Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Zastosowanie sieci neuronowych do klasyfikacji zdjęć mikrofalowych z satelitów ENVISAT i ERS w celu identyfikacji upraw

Stankiewicz K.

Prace Instytutu Geodezji i Kartografii

|

2004

|

T. 50, z. 106

63--71

PL

Zdjęcia mikrofalowe pozyskane z satelitów ENVISAT i ERS w sezonie wegetacyjnym w 2003 roku były analizowane pod kątem identyfikacji upraw. Klasyfikacja treści tych zdjęć została wykonana przy wykorzystaniu sieci neuronowych. Przedmiotem klasyfikacji były średnie wartości zmodyfikowanego współczynnika wstecznego rozpraszania γ. Wartości średnie wyznaczono dla segmentów obrazów mikrofalowych. Omówiono wyniki klasyfikacji wykonanej dla pełnego zestawu zdjęć oraz dla wybranych podzbiorów tego zestawu. Wyniki przedstawione w artykule zostały uzyskane w ramach projektu badawczego „Identyfikacja zbiorowisk roślinnych oraz rozpoznawanie upraw na mikrofalowych zdjęciach satelitarnych jako podstawa opracowywania map użytkowania terenu”. Realizacja tego projektu (nr 8T12E 016 21) została sfinansowana ze środków KBN.

EN

Method of classification of ENVISAT and ERS microwave images with the use of neural networks was presented in the article. Features of the classified images, which are important for crop identification, were described. Author presented the successive steps, which were done in order to prepare microwave data for classification. Classification was performed for mean values of the modified backscattering coefficient, related to image segments, which represent homogeneous areas. The results of classification done for the whole set of images and for selected subsets were presented in the article.

2

Rozpoznawanie upraw na zdjęciach mikrofalowych pozyskanych z satelitów ENVISAT i ERS

Stankiewicz K.

Prace Instytutu Geodezji i Kartografii

|

2004

|

T. 50, z. 106

73--101

PL

Celem pracy było zbadanie możliwości identyfikacji upraw na zdjęciach mikrofalowych. Badania oparto na zdjęciach z satelitów ENVISAT i ERS, zarejestrowanych w okresie od końca kwietnia do sierpnia 2003 roku. W artykule przedstawiono przesłanki wykorzystane przy doborze materiału zdjęciowego oraz sposób przetwarzania zdjęć w celu przygotowania ich do interpretacji. Niezbędne dane terenowe pozyskano w regionie poznańskim w trzech obszarach testowych. Do badania rozróżnialności upraw zastosowano analizę separowalności skupień w przestrzeni spektralnej określonej przez zdjęcia. Stosując analizę wariancji, sprawdzono także możliwość wykorzystania do identyfikacji upraw wartości średnich γ – zmodyfikowanego współczynnika wstecznego rozpraszania, które obliczono na podstawie danych obrazowych. Stwierdzono, że na analizowanych zdjęciach mikrofalowych możliwe jest wyróżnianie rzepaku, buraków, kukurydzy, lucerny oraz zbóż łącznie. Wyniki przedstawione w artykule zostały uzyskane w ramach projektu badawczego „Identyfikacja zbiorowisk roślinnych oraz rozpoznawanie upraw na mikrofalowych zdjęciach satelitarnych jako podstawa opracowywania map użytkowania terenu”. Realizacja tego projektu (nr 8T12E 016 21) została sfinansowana ze środków KBN.

EN

The presented work was aimed at examination of possibilities of crop recognition on microwave images. The study was based on ENVISAT and ERS images, collected from the end of April till August 2003. Justification of selection of images and method of their processing, in order to prepare them for interpretation, were presented in the article. The necessary field information was collected from three test sites located in Poznań region. Analysis of cluster separability in spectral space defined by images was applied for examining crop recognition. Using variance analysis possibility of application of the modified backscattering coefficient was verified. Mean values of this coefficient γ were calculated on the basis of image data. The following conclusions were drawn from the analyses: rape, sugar bets, corn, alfa-alfa and cereals are recognizable on microwave images; rape can be discriminated already at the end of April / beginning of May on the basis of at least two ENVISAT microwave images, using different polarizations; discrimination of various crop species is possible, but due to signature similarity recognition of particular species can be significantly dependent on acquisition dates and on terrain conditions, first of all on soil moisture; effectiveness of crop recognition greatly depends on number of microwave images and dates of their acquisition; selection of images collected with various polarizations is crucial for crop recognition; large angle of incidence of microwave beam is favourable for crop recognition. Vegetation period in 2003 was not typical due to extremely low rainfall level. Conclusions concerning crop recognition are not universal, because they were drawn for conditions characterized by very low soil and vegetation moisture.

3

Zastosowanie zdjęć mikrofalowych z satelitów ERS-1 i ERS-2 do określania wilgotności gleb pod zbożami

Gruszczyńska M.

Prace Instytutu Geodezji i Kartografii

|

1998

|

T. 45, z. 97

117--135

PL

W artykule przedstawiono metodą określania wilgotności gleb pod zbożami na podstawie zdjąć mikrofalowych otrzymanych z satelitów ERS-1 i ERS-2 w ramach projektów badawczych zleconych przez Europejską Agencją Kosmiczną.

EN

Soil moisture content is an important parameter influencing vegetation growth and crop yield. It also affects dimension and shape of water balance and is used in irrigation scheduling and other applications in hydrology, agriculture and meteorology. Among numerous methods only remote sensing offers a potential means of determining the spatial distribution of soil moisture over large areas within a short time and a reasonable cost. Among the various electromagnetic bands available for remote sensing observations from satellite platforms, the microwave region offers the greatest potential in terms of penetration through soil for the depth dependent on spectral bands - the longer band the deeper penetration. The basic principle of imaging radars is to emit electromagnetic radiation towards the earth surface and to record the quantity and time delay of energy backscattered. Microwaves can penetrate clouds, which is important for the regularity of the observation. The main physical factors, which affect radar backscatter response, are surface roughness and dielectric properties of target, which correspond closely with the moisture content. The possibility to determine soil moisture using active microwaves draw the attention of scientists since the radar techniques have been open to civilians. It is obvious from the recent studies that radar backscattering coefficient a 0 increases with the increase of soil moisture and surface roughness (Ulaby [1974]). For soil moisture determination from radar measurements the effect of surface roughness should be separated from the effect of moisture (soil and vegetation moisture) of the target. In case of soil covered by crops the vegetation surface roughness was mostly considered as a troublesome factor. It was found that vegetation surface roughness could be expressed by Leaf Area Index (LAI) values. LAI can be measured in ground during field survey or calculated from images obtained in optical bands of the electromagnetic spectrum (Dąbrowska-Zielińska [1995]). In this paper author propose the assessment of soil moisture from ERS SAR data for the stable vegetation surface roughness condition characterised by LAI and for the stable vegetation moisture condition characterised by growing stage of crops. The results obtained from study carried out from 1992 to 1997 for spring and winter cereals are presented in this paper.