mapping and change monitoring using landsat remote sensing. ASPRS Annual Conference Proceedings, Denver (Colorado), May 2004 (unpaginated CD-ROM).
  • [3] Bauer M.E., Loffelholz B.C., Wilson В.: Estimating and Mapping Impervious Surface Area by Regression Analysis of Landsat Imagery. [in:] Weng Q. (ed.), Remote Sensing of Impervious Surfaces, CRC Press, Taylor&Francis Group, Boca Raton - London - New York 2008, pp. 3-19.
  • [4] Brabec E., Schulte S., Richards P.L.: Impervious surface and water quality: a review of current literature and its implications for watershed planning. Journal of Planning Literature, 16, 2002, pp. 499-514.
  • [5] Braun M., Herold M.: Mapping imperviousness using NDV1 and linear spectral unmixing of ASTER data in the Cologne-Bonn region (Germany). Proceedings of the SPIE 10th International Symposium on Remote Sensing, Barcelona (Spain) 8-12 September 2003, 2/11-11/11.
  • [6] Brun S.E., Band L.E.: Simulating runoff behavior in an urbanizing watershed. Computers, Environment and Urban Systems, 24, 2000, pp. 5-22.
  • [7] Hejmanowska В., Drzewiecki W., Wróbel A.: ISO5725-2 standard application to verification of orthophoto-based impervious surface area and imperviousness factor determination. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVII, part B4, 2008, pp. 1329-1334.
  • [8] Jensen J. R.: Remote Sensing of the Environment. An Earth Resource Perspective. Prentice Hall, Upper Saddle River (New Jersey) 2000.
  • [9] Kauth R.J., Thomas G.S.: The Tasseled Cap - A Graphic Description of the Spectral-Temporal Development of Agricultural Crops as Seen by LANDSAT. Proceedings of the Symposium on Machine Processing of Remotely Sensed Data, Perdue University, West Lafayette (Indiana) 1976, pp. 41-51.
  • [10] Mather Р.: Computer processing of remotely-sensed images: an introduction. Wiley, New York 1989.
  • [11] Montzka C, Canty M., Kunkel R., Menz G., Wendland F.: Remotely sensed land cover and impervious surfaces applied in water balance modelling of a mesoscale catchment. Proceedings of the 2nd Workshop of the EARSeL SIG on Land Use and Land Cover, Center of Remote Sensing of Land Surfaces, Bonn, 28-30 September 2006, pp. 307-314.
  • [12] Phinn S., Stanford M., Scarth Р., Murry A.T., Shyy P.T.: Monitoring the composition of urban environments based on the vegetation - impervious surface - soil (VIS) model by subpixel analysis techniques. International Journal of Remote Sensing, 23, 2002, pp. 4131-153.
  • [13] Rouse J.W. Jr., Haas R.H., Schell J.A., Deering D.W.: Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains with ERTS. Earth Resources Technology Satellite-1 Symposium, Goddard Space Flight Center, Washington D.C. 1973, pp. 309-317.
  • [14] Weng Q., Lu D.: Subpixel Analysis of Urban Landscapes. [in:] Weng Q., Quattrochi D.A. (eds), Urban Remote Sensing, CRC Press, Taylor&Francis Group, Boca Raton - London - New York 2006, pp. 71-90
  • [15] Wu С, Murray A.T.: Estimating impervious surface distribution by spectral mixture analysis. Remote Sensing of Environment, 84, 2003, pp. 493-505.
  • [16] Xian G.: Assessing Urban Growth with Subpixel Impervious Surface Coverage. [in:] Weng Q., Quattrochi D.A. (eds), Urban Remote Sensing, CRC Press, Taylor&Frands Group, Boca Raton - London - New York 2006, pp. 179-199.
  • [17] Xian G., Crane M.: Assessments of urban growth in the Tampa Bay watershed using remote sensing data. Remote Sensing of Environment, 97, 2005, pp. 203-215.
  • [18] Yang X., Liu Z.: Use of satellite-derived landscape imperviousness index to characterize urban spatial growth. Computers, Environment and Urban Systems, 29, 2005, pp. 524-540.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-AGH8-0005-0068
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.