Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

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
Land use/land cover (LULC) maps are important datasets in various environmental projects. Our aim was to demonstrate how GEOBIA framework can be used for integrating different data sources and classification methods in context of LULC mapping.We presented multi-stage semi-automated GEOBIA classification workflow created for LULC mapping of Tuszyma Forestry Management area based on multi-source, multi-temporal and multi-resolution input data, such as 4 bands- aerial orthophoto, LiDAR-derived nDSM, Sentinel-2 multispectral satellite images and ancillary vector data. Various classification methods were applied, i.e. rule-based and Random Forest supervised classification. This approach allowed us to focus on classification of each class ‘individually’ by taking advantage from all useful information from various input data, expert knowledge, and advanced machine-learning tools. In the first step, twelve classes were assigned in two-steps rule-based classification approach either vector-based, ortho- and vector-based or orthoand Lidar-based. Then, supervised classification was performed with use of Random Forest algorithm. Three agriculture-related LULC classes with vegetation alternating conditions were assigned based on aerial orthophoto and Sentinel-2 information. For classification of 15 LULC classes we obtained 81.3% overall accuracy and kappa coefficient of 0.78. The visual evaluation and class coverage comparison showed that the generated LULC layer differs from the existing land cover maps especially in relative cover of agriculture-related classes. Generally, the created map can be considered as superior to the existing data in terms of the level of details and correspondence to actual environmental and vegetation conditions that can be observed in RS images.
PL
Mapa akustyczna pozwala na graficzne zilustrowanie klimatu akustycznego na danym obszarze. Sporządza się ją w wyniku obliczeń lub pomiarów poziomu dźwięku pochodzącego z różnych źródeł hałasu. Należy przy tym uwzględnić ich lokalizację oraz parametry akustyczne. W artykule przedstawiono wyniki przeprowadzonych analiz, mających na celu weryfikację skuteczności zastosowanych ekranów akustycznych na skrzyżowaniu ulic w Dąbrowie Górniczej.
EN
Acoustic map allows for graphic illustration of acoustic climate on a given area. It is made after calculation and measurement of noise coming from various sources of noise. Their location and acoustic parameters should be taken into account here. The article presents the results of conducted analyses which aim at verification of the efficiency of applied acoustic screens on the crossroad in Dąbrowa Górnicza.
PL
Hałas komunikacyjny jest powszechnie znanym zagrożeniem dla środowiska. W ciągu ostatnich 20 lat liczba pojazdów samochodowych wzrosła kilkakrotnie i nadal rośnie. Hałas drogowy powstaje w wyniku poruszania się pojazdów – odgłosy pracy silnika, układów wydechowego i napędowego oraz na styku opony z nawierzchnią drogowa. Niniejszy artykuł przedstawia analizę zagrożenia hałasem komunikacyjnym terenu leżącego przy drodze krajowej nr 94 w Dąbrowie Górniczej.
EN
Communication noise is widely known danger to the environment. In the last 20 years the number of car vehicles has multiplied and is still rising. Road noise is created by moving vehicles – the sounds of the engines at work, the exhaust systems and drive and when the tyres meet the road surface. This article presents the analysis of communication noise danger in the area near national road No. 94 running through Dąbrowa Górnicza.
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.