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

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The article presents studies on the impact of the source image type on the efficacy of image texture analysis in the terms of distinguishing classes of land use or land cover (LULC). Single gray-scale images are usually the inputs for this type of operation, however their selection is not unambiguous, especially in the case of multispectral images. Two very high resolution satellite images were used in the study: Pleiades (GSD: 2 m) and QuickBird (2.4 m). Five different input images were tested: the original near-infrared and red bands, the images of the first two main components, and the image of the normalised difference vegetation index - NDVI. Five LULC classes were compared to each other: bare soil, low vegetation, deciduous forests, coniferous forests and built-up areas. Granulometric analysis, as the one of the high efficient methods of texture analysis, was used for the test. Research results have shown that the choice of source image for this kind of processing can be very important for the efficacy of distinguishing between different LULC classes. NDVI images, and also the near infrared band and the first principal component were found most useful.
PL
Artykuł przedstawia badania dotyczące wpływu typu obrazu źródłowego na skuteczność analizy teksturowej obrazu z punktu widzenia wyodrębniania klas użytkowania lub pokrycia terenu (LULC). Tego typu operacjom poddawane są zazwyczaj pojedyncze obrazy w skali szarości, jednak ich wybór nie jest jednoznaczny, zwłaszcza w przypadku obrazów wielospektralnych. W badaniach wykorzystano dwa obrazy satelitarne o bardzo wysokiej rozdzielczości: Pleiades (GSD: 2 m) oraz QuickBird (2,4 m). Testowano pięć różnych obrazów wejściowych: oryginalne kanały bliskiej podczerwieni oraz czerwieni, obrazy dwóch pierwszych składowych głównych oraz obraz wskaźnika NDVI. Porównano wzajemnie pięć klas użytkowania lub pokrycia terenu: odkrytą glebę, niską roślinność, lasy liściaste, lasy iglaste oraz tereny zabudowane. Jako narzędzie testów wybrano analizę granulometryczną, jedną z metod analizy teksturowej o wysokiej skuteczności. Wyniki badań pokazały, że wybór obrazu źródłowego do przetworzeń może mieć bardzo duże znaczenie przy rozróżnianiu różnych klas użytkowania lub pokrycia terenu. Największą przydatnością cechowały się obrazy NDVI oraz kanału bliskiej podczerwieni i pierwszej składowej głównej.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.