Praca Dyplomowa - AGH

More documents

Recommendations

Info

są aktualne i pozwalają w takiej sytuacji wyłącznie na analizę stanów zaistniałychw przeszłości. W ograniczonym zakresie umożliwiają analizę zachodzących przemiani prognozy stanów przyszłych. Badanie dynamiki zmian oraz identyfikacja bieżącychzjawisk wymaga pozyskania danych pierwotnych poprzez wykonanie pomiarów”(Kmieć, 2010).Coraz powszechniejszym źródłem pierwotnych danych przestrzennychsą metody teledetekcyjne. Dostarczają one aktualnych i wielkoobszarowych danych.W niniejszej pracy oparto się w procesach klasyfikacyjnych na danychśredniorozdzielczych systemu LANDSAT oraz danych wysokorozdzielczych systemuIKONOS.Dodatkowymi materiałami weryfikacyjnymi były ortofotomapy wykonanew ramach projektu PHARE w roku 2002 dla obszaru Krakowa, w skali 1:5000(piksel terenowy 0,75cm).1.4.1. Zobrazowania satelitarne jako źródła danych„Zobrazowania satelitarne to obrazy powierzchni Ziemi uzyskane przezwykonanie zdjęcia z pokładu sztucznego satelity krążącego wokół Ziemi.Badania satelitarne powierzchni Ziemi stanowią uzupełnienie dla technik naziemnychi lotniczych. Sprawdzają się znacznie lepiej w przypadku analizy większego obszaruw jednym momencie oraz umożliwiają dużo szybsze przygotowanie pomiarui dostarczenie jego rezultatów” (Kmieć, 2010).Jedynym ograniczeniem dla zdjęć satelitarnych są warunki atmosferyczne.Czasami w wykonywaniu pomiarów skutecznie przeszkadzają chmury, a co za tymidzie interpretacja takiego zobrazowania satelitarnego jest uciążliwa.Pomimo wspomnianych przeszkód atmosferycznych coraz to większa gamaproduktów satelitarnych jest wykorzystywana przez fachowców z branży GIS.W zależności od stosowanych technologii satelitarnych jakość danych, któresą uzyskiwane jest zróżnicowana.Dostępne komercyjnie obrazy cechują się największą dokładnościąi są wykorzystywane w gospodarce przestrzennej. Przykładem są dane pochodzącez satelity IKONOS (szczegółowy opis parametrów tego systemu obrazowania –patrz rozdział 2.2.2). Dla porównania obrazy z tego satelity posiadają rozdzielczośćponiżej jednego metra dla każdego piksela, podczas gdy w przypadku oceny zjawisk34
meteorologicznych wystarczające do tego celu zdjęcia posiadają rozdzielczość jednegopiksela około 300 metrów.Szacuje się, że od 2004 do 2013 roku wzrośnie ilość nowych satelitówumieszczonych na orbicie do ok. 170. Co za tym idzie, spowoduje to większączęstotliwość pozyskiwania danych. Skróci to znacznie czas rewizyty satelitów orazzdecydowanie zmniejszy ceny pozyskiwanych danych.Kmieć (2010) uważa, iż istotnym czynnikiem także powodującym spadek cenydanych satelitarnych jest rozrastający się zasób wykonanych zdjęć satelitarnych.Procesowi temu sprzyjają międzynarodowe inicjatywy, takie jak GMES(Global Monitoring for Environment and Security), GEOSS (Global Earth ObservationSystem of Systems) oraz dyrektywa INSPIRE, ustanawiająca infrastrukturę informacjiprzestrzennej we Wspólnocie Europejskiej.Aktualnie największym komercyjnym „centrum” zainteresowania technikamisatelitarnymi jest projekt Google Earth. Projekt ten jest szeroko dostępny dlaużytkowników na całym świecie i każda osoba mająca dostęp do Internetu może dziękitemu skorzystać z udostępnianych danych satelitarnych.35
Page 2 and 3: Podziękowania2
Page 6 and 7: 4.2. Klasyfikacja nadzorowana......
Page 9: ROZDZIAŁ 1OBRAZY SATELITARNE JAKO
Page 14 and 15: Pierwszą z ważnych cech obrazu je
Page 16 and 17: „Wyrównanie histogramu (ang. his
Page 18 and 19: odróżnienia wraz z rozpoznaniem o
Page 20 and 21: wielospektralnych jako wyodrębnien
Page 23 and 24: Rys. 1.10. Wykres przedstawiający
Page 25 and 26: prawdopodobną wartość dla danej
Page 27 and 28: (Adamczyk, Będkowski, 2007), a jej
Page 29 and 30: parametrów sterujących tak, że p
Page 31 and 32: 1.3. Produkty klasyfikacjiPodstawow
Page 33: Wreszcie na poziomie trzecim wyró
Page 37 and 38: satelitów LANDSAT, która trwa po
Page 39 and 40: Wszystkie z trzech pierwszych satel
Page 41 and 42: LANDSAT należą do najpowszechniej
Page 43 and 44: na rysunku 2.5., którego producent
Page 45 and 46: wielospektralne w czterech kanałac
Page 47 and 48: Rok uruchomieniapanchromatyczny(pan
Page 49 and 50: ROZDZIAŁ 3OBSZAR TESTOWY I DANE WY
Page 51 and 52: 3.3. Oprogramowanie - IDRISI 32, ID
Page 53 and 54: ROZDZIAŁ 4KLASYFIKACJA PIKSELOWA O
Page 55 and 56: Tab. 4.1. Charakterystyka klas pokr
Page 57 and 58: wymaganej przez program Idrisi, wpi
Page 59 and 60: Rys. 4.9. Obraz z satelity IKONOS s
Page 61 and 62: W kolejnym etapie tworzenia punktó
Page 63 and 64: Rys. 4.11. Obszary testowe (zdj. lo
Page 65 and 66: Rys. 4.13. Próbka weryfikacyjna LA
Page 67 and 68: 1.7, 1.8, 1.9, 2.0, 2.1, 2.2, 2.3,
Page 69 and 70: Bazując na ośmiu kategoriach moż
Page 71 and 72: Wykres. 4.1. Ocena dokładności kl
Page 73 and 74: w klasyfikacji nadzorowanej obrazó
Page 75 and 76: tabel, jak również pokazano najle
Page 77 and 78: Rys. 4.22. Scena z satelity IKONOS.
Page 79 and 80: A. B. C.Rys. 4.24. A) IKONOS, B) LA
Page 81 and 82: A.Widoczne na zdjęciuoddzielone pa
Page 83 and 84: ROZDZIAŁ 5PODSUMOWANIE I WNIOSKIPo
Page 85 and 86:
testy potwierdzają więc kolejną
Page 87 and 88:
Rys. 5.1. Mapa pokrycia/użytkowani
Page 89 and 90:
Kmieć B., 2010, „Techniki telede
Page 91 and 92:
NETOGRAFIA[1] http://clc.gios.gov.p
Page 93 and 94:
Załącznik 2.Rys. 2.1. Sygnatury k
Page 95 and 96:
Wykres 3.2. Zestawienie wszystkich
Page 97 and 98:
Rys. 3.2. Mapa pokrycia terenu po m
Page 99 and 100:
Wykres 4.2. Zestawienie wszystkich
Page 101 and 102:
Rys. 4.2. Mapa pokrycia terenu po m
show all

Praca Dyplomowa - AGH

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?