Bogdan Zagajewski | University of Warsaw (original) (raw)
Uploads
Papers by Bogdan Zagajewski
Remote sensing, Feb 8, 2024
Remote Sensing, 2024
A proliferation of invasive species is displacing native species, occupying their habitats and de... more A proliferation of invasive species is displacing native species, occupying their habitats and degrading biodiversity. One of these is the invasive goldenrod (Solidago spp.), characterized by aggressive growth that results in habitat disruption as it outcompetes native plants. This invasiveness also leads to altered soil composition through the release of allelopathic chemicals, complicating control efforts and making it challenging to maintain ecological balance in affected areas. The research goal was to develop methods that allow the analysis of changes in heterogeneous habitats with high accuracy and repeatability. For this reason, we used open source classifiers Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and satellite images of Sentinel-2 (free) and PlanetScope (commercial) to assess their potential in goldenrod classification. Due to the fact that invasions begin with invasion footholds, created by small patches of invasive, autochthonous plants and different land cover patterns (asphalt, concrete, buildings) forming heterogeneous areas, we based our studies on field-verified polygons, which allowed the selection of randomized pixels for the training and validation of iterative classifications. The results confirmed that the optimal solution is the use of multitemporal Sentinel-2 images and the RF classifier, as this combination gave F1-score accuracy of 0.92–0.95 for polygons dominated by goldenrod and 0.85–0.89 for heterogeneous areas where goldenrod was in the minority (mix class; smaller share of goldenrod in canopy than autochthonous plants). The mean decrease in the accuracy analysis (MDA), indicating an informativeness of individual spectral bands, showed that Sentinel-2 bands coastal aerosol, NIR, green, SWIR, and red were comparably important, while in the case of PlanetScope data, the NIR and red were definitely the most important, and remaining bands were less informative, and yellow (B5) did not contribute significant information even during the flowering period, when the plant was covered with intensely yellow perianth, and red-edge, coastal aerosol, or green II were much more important. The maximum RF classification values of Sentinel-2 and PlanetScope images for goldenrod are similar (F1-score > 0.9), but the medians are lower for PlanetScope data, especially with the SVM algorithm.
Roczniki Geomatyki - Annals of Geomatics, 2009
The goal of this paper is the presentation of a method and results for artificial neural networks... more The goal of this paper is the presentation of a method and results for artificial neural networks crops classification based on HyMap hyperspectral data. The method that uses an ANNs does not only depend on statistical parameters of particular class and hence makes it possible to include texture information. To experiment with variable pattern size two data sets were chosen with 10 bands obtained after MNF and 5 hyperspectral vegetation indicies. Next to post classification crops maps, additional quality layers were generated to check which classes are “problematic” because of spectral similarity or errors in the training/reference data. The best accuracy was achieved using the 10 MNF bands with the 3×3 pixel sub pattern size -94,8 %.
Remote Sensing, Mar 1, 2022
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 2006
Remote Sensing, Feb 5, 2020
The objective of this study was to assess the relationship between the hyperspectral reflectance ... more The objective of this study was to assess the relationship between the hyperspectral reflectance of soils and its albedo, measured under various roughness conditions. 108 soil surfaces measurements were conducted in Poland and Israel. Each surface was characterized by its diurnal albedo variation in the field as well as its reflectance spectra that was obtained in the laboratory. The best fit to the model was achieved by postprocessing manipulation of the spectra, namely second derivate transformation. Using stepwise elimination process, four spectral wavelengths, as well as roughness index, were selected for modeling. The resulted models allow predicting the albedo of a soil at specific roughness for any solar zenithal angle, provided that hyperspectral reflectance data is available.
Miscellanea geographica, Mar 1, 2000
Remote Sensing, Aug 21, 2021
Remote Sensing, Jul 12, 2018
Polski Przegląd Kartograficzny, 2015
... Vegetation reflectance registered by remote sensing instruments is the average of the reflect... more ... Vegetation reflectance registered by remote sensing instruments is the average of the reflectance of photosynthetic active parts, non-photosynthetic active parts (ie branches, dry leaves), shadow and ground. ... DAIS 7915 hyperspectral data used in this study was acquired on ...
Biuletyn Polska Akademia Nauk. Komitet Przestrzennego Zagospodarowania Kraju, 2013
Przegląd Geofizyczny, 2004
Remote sensing, Feb 8, 2024
Remote Sensing, 2024
A proliferation of invasive species is displacing native species, occupying their habitats and de... more A proliferation of invasive species is displacing native species, occupying their habitats and degrading biodiversity. One of these is the invasive goldenrod (Solidago spp.), characterized by aggressive growth that results in habitat disruption as it outcompetes native plants. This invasiveness also leads to altered soil composition through the release of allelopathic chemicals, complicating control efforts and making it challenging to maintain ecological balance in affected areas. The research goal was to develop methods that allow the analysis of changes in heterogeneous habitats with high accuracy and repeatability. For this reason, we used open source classifiers Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and satellite images of Sentinel-2 (free) and PlanetScope (commercial) to assess their potential in goldenrod classification. Due to the fact that invasions begin with invasion footholds, created by small patches of invasive, autochthonous plants and different land cover patterns (asphalt, concrete, buildings) forming heterogeneous areas, we based our studies on field-verified polygons, which allowed the selection of randomized pixels for the training and validation of iterative classifications. The results confirmed that the optimal solution is the use of multitemporal Sentinel-2 images and the RF classifier, as this combination gave F1-score accuracy of 0.92–0.95 for polygons dominated by goldenrod and 0.85–0.89 for heterogeneous areas where goldenrod was in the minority (mix class; smaller share of goldenrod in canopy than autochthonous plants). The mean decrease in the accuracy analysis (MDA), indicating an informativeness of individual spectral bands, showed that Sentinel-2 bands coastal aerosol, NIR, green, SWIR, and red were comparably important, while in the case of PlanetScope data, the NIR and red were definitely the most important, and remaining bands were less informative, and yellow (B5) did not contribute significant information even during the flowering period, when the plant was covered with intensely yellow perianth, and red-edge, coastal aerosol, or green II were much more important. The maximum RF classification values of Sentinel-2 and PlanetScope images for goldenrod are similar (F1-score > 0.9), but the medians are lower for PlanetScope data, especially with the SVM algorithm.
Roczniki Geomatyki - Annals of Geomatics, 2009
The goal of this paper is the presentation of a method and results for artificial neural networks... more The goal of this paper is the presentation of a method and results for artificial neural networks crops classification based on HyMap hyperspectral data. The method that uses an ANNs does not only depend on statistical parameters of particular class and hence makes it possible to include texture information. To experiment with variable pattern size two data sets were chosen with 10 bands obtained after MNF and 5 hyperspectral vegetation indicies. Next to post classification crops maps, additional quality layers were generated to check which classes are “problematic” because of spectral similarity or errors in the training/reference data. The best accuracy was achieved using the 10 MNF bands with the 3×3 pixel sub pattern size -94,8 %.
Remote Sensing, Mar 1, 2022
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 2006
Remote Sensing, Feb 5, 2020
The objective of this study was to assess the relationship between the hyperspectral reflectance ... more The objective of this study was to assess the relationship between the hyperspectral reflectance of soils and its albedo, measured under various roughness conditions. 108 soil surfaces measurements were conducted in Poland and Israel. Each surface was characterized by its diurnal albedo variation in the field as well as its reflectance spectra that was obtained in the laboratory. The best fit to the model was achieved by postprocessing manipulation of the spectra, namely second derivate transformation. Using stepwise elimination process, four spectral wavelengths, as well as roughness index, were selected for modeling. The resulted models allow predicting the albedo of a soil at specific roughness for any solar zenithal angle, provided that hyperspectral reflectance data is available.
Miscellanea geographica, Mar 1, 2000
Remote Sensing, Aug 21, 2021
Remote Sensing, Jul 12, 2018
Polski Przegląd Kartograficzny, 2015
... Vegetation reflectance registered by remote sensing instruments is the average of the reflect... more ... Vegetation reflectance registered by remote sensing instruments is the average of the reflectance of photosynthetic active parts, non-photosynthetic active parts (ie branches, dry leaves), shadow and ground. ... DAIS 7915 hyperspectral data used in this study was acquired on ...
Biuletyn Polska Akademia Nauk. Komitet Przestrzennego Zagospodarowania Kraju, 2013
Przegląd Geofizyczny, 2004
by Julia M. Chyla, Nazarij Buławka, Magdalena Grzegorczyk, Marlena Kycko, Bogdan Zagajewski, Jerzy Lechnio, Monika Mierczyk, Renata Kępińska, Julian Podgórski, Daniel Zaszewski, Izabela Wyszpolska, Anna Gul, Jagoda Kobuszewska, and Adrian Ochtyra
Mamy ogromną przyjemność oddać do rąk czytelnika długo oczekiwaną publikację prezentującą opracow... more Mamy ogromną przyjemność oddać do rąk czytelnika długo oczekiwaną publikację prezentującą opracowania użytkowników licencji SITE oprogramowania ArcGIS na Uniwersytecie Warszawskim. Wspólną i spójną tematyką niniejszego wydania jest wykorzystanie technik Systemów Informacji Przestrzennej (GIS) w różnych dziedzinach: zaczynając od nauk przyrodniczych i kończąc na cyfrowej humanistyce. Niniejsza publikacja, choć nieco w innej odsłonie, stanowi kontynuację pomysłu stworzenia forum wymiany informacji na UW prowadzącego do rozwoju i upowszechniania warsztatu badawczego wykorzystującego narzędzia GIS w różnych dziedzinach nauki. W zamyśle ma zachęcać do propagowania interdyscyplinarności
projektów realizowanych na Uczelni. Pierwszy tom serii, pod redakcją Jerzego Lechnio, powstał w 2015 i nosił tytuł „GIS w UW. Pierwsze forum użytkowników licencji edukacyjnej SITE oprogramowania ArcGIS na Uniwersytecie Warszawskim. Materiały pokonferencyjne„. Stanowił bardzo ciekawą relację z postępów prac studentów i doktorantów, którzy wzięli udział w pierwszej ogólnouniwersyteckiej konferencji Forum Użytkowników Licencji SITE oprogramowania ArcGIS na Uniwersytecie Warszawskim. Konferencja ta, w założeniu jako impreza cykliczna, ostała zainicjowana przez Wydział Geografii i Studiów Regionalnych UW i odbyła się po raz pierwszy 6 lutego 2014 roku. Konwencję „Forum” zaproponował wówczas mgr Jerzy Lechnio i dr Maciej Lenartowicz
Niniejsze wydanie zawiera owoce prac dwóch kolejnych edycji konferencji: drugiej zorganizowanej na Wydziale Geologii UW (w dniu 18 lutego 2015 roku), oraz trzeciej, która odbyła się w Instytucie Archeologii UW (10-12 grudnia 2015 roku). Sprawozdania z wspomnianych konferencji zostały włączone do niniejszego woluminu. Niniejsza publikacja zawiera przede wszystkim artykuły prezentujące wybrane i najciekawsze wystąpienia z dwóch kolejnych konferencji, a stąd zachowuje porządek chronologiczny, czyli podział na tom II i III.
Wspomniane tomy obejmują ogółem dwanaście artykułów. Ich tematyka koncentruje się na takich zagadnieniach, jak: GIS w badaniach środowiskowych, zróżnicowanie tematyczne i rola danych przestrzennych w nauce i praktyce oraz komunikacji społecznej, analiza zdjęć satelitarnych i jej zastosowania, GIS w archeologii i humanistyce. Szerokie spektrum poruszanych tematów i różnorodność zastosowań technik GIS świadczą o dużych kompetencjach i potencjale absolwentów
UW na rynku pracy.
Artykuły poświęcone zastosowaniu metod i technik GIS w ocenie stanu środowiska poruszają problemy istotne z perspektywy Polski, jak i skali globu. Ich zanieczyszczenia wód podziemnych, ewapotranspiracji (parowanie z powierzchni gruntu), analiz przepuszczalność gruntu w miastach, problematyki globalnego ocieplenia, podatność lasów na uszkodzenia silnym wiatrem, czy też procesów urbanizacji.
Przykłady wykorzystania analiz zdjęć satelitarnych obejmują zarówno analizy bazujące na zastosowaniach wysokiej rozdzielczości zobrazowań panchromatycznych CORONA, jak i multispektralnych z misji Landsat i Worldview-2.
Ważnym zagadnieniem poruszanym przez autorów jest kwestia dostępności danych z zasobów publicznych, w tym Centralnej Bazy Danych Geologicznych, bazy otworów geologicznych PITAKA, Corine Land Cover i Urban Atlas. W wspomnianym nurcie mieści się prezentacja projektu udostępniania danych geograficznych w postaci Regionalizacji geomorfologicznej Karpat.
W publikacji znajdziemy, również przykłady zastosowań technologii GIS w dokumentacji archeologicznej, które rozwijane są z powodzeniem w Uniwersytecie Warszawskim.
Prezentowane opracowania obejmują przede wszystkim wyniki prac magisterskich i licencjackich studentów i absolwentów oraz badań bardziej doświadczonych badaczy z UW. Dowodzą dobitnie, że na naszych oczach dokonuje się rewolucja za sprawą szerokiego i multidyscyplinarnego wykorzystania metod i technik GIS oraz danych przestrzennych, która wpływa na pomnażanie wiedzy o otaczającym świecie, a także rozwój nowych pól badawczych w dziedzinie humanistyki, czy dystrybucję informacji w dobie społeczeństwa informacyjnego.
Rangę publikacji podnosi fakt, że wszystkie z prezentowanych artykułów podlegały recenzji naukowej i opracowaniu redakcyjnemu.