BazTech - Yadda

Ograniczanie wyników

1 2006

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: obiektowa analiza obrazu (OBIA)

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Application the object based image analysis of VHR sattelite images in land-use analysis

Wężyk P., Kok R., Kozioł K.

Roczniki Geomatyki

2006

T. 4, z. 3

227-238

Trendy panujące w teledetekcji wskazują jednoznacznie na kierunek stosowania całkowicie samodzielnych metod automatycznej klasyfikacji dużych mozaik ortofotomap lotniczych i satelitarnych. Zautomatyzowany proces pozyskiwania i zarządzania dużymi zbiorami danych teledetekcyjnych został już w zasadzie osiągnięty, a jego logiczną kontynuacją jest w pełni automatyczna interpretacja obrazu. Wybrane klasy CLC2000 (Corine Land Cover) takie jak: woda, las, obszary antropogenicznego pochodzenia czy tereny rolnicze posiadają bardzo specyficzną charakterystykę będącą kombinacją własciwości spektralnych i tekstury. Stąd też klasy te mogą być poddawane sekwencyjnemu procesowi klasyfikacji (zapisanego w tzw. protokole programu eCognition; Definiens) zwanego OBIA (obiektowa analiza obrazu; synonim - klasyfikacja obiektowa), który może wskazać tzw. "kandydatów" dla powierzchni treningowych i testowych w obszarze analizowanego obrazu. W zaprezentowanej metodzie, selekcja pól treningowych i testowych tradycyjnie dokonywana przez operatora, została znacząco zredukowana bądź też nawet całkowicie zaniechana. Te subiektywne zazwyczaj decyzje, które obszary nadają się, a które nie jako wzorce to klasyfikacji, zastąpiono hierarchicznym procesem (protokół eCognition) ich wyboru. Zapewnia to opisywanej metodzie OBIA większą obiektywność. Sukces działania w pełni automatycznych procedur analizy obrazu można osiągnąć w przypadku klas pokrycia terenu o unikatowej charakterystyce spektralnej i teksturze (ang. fingerprint). Systemy eksperckie wymuszają przebieg określonych procesów takich jak: od poziomu Danych do Informacji oraz od poziomu Informacji do Wiedzy. Pomimo takiego przebiegu od Danych do Informacji, systemy IACS/LPIS bazują w swej dużej części na informacjach składanych przez rolników. Bezpośrednie powiązanie danych satelitarnych z systemami GIS może przynosić duże profity dzięki wdrażaniu dostępnych już inteligentnych metod przetwarzania obrazu. Prezentowana praca demonstruje najnowocze.niejsze metody (eCognition ver.5) i procedury aktualizacji warstw GIS (LPIS) oparte na automatycznym generowaniu informacji na podstawie wysokorozdzielczych obrazów satelitarnych QuickBird. Artykuł pokazuje możliwości zastosowania automatycznych procesów do ilościowej analizy dynamiki klas pokrycia terenu, w tym szczególnie, naturalnej sukcesji leśnej jaka najczęściej zachodzi na opuszczonych gruntach rolnych w południowej części Polski. Zastosowana klasyfikacja OBIA oraz analizy GIS wykazały istnienie 69,28 ha obszarów o charakterze sukcesyjnym zajmujących 16,2% terenu badań. Zautomatyzowane pozyskiwanie informacji zawartych w wysokorozdzielczych obrazach satelitarnych staje się koniecznością w kontekście podejmowania najlepszych decyzji uwzględniających dynamikę naturalnych procesów zachodzących w krajobrazie rolniczym.