Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Assessment of surface water pollutant models of estuaries and coastal zone of Quang Ninh – Hai Phong using Spot-5 images

Ke L. C., Van Trang H. T., Liem V. H., Tuong T. N., Duyen P. T.

Geodesy and Cartography

|

2015

|

Vol. 64, no. 1

29--42

EN

The coastal zone and estuaries of Quang Ninh and Hai Phong have great potential not only for economic development but also for protection and conservation of biodiversity and ecosystem. Nowadays, due to industrial, agricultural and anthropogenic activities signs of water pollution in the region have been found. The level of surface water pollution can be determined by traditional methods through observatory stations. However, a traditional approach to determine water contamination is discontinuous, and thereby makes pollution assessment of the entire estuary very difficult. Nowadays, remote sensing technology has been developed and widely applied in many fields, for instance, in monitoring water environments. Remote sensing data combined with information from in-situ observations allow for extraction of polluted components in water and accurate measurements of pollution level in the large regions ensuring objectivity. According to results obtained from Spot-5 imagery of Quang Ninh and Hai Phong, the extracted pollution components, like BOD, COD and TSS can be determined with the root mean square error, the absolute mean error and the absolute mean percentage error (%): ±4.37 (mg/l) 3.86 (mg/l), 27%; ±55.32 (mg/l), 48.30 (mg/l), 14%; and ±32.90 (mg/l), 23.38 (mg/l), 28%; respectively. Obtained outcomes guarantee objectivity in assessing water contaminant levels in the investigated regions and show the advantages of remote sensing applications in Resource and Environmental Monitoring in relation to Water – Air – Land.

PL

Strefa przybrzeżna i ujścia rzek w Quang Ninh – Hai Phong ma potencjał do rozwoju gospodarczego i ochrony różnorodności biologicznej i ekosystemu. Ostatnio stwierdzono tam wiele oznak zanieczyszczenia wody. Poziom zanieczyszczenia wód powierzchniowych może być określany na stacjach obserwacyjnych metodami tradycyjnymi, jednak znacznie szybsze i dokładniejsze jest wykorzystanie metod teledetekcyjnych. Analiza obrazów Spot-5 w Quang Ninh – Hai Phong umożliwiła stwierdzenie obecności różnych zanieczyszczeń, w tym BOD, COD i TSS ze średnim błędem kwadratowym, średnim błędem absolutnym i średnim błędem względnym odpowiednio: ± 4.37 (mg/l), 3.86 (mg/l), 27%; ± 55.32 (mg/l), 48.30 (mg/l), 14%; ± 32.90 (mg/l), 23.38 (mg/l), 28%. Otrzymane wyniki gwarantują obiektywizm przy ocenie poziomu zanieczyszczeń w badanych regionach i pokazują korzyści zastosowań teledetekcji w monitoringu zasobów i środowiska w odniesieniu do wody – powietrza – terenu.

2

Target functions for surface matching

Ke L. C.

Geodezja i Kartografia

|

2003

|

T. 52, z. 1

43-52

EN

Surface matching is a fundamental task that must be solved whenever we want to merge data sets of some physical surface obtained with different source. In general, the points in two sets are in different reference systems, not identical with different accuracy, distribution and density. To perform surface matching the different target functions are proposed. Proposed target function in section 1.4 is based on the condition of equality of triangle areas (TIN). This target function can be used for surface patches of pattern set S1 ganerated also in squares (DEM). Conception of target function provided in section 1.5 is based on the combination of two conditions. The first of them is a condition of fitting two normal vectors of surface patches generated by square model (DEM) in set S1 (as a pattern) and of triangle created with tree points in set S2 (as a candidate). The second is one of four target functions upper represented.

PL

W ostatnich trzech latach problem integracji danych otrzymanych z różnych źródeł jest jednym z głównych kierunków badań. Dane dotyczące tego samego terenu takie jak LIDAR, SAR, IFSAR i inne są wykorzystywane do generowania DEM, ekstrakcji budynków na terenach zaludnionych, badania deformacji terenu w wyniku powodzi, wulkanów itd. Do rozwiązania tego zadania wykorzystano funkcje celu jako podstawowe do spasowania powierzchni (surface matching technique) pozwalające na jednoczesne prowadzenie dwu rozwiązań: utworzenia relacji pomiędzy cechami dwóch powierzchni (correspondence task) i określenia ich parametrów (transformation task). Zaproponowane w tej pracy dwie funkcje celu są reprezentowane w podrozdziałach 1.4 i 1.5. Pierwsza jest oparta o warunek przynależności kolejnych transformowanych punktów z drugiego zbioru do generowanych trójkątów (TIN models) pierwszego zbioru. Natomiast, druga funkcja celu została oparta o warunek minimalizacji różnic odpowiednich wektorów normalnych elementów powierzchni trójkątów generowanych z drugiego zbioru i kwadratów generowanych w pierwszym zbiorze.

3

Possiblity of surface matching using Hopfield's neural network

Ke L. C.

Geodezja i Kartografia

|

2003

|

T. 52, z. 2

71-83

EN

In the last decade the usefulness of neural networks (NN) in engineering and commerce has been widely developed. On the satellite images the different tasks such as cloud, ice, sea-surface thermal feature tracking, spatial resolution improvement, pattern classification etc. have been applied, using neuron networks. In digital photogrammetry neural networks have been used, at first, in solution of stereo vision problem called stereo matching and to other tasks such as detection, location of object from, mobile mapping data and another. This paper presents an idea of using Hopfield's neural network (HNN) to solve the surface matching problem. first of all the energy function (or cost function) of surface matching would be provided. for this purpose all constraint conditions with the target (or goal) of surface matching will be combined into energy function, which can be applied by Hopfield's neural network in determining the optimal surface matching problem.

PL

Przy porównaniu dwóch powierzchni terenu, które są reprezentowane dwoma zbiorami danych punktów otrzymanych z różnych sensorów tego samego obszaru wykorzystano sieć neuronową Hopfiel'da HNN dla uzyskania rozwiązania optymalnego, tzn. kiedy funkcja energii tej sieci zdąża do minimum. Funkcję te wyznaczono z sumy warunków zapewniających jednoznaczność cech należących do odpowiednich elementów powierzchni oraz z funkcji celu. Stabilny stan sieci HNN jest określony wówczas, gdy funkcja energii dąży do minimum. W takim przypadku zadanie dopasowania dwóch powierzchni jest najlepsze.

4

An approach for surface matching using image and object parametric line features in frequency domain

Ke L. C.

Geodezja i Kartografia

|

2003

|

T. 52, z. 2

85-97

EN

The surface matching is useful to solve the problem of comparing two surfaces obtained from two data sets of the same terrain. The data sets of points could be get from different sources such as Aerial and Satellite Imagery, SAR, IFSAR, LIDAR etc. The solution of surface matching problem, is based on the some characterized contours existed of the surfaces as line features, which have to be expressed by parametric representation in frequency domain. Line features could be determined in the 2-D image or obiect space. For finding corresponding pair of point belonging to corresponding interest lines on the both surfaces, the image and object line features-based matching method has been used. Surface matching accuracy is estimated basing on the coordinates differences between the original and transformed surface.

PL

Praca przedstawia problem dopasowania powierzchni tego samego terenu przy wykorzystaniu zdjęć wykonanych z pułapu lotniczego i satelitarnego oraz danych, takich jak np. : SAR, IFSAR, LIDAR. praca koncentruje się na określeniu możliwości zastosowania liniowych cech, takich jak: poligony wzdłuż sieci komunikacyjnej, czy warstwice terenu, które są przydatne do rozwiązywania problemu dopasowania powierzchni. Linie określone na zdjęciu lub na powierzchni terenu są przedstawione za pomocą analitycznej funkcji parametrycznej w częstotliwościowej przestrzeni dzięki rozwiązaniu zadania wcięcia przestrzennego i zastosowania wzoru Fourier'a. Proces dopasowania odpowiednich liniowych cech parametrycznych w tej przestrzeni został zrealizowany przy zastosowaniu centroid transformacji. otrzymane parametry transformacji stanowią podstawowe dane do przekształcenia drugiego zdjęcia (drugiej powierzchni) w pierwsze (pierwszą powierzchnię).