Use of remote sensing in control of good agricultural and environmental conditions on agricultural farms

In the frame of EU common agricultural policy, applicant farmers shall receive subsidies for agricultural  production. A producer receiving payments is required to meet the basic requirements for the maintenance of all farmland in good agricultural conditions consistence with environmental protection. Since 2009, applicant farmer is obliged to comply with standards adopted by Poland in the so-called cross-compliance requirements. Member States shall determine at the national level for Good Agricultural and Environmental Conditions (GAEC). Compliance with these standards, to maintain good agricultural practice is controlled selectively in the annual inspection campaigns conducted by the Agency for Restructuring and Modernization of Agriculture (ARMA). One of control method is Control with Remote Sensing (CwRS), method that involves the determination in satellite or aerial images boundaries of areas subject to subsidies. Experience in the use of remote sensing, however, indicate the potential for the use of processed satellite or air orthophotomaps not only for cropping delineation but also to verify certain elements of agricultural practices. During the CwRS routine, one could indicate a possible non-compliance issues directly on the image and thereby optimize the process of control. The studies indicated which of the requirements to maintain land in good agricultural conditions might be monitored with CwRS. The results of the series of experiments showed that both kind of aerial and satellite orthophoto can be consider as equivalent materials. Features or phenomenon spread over a large area or occurred point-wise are detectable in image easier than during field inspection. Also wherever access or visibility on the ground is limited due to the morphology complexity, road network, etc., orthophotomap provide better angle of view. Nevertheless, the ratio benefit/cost for managing the entire control on national level should be checked against the efficiency of field control

Review on Multitemporal Classification Methods of Satellite Images for Crop and Arable Land Recognition

This paper presents a review of the conducted research in the field of multitemporal classification methods used for the automatic identification of crops and arable land using optical satellite images. The review and systematization of these methods in terms of the effectiveness of the obtained results and their accuracy allows for the planning towards further development in this area. The state of the art analysis concerns various methodological approaches, including selection of data in terms of spatial resolution, selection of algorithms, as well as external conditions related to arable land use, especially the structure of crops. The results achieved with use of various approaches and classifiers and subsequently reported in the literature vary depending on the crops and area of analysis and the sources of satellite data. Hence, their review and systematic conclusions are needed, especially in the context of the growing interest in automatic processes of identifying crops for statistical purposes or monitoring changes in arable land. The results of this study show no significant difference between the accuracy achieved from different machine learning algorithms, yet on average artificial neural network classifiers have results that are better by a few percent than others. For very fragmented regions, better results were achieved using Sentinel-2, SPOT-5 rather than Landsat images, but the level of accuracy can still be improved. For areas with large plots there is no difference in the level of accuracy achieved from any HR images

Analysis of the potential of urban agriculture with the use of GIS technology

W niniejszym artykule przedstawiono metodykę analizy możliwości rozwoju rolnictwa miejskiego na przykładzie Warszawy. Jako obszary badawcze wybrano dwie dzielnice Ursynów oraz Wilanów. Pierwsza z nich odznaczała się dużą różnorodnością zabudowy, zarówno spotkamy tam starsze budynki mieszkalne, jak również nowopowstałą obwodnicę Warszawy. Wilanów natomiast to obszar charakteryzujący się nowym budownictwem wielorodzinnym i jednorodzinnym o niskiej zabudowie. Badania przeprowadzono z wykorzystaniem trzech źródeł danych przestrzennych: zdjęcia satelitarnego WorldView 2 z września 2018 roku, Bazy Danych Obiektów Topograficznych w skali 1:10 000 (BDOT10k), danych LIDAR w postaci chmury punktów. Zbiory danych posłużyły do analizy i wyznaczenia obszarów możliwych do wykorzystania pod rolnictwo miejskie. Opracowano spójny model analityczny do wytworzenia i wizualizacji warstwy informacyjnej reprezentującej potencjalne obszary pod rolnictwo miejskie. Opracowana i przetestowana metodyka pozwala ona wyznaczenie i obliczenie obszarów potencjalnie nadających się pod rolnictwo miejskie.This article presents the methodology of analyzing the possibilities of urban agriculture development on the example of Warsaw. Two districts of Ursynów and Wilanów were selected as research areas. The first of them was characterized by a great variety of buildings, both older residential buildings and the newly built Warsaw bypass. Wilanów, on the other hand, is an area characterized by new multi-family and single-family low-rise buildings. The research was carried out with the use of three spatial data sources: WorldView 2 satellite images, Databases of Topographic Objects (BDOT10k), and LIDAR data as a point cloud. All data sets were used to designate the areas that could potentially be used for urban agriculture. The input data required a lot of pre-processing and editing. Subsequently, a coherent analytical model was developed to generate and visualize the information layer representing potential areas for urban agriculture

Spatial statistics in analyzing the use of EU funds in Poland

W artykule opisano próbę zastosowania narzędzi statystyki przestrzennej do oceny wykorzystywania środków unijnych w Polsce. W tym celu zaproponowano trzy podejścia opierające się o możliwości analityczne oprogramowania GIS. Pierwsze z nich zakłada utworzenie matematycznego współczynnika wpływu środków unijnych na wskaźniki realizacji NSRO, drugie – wykorzystanie statystyki przestrzennej do badania autokorelacji danych wejściowych, a trzecie – interpolację przestrzenną za pomocą metod geostatystycznych. Wspólnym mianownikiem wszystkich analiz jest posiadanie wiedzy dotyczącej badanego zjawiska oraz poprawna interpretacja wyników, poprzedzona znajomością podstaw teoretycznych wykorzystanych algorytmów wraz z oceną poziomu zaufania i dokładności otrzymanych rezultatów.This paper describes an attempt to apply spatial analysis and geostatical tools for evaluation of the use of EU funds in Poland. For this aim, three approaches based on the analytical capabilities of GIS software were proposed. First of them involves creation of a mathematical ratio of the impact of EU funds on the indicators of implementation of the NSRF, second - the use of spatial statistics for examination of the input data autocorrelation, and third - the spatial interpolation using geostatistical methods. The common factor of all these analyzes is knowledge regarding the phenomenon studied and correct interpretation of the results, preceded by knowledge of the theoretical foundations and the algorithms used

LiDAR data for increasing the informational potential of topographical database in case of “tree” features

Celem artykułu jest przedstawienie możliwości aktualizacji Bazy Danych Obiektów Topograficznych (BDOT10k) oraz zaprezentowanie koncepcji pozyskania dodatkowych danych w celu zasilenia, a tym samym zwiększenia potencjału informacyjnego bazy danych. Koncepcja aktualizacji, jak i pozyskania dodatkowych danych polega na wykorzystaniu chmury punktów pozyskanej za pomocą lotniczego skanowania laserowego. Dokonano przeglądu literatury z zakresu aktualizacji baz danych, głównie BDOT10k, a także z zakresu systemu LiDAR i metod ekstrakcji obiektów z chmury punktów. W badaniach przeprowadzono detekcję pojedynczych drzew metodą automatyczną w oprogramowaniu ENVI LiDAR wraz z oceną dokładności. Obiekty będące wynikiem ekstrakcji w ENVI LiDAR porównano z drzewami występującymi na badanym obszarze testowym. Problemem przy identyfikacji drzew było określenie optymalnego parametru minimalnej wartości promienia korony drzewa. Przedstawiono możliwość edycji w celu wyeliminowania błędów i przygotowania klasy obiektów „drzewo” oraz jej atrybutów do zasilenia BDOT10k. W artykule przedstawiono również możliwości aktualizacji wybranych obiektów bazy na podstawie chmury punktów, a także podjęto dyskusję na temat potrzeby zasilenia bazy obiektami typu „pojedyncze drzewo”. Badania będące przedmiotem artykułu mają znaczenie dla późniejszej możliwości konwersji tak bogatej informacyjnie bazy do postaci 3D, w celu stworzenia trójwymiarowych modeli miast. Uzyskane wyniki potwierdzają przydatność danych LiDARowych do aktualizacji i pozyskiwania dodatkowych obiektów z dobrą skutecznością. Napotkane problemy i wyniki automatycznej detekcji udowadniają, że obiekty pozyskane zaproponowaną metodą wymagają manualnej edycji. W ramach badań, oprócz detekcji i ekstrakcji obiektów, zaproponowano modyfikację schematu aplikacyjnego dla klasy obiektów „obiekty inne”, w przypadku zasilenia jej pojedynczymi drzewami.The subject of this paper is to present the possibility of updating of selected object class in topographical database (BDOT10k) and to present the concept of obtaining additional data in order to supply and thereby increase the potential of the database in case of “tree” features. The object “tree” detection and extraction are based on the point cloud set obtained by airborne laser scanning (LiDAR). A literature review in the field of topographical database updating, mainly BDOT10k, and the methods of object extraction from the point cloud was performed. The extraction of individual trees was carried out by an automated method in ENVI LiDAR software. The accuracy assessment of tree objects extraction was made based on actual state of trees (field measurement). The main problem with trees extracting was determination of the optimum parameter of tree crowns radius. In order to eliminate errors and to prepare layers and attributes, the possibility of editing and detection improvement was presented. The discussion of database updating possibility and necessity based on point cloud in case of “tree” features was presented. The research undertaken is important for the subsequent conversion of such information-rich database to 3D in order to create three-dimensional models of cities. The obtained results confirm the usefulness of LiDAR data for updating and obtaining “tree” objects with good efficiency. However, problems that were encountered and results of extraction prove that objects which are obtained by proposed automatic method require manual intervention. As part of the research, it was proposed to modify the application scheme for the „other objects” features in case of individual trees

Aesthetics space assessment with the use of qualitative indicators

Celem badań było zaproponowanie i przetestowanie metodyki do oceny estetyki przestrzeni z wykorzystaniem jednostkowych pól odniesienia i porównanie ze wskaźnikami odniesionymi do granic administracyjnych gmin. Wykorzystywane w takiej analizie wskaźniki odnoszą się do atrybutów krajobrazu, które umożliwiają ocenę jego struktury i elementów składowych. W artykule zaproponowano metodykę obliczenia wskaźników na podstawie dostępnych zbiorów danych przestrzennych. Przetestowano ją na wybranych obszarach badawczych tj. powiatu piaseczyńskiego oraz miasta Olsztyn. Do analiz wybrano zestaw dwudziestu pięciu wskaźników, które posłużyły do oceny estetyki krajobrazu. Dla każdego ze wskaźników zaadaptowano lub przygotowano formułę matematyczną, która pozwala na wyznaczenie jego wartości w odniesieniu do pól podstawowych. Zaproponowano trzy profile obserwatorów oceniających krajobraz, z których każdy pokazuje spojrzenie z odmiennej perspektywy: mieszkaniec, ekspert i obserwator neutralny. Przeprowadzone analizy pozwoliły na przedstawienie w postaci map rozkładu przestrzennego atrakcyjności wizualnej krajobrazu na badanych obszarach. Zaprezentowana metodyka pokazuje wskaźnikowe podejście do analizy estetyki krajobrazu z możliwością dostosowania istotności poszczególnych kryteriów i budowania sprofilowanych podejść.The aim of the research was to propose and test a methodology for evaluating spatial aesthetics using reference fields and comparing with indicators related to the administrative borders of municipalities. The indicators used in such an analysis refer to attributes of the landscape that enable the assessment of its structure and components. This paper proposes a methodology for calculating indicators on the basis of available spatial datasets. It was tested on selected research areas, i.e. the piaseczyński poviat and Olsztyn city. A set of twenty-five indicators was selected for the analyses and used to assess landscape aesthetics. For each indicator, a mathematical formula was adapted or prepared to determine its value in relation to the basic fields. Three profiles of observers assessing the landscape were proposed, each showing a view from a different perspective: resident, expert and neutral observer. The analyses carried out allowed the spatial distribution of landscape visual attractiveness in the study areas to be presented in the form of maps. The methodology shows an indicator approach to the analysis of landscape aesthetics with the possibility of adjusting the relevance of individual criteria and building profiled approaches

Analysis of the possibility of automatic detection of topographic objects in aerial and satellite images of the VHR

W artykule podjęto temat uczenia maszynowego w rozpoznawaniu obiektów topograficznych na zdjęciach lotniczych i satelitarnych VHR ze szczególnym uwzględnieniem Bazy Danych Obiektów Topograficznych BDOT10k. Celem prac badawczych było przetestowanie trzech algorytmów klasyfikacji nadzorowanej do automatycznej detekcji wybranych klas obiektów topograficznych, m.in.: budynków, betonowych oraz asfaltowych elementów szarej infrastruktury (drogi, chodniki, place), wód powierzchniowych, lasów, terenów zadrzewionych i zakrzewionych, terenów o niskiej roślinności oraz gleby odkrytej (grunty nieużytkowane, wyrobiska). Przeanalizowano trzy powszechnie stosowane klasyfikatory: Maximum Likelihood, Support Vector Machine oraz Random Trees pod kątem różnych parametrów wejściowych. Wynikiem przeprowadzonych badań jest ocena ich skuteczności w detekcji poszczególnych klas oraz ocena przydatności wyników klasyfikacji do aktualizacji bazy danych BDOT10k. Badania zostały przeprowadzone dla zdjęcia satelitarnego WorldView-2 o rozdzielczości przestrzennej 0,46 m oraz ortofotomapy ze zdjęć lotniczych o dokładności przestrzennej 0,08 m. Wyniki badań wskazują na to, że wykorzystanie różnych klasyfikatorów uczenia maszynowego oraz danych źródłowych wpływa nieznacznie na wynik klasyfikacji. Ogólne statystyki dokładności wskazują, że całościowo klasyfikacja z wykorzystaniem zdjęć satelitarnych dała nieco lepsze rezultaty o kilka punktów procentowych w granicach 76-81%, a dla zdjęć lotniczych 75-78%. Natomiast dla niektórych klas miara statystyczna F1 przekracza wartość 0,9. Testowane algorytmy uczenia maszynowego dają bardzo dobre rezultaty w identyfikacji wybranych obiektów topograficznych, ale nie można jeszcze mówić o bezpośredniej aktualizacji BDOT10k.The article deals with the topic of machine learning (ML) in the recognition of topographic objects in aerial and satellite VHR image, with particular emphasis on the Topographic Objects Database (BDOT10k). The aim of the research work was to test three supervised classification algorithms for automatic detection of selected classes of topographic objects, including: buildings, concrete and asphalt elements of grey infrastructure (roads, pavements, squares), surface waters, forests, wooded and bushy areas, areas with low vegetation and uncovered soil (unused lands or excavations). Three commonly used classifiers were analysed: Maximum Likelihood, Support Vector Machine and Random Trees for different input parameters. The result of the research is the assessment of their effectiveness in the detection of individual classes and the assessment of the suitability of the classification results for updating the BDOT10k database. The research was carried out for the WorldView-2 satellite image with a spatial resolution of 0.46 m and orthophotos from aerial images with a spatial resolution of 0.08 m. The research results indicate that the use of different ML classifiers and source data slightly affects the classification result. Overall accuracy statistics show that the classification using satellite images gave slightly better results by a few percentage points in the range from 76% to 81%, and for aerial photos from 75% to 78%. However, for some classes the statistical measure F1 exceeds 0.9 value. The tested ML algorithms give very good results in identifying selected topographic objects, but it is not yet possible to directly update topographical database

Use of remote sensing data and GIS technology in a landscape audit on the example of the Zwoleń commune

Przeprowadzone badania miały na celu opracowanie bazy danych jednostek krajobrazowych na potrzeby audytu krajobrazowego z wykorzystaniem technologii GIS i danych teledetekcyjnych. W artykule opisano podstawowe informacje i uregulowania prawne dotyczące audytu krajobrazowego w Polsce, jako punkt wyjścia do założeń i przeprowadzenia części doświadczalnej. Zastosowanie technologii GIS w audycie krajobrazowym nie jest już zagadnieniem nowym, ale wraz z opisanymi przykładami delimitacji regionów fizycznogeograficznych i wykorzystania w nich danych przestrzennych posłużyła również w tym eksperymencie do identyfikacji krajobrazów. W opracowaniu mapy jednostek krajobrazowych wykorzystano model zrealizowany w oprogramowaniu ArcGIS i zaimplementowany w aplikacji Model Builder. Zaprojektowany model automatycznie tworzy wstępne granice jednostek z wykorzystaniem odpowiednio dobranych narzędzi analiz przestrzennych. Proces automatyzacji nie mógł jednak całkowicie zastąpić pracy specjalisty, dlatego pewne etapy pracy wykonano manualnie. Weryfikacja w oparciu o zdjęcia satelitarne i lotnicze pozwoliła opracować ostateczną postać jednostek krajobrazowych. Sam model skutecznie ułatwił zaprojektowanie wstępnej wersji wydzieleń oraz skrócił czas pracy manualnej. Opracowana mapa zawiera 30 jednostek krajobrazowych na poziomie mikroregionów na obszarze testowym – gminy Zwoleń. Technologia GIS wraz z odpowiednio dobranymi zbiorami danych przestrzennych pozwala na określenie jednostek krajobrazowych potrzebnych do opracowania audytu krajobrazowego. Aby to było możliwe, przede wszystkim należy właściwie analizować i przetworzyć dostępne zbiory danych przestrzennych oraz wykorzystać specjalistyczną wiedzę do weryfikacji. Opracowany model może być wykorzystany w innych regionach Polski w gminach o podobnym charakterze.The purpose of this study was to develop a database of landscape units for the needs of landscape auditing using GIS technology and remote sensing data. It describes basic information and legal regulations regarding landscape auditing in Poland. The use of GIS in landscape audit was presented together with examples of methodology of delimitation of physio-geographic regions and the use of spatial data. Methodology of using topographical databases and satellite images for identifying and assessing landscapes was also described. In developing the map of landscape units, a model implemented in ArcGIS software and Model Builder application was used. The designed model automatically creates initial unit limits using appropriately selected tools and GIS algorithms. The automation process, however, could not completely replace the work of a specialist, so certain stages of work were carried out manually. The verification based on satellite and aerial images allowed analysis and assessment of landscape units. The model itself effectively facilitated the design of the initial map as a sketch and shortened the amount of manual work. The developed map contains 30 landscape units at the level of micro-regions in the test area - Zwoleń commune. GIS technology allows to determine the landscape units needed to develop a landscape audit. To make this possible, it is necessary to properly analyze and process the available spatial data sets using GIS technology and to use specialist knowledge for verification. The developed model can be used in other regions of Poland, in communities with similar landscape typology

Spatial databases to analyse the use of EU funds in Poland

W artykule opisano zadanie polegające na stworzeniu koncepcji bazy danych przestrzennych zawierającej dane opisowe dotyczące projektów unijnych, przypisane do jednostek podziału administracyjnego Polski. Utworzona baza danych przestrzennych ma umożliwić prowadzenie analiz przestrzennych do oceny wykorzystania środków unijnych w Polsce. Dzięki zastosowaniu optymalnego modelu danych możliwa jest ocena realizacji założeń Narodowych Strategicznych Ram Odniesienia 2007-2013 w kontekście przestrzennym. W koncepcji struktury bazodanowej przeanalizowano i zharmonizowano dane źródłowe, w tym PRG, BDO, TERYT, Bank Danych Lokalnych, Bazę Danych Kodów Pocztowych oraz bank danych o projektach unijnych z SIMIK. Ostatecznie zaprojektowaną bazę danych przetestowano pod względem funkcjonalnym i wykorzystano do dalszych analiz przestrzennych.The paper describes the concept and implementation of spatial database containing descriptive data on EU projects assigned to the administrative division units. Established spatial database is intended to enable spatial analyzes for evaluation of the use of EU funds in Poland. By applying optimal structure of the data model, it is possible to evaluate realization of the objectives of National Strategic Reference Framework 2007-2013 in the spatial context. Within the concept of database structures, spatial and non-spatial data sources were analyzed and harmonized. Finally, the designed database was realized and its operation was tested

Analysis of Built-Up Classes in Urbanised Zones Using Radar Images

This paper presents the results of a study to determine the potential of radar imaging to detect classes of built-up areas defined in the Urban Atlas (UA) spatial database. The classes are distinguished by function and building density. In addition to the reflectance value itself, characteristics such as building density or spatial layout can improve the identification of these classes. In order to increase the classification possibilities and better exploit the potential of radar imagery, a grey-level co-occurrence matrix (GLCM) was generated to analyse the texture of built-up classes. Two types of synthetic-aperture radar (SAR) images from different sensors were used as test data: Sentinel-1 and ICEYE, which were selected for their different setup configurations and parameters. Classification was carried out using the Random Forests (RF) and Minimum Distance (MD) methods. The use of the MD classifier resulted in an overall accuracy of 64% and 51% for Sentinel-1 and ICEYE, respectively. In ICEYE, individual objects (e.g. buildings) are better recognised than classes defined by their function or density, as in UA classes. Sentinel-1 performed better than ICEYE, with its texture images better complementing the features of urban area classes. This remains a significant challenge due to the complexity of urban areas in defining and characterising urban area classes. Automatic acquisition of training fields directly from UA is problematic and it is therefore advisable to independently obtain reference data for built-up area categories