Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: wskaźnik NDSI

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Development of a satellite data based model for homogeneous polygons delimitation, for operational use for the agricultural sector in Poland

Gatkowska M., Wróbel K., Paradowski K., Wyczałek M.

Geoinformation Issues

2017

Vol. 9, no. 1(9)

53--61

The paper presents a model for homogeneous land-soil units delimitation on the basis of three main components: NDSI index (Normalized Difference Soil Index) calculated on the basis of Sentinel-2 satellite data for bare soil, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) calculated also on the basis of Sentinel-2 satellite data for vegetation in the end of growing phase and the DTM (Digital Terrain Model) derived from the SRTM mission. The stages of development of the designed model are presented together with the assumptions and thesis applied. The applicability of the method used and further steps to be performed are explained. The comparison of the results of land-soil units delimitation derived on the basis of the proposed model with the results of in-field electromagnetic scanning measurements (EM-38) is demonstrated. The model is proved to be applicable for the demarcation of soil managements zones in the fields and the need for its further validation is stated.

W artykule zademonstrowany jest model wyznaczania obszarów jednorodnych, pod kątem właściwości gleby, w obrębie pola z jednorodną uprawą. Zaproponowany model jest opracowany na podstawie trzech komponentów wejściowych: wskaźnika NDSI obliczonego na podstawie obrazu satelitarnego gołej gleby zarejestrowanego przez satelitę Sentinel-2, wskaźnika NDVI obliczonego na podstawie obrazu satelitarnego Sentinel-2 dla uprawy pod koniec okresu wegetacji oraz Numerycznego Modelu Terenu DTM, pozyskanego z misji SRTM. W artykule przedstawiono krótki przegląd literatury dotyczący zastosowania teledetekcji satelitarnej dla szacowania parametrów gleby. Ponadto w artykule zaprezentowano etapy opracowania modelu, przyjęte tezy i założenia, jak również dalsze kroki rozwoju modelu i jego zastosowania w operacyjnym serwisie ASAP.

Wykorzystanie satelitarnych danych teledetekcyjnych do odróżniania pokrywy śnieżnej od zachmurzenia

Wolszczak A.

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej

2013

Vol. 62, nr 3

37-56

Celem przeprowadzonych badań jest opracowanie skutecznej metody odróżniania pokrywy śnieżnej od zachmurzenia na zdjęciach satelitarnych. Pokrywa śnieżna i zachmurzenie to obiekty, których prawidłowe rozpoznanie na zdjęciach za pomocą metod wizualnych jest bardzo trudne lub nawet niemożliwe. Artykuł prezentuje metodę detekcji zachmurzenia i pokrywy śnieżnej dla danych satelitarnych Meteosat 9. Przedstawiona procedura bazuje na wielospektralnej technice progowej. Dla każdego piksela obliczono wartość temperatury jasnościowej, współczynnik odbicia oraz wskaźnik Normalised Differential Snow Index (NDSI). Następnie dla obliczonych wartości ustalono optymalne progi, na podstawie których dokonano klasyfikacji pikseli. Otrzymane wyniki pokazują, że opracowany algorytm działa prawidłowo dla zdjęć, na których został opracowany, a także dla tych, które zostały wykonane w zbliżonych warunkach (godzina wykonania zdjęcia, pora roku). Na pozostałych zdjęciach, dla których przeprowadzono badanie, można stwierdzić występowanie pikseli błędnie zaklasyfikowanych. Związane jest to m.in. ze zmianą ilości docierającego do powierzchni Ziemi promieniowania w zależności od pory roku i innym kątem padania promieni słonecznych. W badaniach wykorzystano zdjęcia cyfrowe pozyskane za pośrednictwem serwisu Europejskiej Organizacji Eksploatacji Satelitow Meteorologicznych.

This paper presents the method of detection of clouds and snow cover for Meteosat 9 satellite data. The aim of this research is to develop an effective method to distinguish snow cover from cloud on satellite photographs. Snow cover and clouds are objects whose proper recognition in photos using visual methods is very difficult or even impossible. The following procedure is based on multispectral threshold technique. For each pixel, the brightness temperature, reflectance, and the rate of the Normalised Differential Snow Index (NDSI) were calculated. Then, for the calculated values, the optimal thresholds were determined on the basis of which the pixels were classified. The results show that the developed algorithm works fine for images on which it was developed, as well as those that have been made in similar conditions (time of recording, the time of year). On the other examined images, the presence of misclassified pixels can be determined. It is associated with changes in the amount of radiation that reaches the Earth’s surface, depending on the season and a different angle of sunlight incidence. The study was conducted on digital images obtained through the website European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites. The test procedure is illustrated by exemplary images.