An application of data mining for the determination of flooded areas was published in the Journal Geodetski vestnik (no. 54/2010-4). This paper analyses the usefulness of these results for further ...analyses of hydraulic parameters. The velocity and discharges were computed for six locations. The study showed that the flooded areas determined by satellite images can be used for further analyses. Nevertheless, other layers have to be sufficiently precise, especially the digital terrain model (DTM). DTM 12.5 was used. The study showed that DTM 12.5 is not precise enough. The observed area is very rough and the hydraulic parameters (cross sectional area of flow, wetted perimeter, hydraulic radius, river-bottom slope, flow velocity, discharge) cannot be detected with sufficient precision. Consequently, the calculated hydraulic radiuses, velocities and discharges are out of expectations. In the first part of the article, some basic information about remote sensing and its techniques is presented. Some practical examples of their usage (especially satellite images) for the observation of natural disasters are also given.
1 UVOD V občinskih prostorskih načrtih (v nadaljevanju OPN), katerih ključni del je podatek o namenski rabi prostora (v nadaljevanju NRP), se kot vir podatkov za določitev NRP uporabljajo različne ...geodetske podlage, pri čemer je imel, do nedavnega, ključno vlogo zemljiškokatastrski prikaz (v nadaljevanju ZKP). Ažurnost NRP je namreč pomembna za pravilno izdajanje lokacijskih informacij, za uporabo podatkov v postopkih graditve itd. Geodetski institut Slovenije, Ministrstvo za naravne vire in prostor, Geodetska uprava Republike Slovenije, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, občine, strokovnjaki iz različnih podjetij in druga strokovna javnost. Na koncu je podan śe kratek pogled v příhodnost. 2 PROJEKT PILOT МОР Glavni namen projekta Pilot MOP, ki je potěkal v letih 2021 in 2022, je bil vzpostaviti pogoje za uspešno implementacijo novosti, ki jih prinašata veljavna gradbena in prostorska zakonodaja - nadgraditi sodelovanje med državo in lokálními skupnostmi kot nosiłkami urejanja prostora ter spodbuditi občine in razvojne regije к povezovanju prostorskih podatkov. V okviru Pilota MOP je bila pripravljena metodologija za izvedbo postopka tehnične posodobitve grafičnega prikaza NRP, v kateri je podrobno opisan način dela in ki je skladna z določili 141. in 142. člena Zakona о urejanju prostora (ZUreP-3, 2021). Tehnična posodobitev NRP, v grobem, sestoji iz priprave in analize vhodnih podatkov, uskladitve grafičnega prikaza NRP in ZKN po posameznih fazah, priprave elaborata tehnične posodobitve in izdelave novega grafičnega dela OPN (če gre za samostojni postopek po 142. členu). V okviru Pilota MOP so bili pripravljeni naslednji izdelki: - metodologija za izvedbo postopka tehnične posodobitve grafičnega prikaza NRP; - priročnik za izvedbo postopka tehnične posodobitve grafičnega prikaza NRP s praktičnim! prímerí uporabe; - primer elaborata tehnične posodobitve grafičnega prikaza NRP za mestno občino Nova Gorica; - primer prostorskih podatkov, ki so priloga к elaboratu. Na Sliki 2 je prikazan izsek iz Priročnika za izvedbo postopka tehnične posodobitve grafičnega prikaza NRP s praktičnim! prímerí uporabe, ki v štirih slikah prikazuje situacijo ob izravnavi meje. 3 STANJETEHNIČNIH POSODOBITEV PO OBCINAK Metodologija, razvita v okviru projekta Pilot MOP, se v postopkih tehnične posodobitve grafičnega prikaza NRP s katastrom nepremičnin že uspešno uporablja v praksi. Na sliki 3 je prikazan izsek iz OPN občine Vodice, kjer NRP precej sovpada s parcelami katastra nepremičnin. 4 CRP-PROJEKT POVEZLJIVOST PROSTORSKIH PODATKOV URADNIH EVIDENC S PODATKI KATASTRA NEPREMIČNIN Od leta 2021 do leta 2023 poteka CRP-projekt Povezljivost prostorskih podatkov uradnih evidenc s podatki katastra nepremičnin, s katerim naj bi pripravili usmeritve in tehnične rešitve za povezovanje geometrije katastra z drugimi prostorskimi evidencami, ki so izvorno povezane s katastrom, tako da jih položajne uskladimo in trajno povežemo, s cimer zagotovimo njihovo večjo funkcionalnost in usklajeno posodabljanje. V sodelovanju strokovnjakov s Fakultete za gradbeništvo in geodezijo UL, Geodetskega instituta Slovenije in Geodetske družbe, d. o. o., razvijamo postopek, ki bo omogočal čim bolj samodejno usklajevanje NRP z ZKN. 5 POGLED V PŘÍHODNOST Opisana projekta, Pilot MOP in CRP-projekt, sta podlaga za pripravo nadaljnjih aktivnosti na področju usklajevanja NRP (in drugih prostorskih podatkov) s katastrom nepremičnin. Povezljivost prostorskih podatkov uradnih evident s podatki (alastra nepremičnin. https://www.fgg.uni-lj.si/raziskovalna-dejavnost/ orojektí/v2-2156-povezljívost-prostorskíh-podatkov-urad níh-evídenc-soodatkí-katastra-nepremícnín/, prídobl jeno 31.7.2023 TlotMOP (2023).
This article presents a review and comparison of the detection capability of water facilities or water surfaces with different systems of remote sensing: optical and radar satellite sensors, as well ...as optical sensors on aircraft. The capabilities of water detection are estimatedfrom several aspects: differences in the spatial and spectral resolution of imagery, the complexity of imagery pre-processing requirements, and the method of analysis and interpretation feasibilities for the type and purpose of mapping. Particular attention is paid to evaluating the applicability of remote sensing data in light of the detection efficiency of water areas in heterogeneously structured environments.
V prispevku je obravnavana uporabnost postopkov strojnega učenja pri ugotavljanju poplavljenih območij v zgornjem delu Selške doline, ki jo je 18. 9. 2007 prizadelo hudourniško deževje. Hitro ...prepoznavanje poplavljenih območij je ključnega pomena za učinkovito reševanje in povračilo škode od zavarovalnic. Pri tem so zelo uporabni satelitskiposnetki, saj omogočajo hitro določitev poplavljenih območij, tudi če so prizadeti zelo veliki predeli. Za prepoznavanje poplavljenih območij v Selški dolini so bile uporabljene tehnike strojnega učenja zrazličnimi vhodnimi podatki: satelitski posnetek SPOT (multispektralni in pankromatski), indeks NDVI, relief in njegovi izdelki (nadmorska višina, naklon, ukrivljenost), oddaljenost od vodotokov in raba tal. Učni vzorci, ki so bili uporabljeni za oblikovanje modela klasifikacije, so vsebovali 400, 255 oziroma49 vzorčnih točk. : This paper discusses the usefulness of machinelearning procedures for determining flooded areas in the upper part of the Selška valley. The area was affected by torrential rains on 18.9.2007. Rapid identification of flooded areas is essential for effective implementation of rescue operations and damage assessments. In this case, satellite images are very useful because they enable quick identification of flooded areas even in very large areas. To determine the flooded areas, machine learning techniques were applied to different input data. SPOT satellite image (multispectral and panchromatic), NDVI index, relief and its derivatives (altitude, slope, curvature), distance from rivers and land use were used. The learning samples consisted of 400, 255 and 49 sample points, which were used to build three different classification models.
PDF