Szkoła to miejsce, w którym uczniowie, nauczyciele i inni pracownicy oświaty spędzają wiele czasu. Utrzymanie odpowiedniej jakości wody, zwłaszcza po długich miesiącach zamknięcia placówek spowodowanego pandemią i wakacjami, a co za tym idzie – braku jej obiegu w instalacji, to kolejne wyzwanie, z którym należy się zmierzyć. Przestoje w obiegu wody stwarzają korzystne warunki do rozwoju zagrożeń mikrobiologicznych, chemicznych i fizycznych. Ryzyko to można jednak skutecznie zredukować, identyfikując je i stosując środki zapobiegawcze.
The aim of the paper was to classify data from aerial laser scanning and CIR digital images, which were orientated, connected and aligned by the Agisoft Photoscan software. Then, in order to distinguish the ground a point cloud was generated. This was to create a correct terrain mesh and, in consequence, an orthophotomap. The next stage is to develop a new point cloud using ArcGIS. The land cover from the images was combined with the ground mapped by LiDAR. New heights were calculated relative to the ground surface height 0. The point cloud was converted into a raster form, providing a normalized Digital Surface Model (nDSM). It was the first element of the output composition, which also consisted of the NIR and RED channels, acquired from the cloud point generated in Agisoft. The colour composition obtained in such way was subjected to four object-oriented and pixel-oriented classification methods: I – ISO Cluster, II – Maximum Likelihood, III – Random Trees, IV – Support Vector Machine. Object grouping is possible due to information stored in the display content. This technique is prompted by human ability of image interpretation. It draws attention to more variables, so effects similar to human perception of reality are possible to achieve. The unsupervised method is based on a process of automatic search for image fragments, which allows assigning them to individual categories by a statistical analysis algorithm. In turn, supervised method uses “training datasets”, which are used to “teach” the program assigning individual or grouped pixels to classes [Benz UC et al., 2004]. The area studied for land development was the Lutowiska municipality, in the Podkarpackie Voivodeship, Bieszczady County. As a result of the classification, 11 classes of terrain features were distinguished: class 0 – road infrastructure, class 1 – roads, class 2 – buildings, class 3 – waters, class 4 – meadows, class 5 – arable lands, class 6 – pastures, class 7 – high vegetation, class 8 – medium vegetation, class 9 – low vegetation, class 10 – quarry. The area of research covers an area of about 28 km2. Aerial images were made in 2015. Field vision and photopoint measurement was carried out in May 2018.
PL
Celem opracowania jest klasyfikacja danych na podstawie lotniczego skaningu laserowego oraz zdjęć cyfrowych CIR. Do opracowania posłużyło oprogramowanie Agisoft Photoscan, w którym dokonano zorientowania, połączenia i wyrównania zdjęć. Następnie wygenerowano z nich chmurę punktów, z której wydzielono grunt. Miało to na celu poprawne utworzenie siatki terenu, a w konsekwencji ortofotomapy. Kolejny etap pracy to utworzenie nowej chmury punktów przy wykorzystaniu programu ArcGIS. Pokrycie terenu ze zdjęć połączono z gruntem z LiDAR. Obliczono nowe wysokości względem powierzchni terenu, któremu nadano wysokość 0. Dokonano konwersji chmury punktów do postaci rastrowej, uzyskując Znormalizowany Numeryczny Model Pokrycia Terenu. Był to pierwszy element kompozycji wyjściowej, która składała się także z kanału NIR oraz RED, pozyskanych z chmury wygenerowanej w Agisoft. Otrzymaną w ten sposób kompozycję barwną poddano czterem metodom klasyfikacji obiektowej i pikselowej: I- ISO Cluster, II- Maximum Likelihood, III- Random Trees, IV- Support Vector Machine. Grupowanie obiektowe jest możliwe dzięki informacji zapisanej w treści zobrazowania. Technika ta wykorzystuje podejście zainspirowane zdolnością interpretacji obrazu przez człowieka. Zwraca uwagę na więcej zmiennych, dzięki czemu można uzyskać efekty zbliżone do postrzegania rzeczywistości przez ludzi. Metoda Unsupervised bazuje na procesie automatycznego wyszukiwania fragmentów obrazu i przyporządkowania ich do poszczególnych kategorii za pomocą algorytmu wykorzystującego analizę statystyczną. Z kolei Supervised wykorzystuje „pola treningowe”, za pomocą których „uczy” program, do której klasy przyporządkować pojedyncze, czy też zgrupowane piksele [Benz U. C. i in., 2004]. Obszarem poddanym analizie jest gmina Lutowiska, w województwie podkarpackim, powiecie bieszczadzkim, na której dokonano analizy zagospodarowania terenu. W wyniku klasyfikacji wyodrębniono 11 klas form terenu: klasa 0- infrastruktura drogowa, klasa 1- drogi, klasa 2- budynki, klasa 3- woda, klasa 4- łąki, klasa 5- grunty orne, klasa 6- pastwiska, klasa 7- roślinność wysoka, klasa 8- średnia roślinność, klasa 9- roślinność niska, klasa 10- kamieniołom. Obszar opracowania stanowi powierzchnię ok. 28 km2. Zobrazowania lotnicze zostały wykonane w 2015r. Wizję terenową oraz pomiar fotopunktów przeprowadzono w maju 2018r.
3
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W związku z systematycznym przyrostem długości sieci wodociągowej miasta Krakowa, jej zróżnicowanym wiekiem i stanem technicznym, co roku wzrasta ryzyko wtórnego zanieczyszczenia wody. W pracy przedstawiono wybrane czynniki wpływające na pogorszenie jakości wody w sieci wodociągowej, do których w szczególności należą przedłużający się czas przebywania wody w sieci, gromadzenie się osadów, tworzenie biofilmu oraz zanik chloru wolnego w odległych od miejsca wtłaczania wody do sieci punktach miasta. Dokonano wstępnej analizy zmian jakości wody w sieci wodociągowej miasta Krakowa w aspekcie wybranych parametrów ściśle związanych z tzw. wtórnym zanieczyszczeniem wody.
EN
Due to the systematic increase in the length of the water supply network of the city Krakow, its diverse age and technical condition, the risk of secondary water pollution increases every year. The paper presents selected elements affecting the deterioration of water quality in the water supply network, which in particular include the prolonged residence time of water in the network, sediment accumulation, biofilm formation and the disappearance of free chlorine in network located far from water injection points. A preliminary analysis of changes in water quality in the water supply network of the city of Krakow of selected parameters closely related to the secondary water pollution.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.