Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
Identyfikatory
Warianty tytułu
Multi-temporal data for land cover change detection
Języki publikacji
Abstrakty
W badaniach wykorzystane zostały wieloczasowe zdjęcia satelitarne z lat 1979, 2000 i 2007 dla obszaru Słowińskiego Parku Narodowego charakteryzującego się dużą dynamiką zmian krajobrazu. Bazując na wynikach klasyfikacji nadzorowanej dla trzech roczników zdjęć satelitarnych obszaru Parku przeprowadzono badanie zmian pokrycia terenu i określono wielkość oraz kierunek przekształceń dla poszczególnych klas. Na podstawie map pokrycia terenu wykonano analizę korelacji krzyżowej w programie IDRISI. Wykonano również ilościową analizę zmian powierzchni poszczególnych klas pokrycia terenu w danym przedziale czasowym. Obliczone wielkości (pikselowe) zmian w zakresie poszczególnych form pokrycia dla obszarów w granicach Parku pozwoliły na utworzenie map przedstawiających tereny, które w okresie 1979÷2000 oraz 1979÷2007 uległy przekształceniu oraz map terenów „stałych”. W ramach badań przeprowadzona została ilościowa i jakościowa analiza stopnia i kierunku przekształceń poszczególnych elementów krajobrazu Parku w badanych okresach. W rezultacie określono procentowy poziom zmian dla danych form pokrycia terenu SPN z uwzględnieniem przejścia jednej kategorii w inną. Prace finansowane w ramach badań statutowych AGH nr 11.11.150.949.
The research employed multitemporal satellite photos from 1979, 2000, and 2007 of the area of the Słowiński National Park, which is marked by its high dynamics of landscape changes. Based on the results of a supervised classification concerning three annual volumes of satellite images of the Park area, a research of the area coverage changes has been conducted, and the size of changes and direction of transformations for particular classes were determined. Using land cover maps, an analysis of cross correlation in IDRISI software was conducted, as well as a quantitative analysis of surface area changes of particular land coverage classes in certain time intervals. The calculated (pixel) volumes of changes in particular land coverage forms for the areas within the Park limits made it possible to create maps showing those areas, which in 1979÷2000 and in 1979÷2007 were subjected to transformations, as well as maps of "constant" areas. The scope of the research included a quantitative and qualitative analysis of the degree and direction of transformations of particular Park landscape elements in the examined time periods. As a result, percentage level of the changes for the area coverage forms of the Park were determined, allowing for transformations of one category into another.
Rocznik
Tom
Strony
281--289
Opis fizyczny
Bibliogr. 17 poz.
Twórcy
autor
- Katedra Geoinformacji, Fotogrametrii i Teledetekcji Środowiska Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie
autor
- Katedra Geoinformacji, Fotogrametrii i Teledetekcji Środowiska Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie
Bibliografia
- 1.Anderson R., Hardy E., Roach J., 1976. A Land Use And Land Cover Classification System For Use with Remote Sensor Data. Geological Survey Professional Paper 964.
- 2.Alesheikh A., Ghorbanali A., Talebzadeh A., 2004. Generation the coastline change map for Urmia Lake by TM and ETM+ imagery. Map Asia Conference 2004, Beijing, China.
- 3.Archer E. 2004. Beyond the “climate versus grazing” impasse: using Remote Sensing to investigate the effects of grazing system choice on vegetation cover in the eastern Karoo. Journal of Arid Environments vol. 57, s. 381–408
- 4.Clark Labs 2006, IDRISI Andes Guide. Clark University.
- 5.Gao J., Liu Y. 2009. Determination of land degradation causes in Tongyu County, Northeast China via land cover change detection. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. vol.12. s. 9–16.
- 6.Głowienka E., Michałowska K., 2007. Możliwość monitorowania zmian środowiska z użyciem narzędzi GIS na przykładzie Słowińskiego Parku Narodowego. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 17, s. 241–250.
- 7.Hejmanowska B., Drzewiecki W., Głowienka E., Mularz S., Zagajewski B., Sanecki J., 2006. Próba integracji satelitarnych obrazów hiperspektralnych z nieobrazowymi naziemnymi danymi spektrometrycznymi na przykładzie zbiornika Dobczyckiego. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, Vol. 16, 2006.
- 8.Jano A., Jefferies R., Rockwell R., 1998. The Detectation of vegetational change by multitemporal analysis of Landsat data: the effects of goose foraging. Journal of Ecology 1998, vol. 86, s. 93–99.
- 9.Justice C., Townshend J., Holben B. and Tucker C., 1985. Analysis of the phenology of global vegetation using meteorological satellite data. International Journal of Remote Sensing 6, s. 1271–1318.
- 10.Kloiber S., Brezonik P., Bauer M., 2002. Application of Landsat imagery to regional-scale assessments of lake clarity. Water Research, 3, s. 4330–4340.
- 11.Mousavi S., Muller J., Vita-Finzi C., Price D., 2003. Application of Remote Sensing and GIS Methods to Dynamic Studies of The Southern Caspian Sea Coastal Zone, Iran. Impact of Sealevel Change on Coastal Regions. EGS – AGU – EUG Joint Assembly, Nice, France.
- 12.Mularz S., Drzewiecki W., Hejmanowska B., Pirowski T., 2006. Wykorzystanie teledetekcji satelitarnej do badania procesu akumulacji zanieczyszczeń w rejonie zbiornika Dobczyckiego. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, Vol. 16, 2006.
- 13.Nori W., Elsiddig E. N., Niemeyer I., 2008. Detection of land cover changes using multitemporal satellite imagery. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XXXVII. Part B7. Beijing.
- 14.Ramachandra T., Kumar U., 2004. Geographic Resources Decision Support System for land use, land cover dynamics analysis. Proceedings of the FOSS/GRASS Users, Conference –Bangkok, Thailand, 12–14 September.
- 15.Shalaby, A., Tateishi, R., 2007. Remote sensing and GIS for mapping and monitoring land cover and land-use changes in the Northwestern coastal zone of Egypt. Applied Geography., vol. 27 (1), s. 28–41.
- 16.Weiss J, Gutzler D., Coonrod J. and Dahm C., 2004. Long-term vegetation monitoring with NDVI in a diverse semiarid setting, central New Mexico, USA. Journal of Arid Environments 58.2, s. 249–272.
- 17.Zhou Q., Li B., Sun B., 2008. Modelling spatio-temporal pattern of landuse change using Multitemporal remotely sensed imagery. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XXXVII. Part B7. Beijing.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-cfeea831-3e13-4a57-99b4-ed1212031d4a