Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: klasyfikacja wielospektralna

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Vegetation Landscape Analysis Due to Land Use Changes on Arid Lands

Manjarrez-Dominguez M., Pinedo-Alvarez A., Pinedo-Alvarez C., Villarreal-Guerrero F., Cortes-Palacios L.

Polish Journal of Ecology

2015

Vol. 63, nr 2

167--174

Fast land use changes have strongly affected arid and semi-arid regions at a global scale, affecting food security of the inhabitants of these regions. This study evaluated the fragmentation degree in the Chihuahua´s desert region of Mexico by using data from the Landsat TM sensor. Nine scenes, taken with Landsat TM5 sensor from the years 1990, 2000, and 2012, were used for the analysis. The coverage of seven land uses (grasslands, shrubland, croplands, sandy desert vegetation, forest, water bodies, and urban areas) was obtained under supervised classification techniques and the accuracy level was evaluated through the Kappa multi-varied discrete index. The classification showed a good reliance level having global accuracies of 93, 93.2 and 90.3% for the years 1990, 2000 and 2012, respectively. The fragmentation analysis showed an increase in the number of patches, an indicator of the ecosystem degradation process. The patches number increased from 8,354.23 in 1990 to 9,658.36 in 2000 and to 11,469 in 2012. Simpson and Shannon diversity indexes proved a clear fragmentation process. During the period of 1990−2012, grasslands were the most affected vegetation type with a reduction of 30.7% in its area. Such reduction was mainly attributed to invasions of shrubland communities and to an increase in cropland areas.

Wpływ korekcji atmosferycznej zdjęć satelitarnych na wyniki cyfrowej klasyfikacji wielospektralnej

Osińska-Skotak K.

Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum

2005

Vol. 4, nr 1

41-53

Na promieniowanie dochodzące do sensora satelitarnego wpływa przede wszystkim atmosfera, znajdująca się na drodze od obiektu do detektora. Korekcja atmosferyczna jest jednak na ogół pomijana w procesie przetwarzania zdjęć satelitarnych. Wynika to m.in. z faktu, iż aby wpływ atmosfery oszacować w sposób poprawny, wymagana jest duża liczba danych pomiarowych i skomplikowany model atmosfery. W przypadku analizy zdjęć archiwalnych uzyskanie tego rodzaju danych często jest utrudnione, a czasami wręcz niemożliwe. Stosuje się więc na ogół tzw. średnie atmosfery klimatyczne, które charakteryzują średnie warunki atmosferyczne panujące na danym terenie. Wymóg wykonywania korekcji atmosferycznej zdjęć satelitarnych nie zawsze występuje (np. analizy jakościowe, interpretacja wizualna), ale w przypadku przeprowadzania analiz ilościowych lub wieloczasowych uwzględnienie wpływu atmosfery jest czynnikiem istotnym dla uzyskania prawidłowych wyników. Niniejsze opracowanie prezentuje wyniki badań nad wpływem uwzględnienia korekcji atmosferycznej w procesie klasyfikacji wielospektralnej. Okazuje się, że klasyfikacja obrazów skorygowanych ze względu na wpływ atmosfery pozwala na uzyskanie lepszej delimitacji klas, niż to jest w przypadku klasyfikacji zdjęć źródłowych.

Atmosphere between an object and a satellite detector is the most important element, which decided about the radiation registered by satellite sensor. However, atmospheric correction is mostly neglected during satellite image processing. It's implicated by fact that to estimate the influence of atmospheric conditions, a lot of different meteorological parameters and model of atmosphere are needed. In case of archived images gathering this kind of data is often difficult or even impossible. Therefore standard atmosphere models which described average atmospheric conditions on different areas are used. In some application atmospheric correction is not needed (i.e. qualitative analyses, visual interpretation) but for quantitative analyses or multitemporal analyses this correction is very important to obtain correct results. This article presents results of researches on influence of atmospheric correction on the process of multispectral classification. It was found that classification of atmospheric corrected images make better classes delimitation possible.