Zastosowanie analizy wielkości i kształtu w klasyfikacji użytków zielonych na zdjęciach Landsat ETM+

• Autorzy: Kosiński K. , Hoffmann-Niedek A.

Warianty tytułu

EN

The application of the size and shape analysis in meadow classification on Landsat ETM+ images

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W naturalnym procesie widzenia z obrazu wydzielane są względnie jednorodne segmenty (Laliberte et al., 2004). Analizowane są takie cechy segmentów, jak kolor, tekstura, częstotliwość przestrzenna, położenie, wielkość, kształt, orientacja, ruch, efekt stereo (Zipser, Lamme, Shiller, 1996; Bach M., Meigen T., 1999; Jacob P., 2003). Znaczenie koloru w wizualnej interpretacji użytków zielonych na zdjęciach Landsat ETM+ można ocenić na podstawie analizy porównawczej składowych barwnych segmentów obrazu. Analiza barwna kompleksów krajobrazowo-roślinnych wydzielonych na mapie satelitarnej doliny Luciąży pozwala wyróżnić cztery kategorie użytków zielonych (Kosiński, 2005). Celem pracy jest określenie znaczenia wielkości i kształtu kompleksów w interpretacji użytków zielonych. Praca jest kontynuacją badań w dolinie Luciąży na Równinie Piotrkowskiej. Kompleksy krajobrazowo-roślinne (jednostki geobotaniczne w randze przestrzennej uroczyska) wydzielano na kompozycji dwóch zdjęć Landsat ETM+. Do delimitacji kompleksów zastosowano interaktywne grupowanie pikseli metodą Region Growing. Analiza wielkości i kształtu wydzielonych w ten sposób segmentów obrazu pozwala odróżnić łąki użytkowane na siedliskach świeżych od pozostałych użytków zielonych, roślinności darniowej i muraw. Wg dobranych empirycznie kryteriów jedenaście spośród trzynastu badanych kompleksów tego typu było prawidłowo sklasyfikowanych. Spośród pozostałych 39 kompleksów użytków zielonych 37 zostało zakwalifikowanych prawidłowo. Połączenie wyników klasyfikacji wg składowych barwnych z klasyfikacją wg wielkości i kształtu pozwala dobrać parametry klasyfikacji pozwalającej wyeliminować błędy operatora w klasyfikacji łąk użytkowanych na siedliskach świeżych. Wyniki wymagają weryfikacji na szerszym materiale, w szczególności rozszerzenia badań na inne mezoregiony.

EN

Image processing during the human vision process tends to generalize images into homogenous areas. When interpreting grasslands on aerial photos and satellite images, image segments are understood as quasi-homogeneous vegetation units: what looks similar in a remotely sensed image is assumed to be similar in nature as well. Image segments are distinct due to a number of cues, including: color, texture, spatial frequency, contrast, size, shape, location, orientation, motion and stereo effect. It was found that four classes of meadow landscape-vegetation complexes may be distinguished based on colour components of the composition of two Landsat ETM+ images. Landscape-vegetation complexes are small geobotanic units corresponding to the nanochore level of physico-geographical units. The aim of this article was to find additional cues useful for meadow interpretation on satellite images. The hypothesis was that it was possible to employ size and shape factors in interpreting grasslands areas. Length, perimeter and area were measured for 52 segments. Classification parameters were adjusted in an empirical manner. Two indexes were produced: a stretch index and a size index calculated based on the three factors. Both indexes are required for identification of fresh meadows in use (complexes of U type), in opposition to other categories of grasslands. 13 U-type landscape--vegetation complexes were found during terrain research. Among them, 11 were correctly classified. 2 complexes of other types were incorrectly classified as U-type. Size and shape analysis appears to be an additional criterion in grassland interpretation.

Słowa kluczowe

PL

segmentacja obrazu; kształt; wielkość; klasyfikacja; użytkowanie łąk

EN

image segmentation; shape; size; classification; grassland utilisation

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2006
• Tom: Vol. 16
• Strony: 331--339
• Opis fizyczny: Bibliogr. 35 poz.

Twórcy

autor

Kosiński K.

• Instytut Melioracji i Użytków Zielonych w Falentach, tel. [phone] w. 205

autor

Hoffmann-Niedek A.

• Instytut Melioracji i Użytków Zielonych w Falentach, tel. [phone] w. 251

Bibliografia

• 1. Antrop M., 1984. Structural analysis of landscape using remote sensing documents and visual image interpretation. Seminar methodology in landscape ecological research and planning; Proceedings of the First International Seminar of the International Association of Landscape Ecology organised at Roskield University Centre, 15-19 October, vol. II, Ed. J. Grandt at Agger, Roskilde.
• 2. Armand D. L., 1980. Nauka o krajobrazie. PWN, Warszawa.
• 3. Bach M., Meigen T., 1999. Electrophysiological correlates of human texture segregation, an overview. Documenta Ophthalmologica, 95, s. 335–347, 1999. © Kluwer Academic Publishers. Printed in the Netherlands. http://www.augen.uniklinik-freiburg.de/reprints/1999/BachMeigen1999DOOP-tsVEP.pdf
• 4. Bezkowska G., 2000. Granice jednostek przestrzennych w różnych strefach krajobrazowych. Granice krajobrazowe, podstawy teoretyczne i znaczenie praktyczne, PEK – tom VII, Poznań.
• 5. Bielecka E., 1991. Zasady interpretacji zdjęć lotniczych w nawiązaniu do teorii percepcji--prace M. Antropa z uniwersytetu w Gandawie w Belgii. Fotointerpretacja w Geografii, z. 1, s. 95-99.
• 6. Czarnecki R., 1972. Wskazówki metodyczne do kartowania uroczysk w krajobrazie lessowym Wyżyny Sandomierskiej. Wydawnictwa Uniwersytetu Warszawskiego. Warszawa.
• 7. Fischer Z., Magomedow M., 2004. Ekologia, Krajobraz, Energia. KUL, Lublin.
• 8. German K., 2000. Obiektywizm i subiektywizm w wydzielaniu granic fizycznogeograficznych, Granice krajobrazowe, podstawy teoretyczne i znaczenie praktyczne, PEK – tom VII, Poznań.
• 9. Haase G., 1989. Medium scale landscape classification in the German Democratic Republic. Landscape Ecology, Vol. 3 no. 1, s. 29-41. http://landscape.forest.wisc.edu/landscapeecology/articles/v03i01p029.pdf. SPB Academic Publishing by, The Hague.
• 10. Jacob P., 2003. A philosopher’s reflections on his interactions with a neuroscientist. http://www.interdisciplines.org/interdisciplinarity/papers/4
• 11. Kondracki J., 1976. Podstawy regionalizacji fizycznogeograficznej. PWN, Warszawa.
• 12. Kosiński K., 2005. Zastosowanie procedury Region Growing w klasyfikacji użytków zielonych na podstawie zdjęć Landsat ETM+. Roczniki Geomatyki. T. 3, z. 2. s. 69-76.
• 13. Kosiński K., Hoffmann-Niedek A., Zawiła A., 2006. Wydzielanie kompleksów krajobrazowo-roślinnych na zdjęciach Landsat ETM+ z zastosowaniem procedury Region Growing. Roczniki Geomatyki (w druku).
• 14. Kot R., 2000. Problematyka delimitacji typów uroczysk na przykładzie wybranego fragmentu Rezerwatu Krajobrazowego „Dolina Osy”. Acta Universitatis Nicolai Copernici. Geografia, 20. Nauki Matematyczno-Przyrodnicze. Z. 104 Toruń, s. 57-74.
• 15. Küchler M., Ecker K., Feldmeyer-Christe E., Graf U., Küchler H. and Waser L. T., 2004. Combining remotely sensed spectral data and digital surface models for fine-scale modelling of mire ecosystems. Community Ecology, 5(1), s. 55-68. Akadémiai Kiadó, Budapest. http://www.wsl.ch/staff/lars.waser/ce_meinrad.pdf
• 16. Laliberte A.S., Rango A., Havstad K. M., Paris J. F., Beck R. F., McNeelyc R., Gonzalez A. L. (2004) Object-oriented image analysis for mapping shrub encroachment from 1937 to 2003 in southern New Mexico. Remote Sensing of Environment, 93, s. 198-210. http://www.utsa.edu/LRSG/Teaching/ES6973/object1.pdf
• 17. McLean R.C., Ivimey-Cook W.R., 1973. Textbook of theoretical botany, Vol. 4. Longman, London.
• 18. Lewiński S., 2005. Klasyfikacja obiektowa narzędziem wspomagającym proces interpretacji zdjęć satelitarnych. Roczniki Geomatyki, Tom III, Zeszyt 2, Warszawa, s. 100.
• 19. Von der Malsburg Ch., 1981. The Correlation Theory of Brain Function. Internal Report 81-2, Dept. of Neurobiology, Max-Planck-Institute for Biophysical Chemistry, 3400 Göttingen, W.-Germany. http://cogprints.org/1380/01/vdM%5Fcorrelation.pdf
• 20. Matuszkiewicz A. J., 1990. Kompleks krajobrazowo-roślinny jako specyficzny typ układu ekologicznego. Problemy ochrony i kształtowania środowiska przyrodniczego na obszarach zurbanizowanych. Cz. II, SGGW-AR ser. CPBP 04-10, Nr 22, s. 58-64.
• 21. Matuszkiewicz A. J., 1992. Kompleks krajobrazowo-roślinny jako jednostka zróżnicowania roślinności terenów zurbanizowanych. Dok. Geogr. 5-6, s. 51-69.
• 22. Neef E. 1967. Theoretische Grundlagen der Landschaftsreihe. Gotha, Leipzig.
• 23. Pianka 1978. Evolutionary ecology, 2nd ed. Harper & Row, New York.
• 24. Pietrzak M. 1989. Problemy i metody badania struktury geokompleksu. Uniw. im. A. Mickiewicza w Poznaniu, Seria. Geografia 45.
• 25. Pietrzak M. 2000. Granice krajobrazowe – fikcja czy rzeczywistość. Granice krajobrazowe, podstawy teoretyczne i znaczenie praktyczne, PEK – tom VII, Poznań.
• 26. Richling A., 1979. Z metodyki wydzielania uroczysk w terenach glacjalnych. Przegląd geograficzny, t. 60, z. 4, s. 653-659.
• 27. Richling A., 1993. Kartowanie geokompleksów. Metody szczegółowych badań geografii fizycznej. PWN, Warszawa.
• 28. Richling A., Solon J. 1996. Ekologia krajobrazu. PWN Warszawa.
• 29. Richling A., Solon J., 2002. Ekologia krajobrazu. Wydanie czwarte. PWN, Warszawa, s. 320.
• 30. Solon J., 1988. Local complexes of phytoceonoses in vegetetion landscape in the vicinity of the Wigry Lake (NE Poland), Dokuments phytosociologiques N.S. vol. XI, Camerino.
• 31. Solon J. (mscr), Struktura przestrzenna roślinności w otoczeniu jezior wigierskich. IGiPZ PAN.
• 32. Syrbe R., 1996. Das Informationssystem der Naturräume und Naturraumpotentiale des Freistaates Sachsen. http://www.sbg.ac.at/geo/agit/papers96/syrbe.htm. In: Dollinger, F. und Strobl J.: Angewandte Geographische Informationsverarbeitung VIII = Salzburger Geographische Materialien "http://www.sbg.ac.at/geo/agit/papers96/sgm24.htm" , Heft 23. Selbstverlag des Instituts für Geographie der Universität Salzburg.
• 33. Wężyk P., Bednarczyk P., 2005. Testowanie metod i algorytmów klasyfikacji wysokorozdzielczych zobrazowań satelitarnych puszczy niepołomickiej. Roczniki Geomatyki, Tom III Z. 2. Warszawa.
• 34. Zadeh I.A. 1965. Fuzzy sets. Information and Control. 8, s. 338-353.
• 35. Zipser K., Lamme V. A. F., Shiller P. H., 1996. Contextual Modulation in Primery Visual Cortex. The Journal of Neuroscience. Vol. 16, No 22, s. 7376-7389. http://www.jneurosci.org/cgi/content/full/16/22/7376