+ All Categories
Home > Documents > UNIVERSITATEA DE VEST DIN...

UNIVERSITATEA DE VEST DIN...

Date post: 29-Oct-2019
Category:
Upload: others
View: 7 times
Download: 0 times
Share this document with a friend
24
1 UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARA FACULTATEA DE CHIMIE, BIOLOGIE, GEOGRAFIE DEPARTAMENTUL DE GEOGRAFIE Teză de doctorat Clasificarea semi-automată a unor forme de relief pentru cartarea geomorfologică. Studiu de caz Munții Țarcu Rezumat Coordonator științific Doctorand Prof. univ.dr. PETRU URDEA FLORINA MINODORA ARDELEAN Timișoara 2013
Transcript
Page 1: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

1

UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARA FACULTATEA DE CHIMIE, BIOLOGIE, GEOGRAFIE

DEPARTAMENTUL DE GEOGRAFIE

Teză de doctorat

Clasificarea semi-automată a unor forme de relief pentru cartarea geomorfologică.

Studiu de caz Munții Țarcu

Rezumat

Coordonator științific Doctorand

Prof. univ.dr. PETRU URDEA FLORINA MINODORA ARDELEAN

Timișoara

2013

Page 2: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

2

Cuprinsul tezei

Lista de figuri

Lista de tabele

Cuvânt înainte

1. Introducere – context, problematică, motivație, obiective

2. Sinteza cercetărilor anterioare

2.1 Clasic și modern în cartarea geomorfologică

2.2 Forma de relief - concepte (ontologie, semantică) și abordare în context geomorfometric

2.3 Metode clasice și automate în clasificarea formelor de relief

2.3.1 Despre clasificarea geomorfometrică a formelor de relief

2.3.2 Clasificarea automată a formelor de relief și a elementelor componente

2.4 Cercetări în domeniul geomorfometriei și clasificării formelor de relief în România

3. Arealul de studiu – caracterizare geomorfologică

3.1 Localizare, geologie, caracteristici generale

3.2 Tipuri principale de relief

3.2.1 Relieful litologic şi structural

3.2.2 Relieful denudaţional

3.2.3 Relieful glaciar

3.2.4 Relieful periglaciar

3.2.5 Relieful fluvial și fluvio-denudațional

4. Surse de date

5. Analiza geomorfometrică a MNAT-urilor

5.1 Preprocesarea MNAT-urilor

5.2 Derivarea parametrilor geomorfometrici

6. Metode de analiză

6.1 Metode de cartare geomorfologică

6.2 Metode statistice și de analiză spațială

6.3 Metode de clasificare automată a reliefului implementate în programe de analiză spațială

6.4 Metoda de analiză a imaginilor bazată pe obiecte (OBIA, object based image analysis)

7. Analiza cantitativă a incertitudinilor în cartarea formelor de relief prin metode tradiționale. Studiu de caz: circurile glaciare

7.1 Despre variabilitate și incertitudini în cartarea tradițională cu referire la circuri glaciare

7.2 Surse de date și metodologia evaluării comparative

7.3 Rezultatele analizei spațiale și statistice

7.4 Discuții și concluzii asupra variabilității rezultatelor obținute

Page 3: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

3

8. Evaluarea unor metode automate de clasificare a reliefului implementate în diferite programe, în raport cu pretabilitatea acestora pentru detectarea semi-automată a circurilor glaciare

8.1 Clasificarea TopoShape

8.2 Clasificarea TPI (Topographic Position Index)

8.3 Clasificarea Feature extraction

9. Aplicații ale clasificării semi-automate a unor forme de relief prin analiză orientată-obiect

9.1 Structura procesului de clasificare semi-automată a formelor de relief pe baza analizei orientate-obiect și prin integrarea unui model semantic

9.2 Studii de caz în clasificarea semi-automată orientată-obiect

9.2.1 Clasificarea suprafețelor de nivelare

9.2.2 Clasificarea circurilor glaciare

9.2.3 Clasificarea ravenelor

10. Concluzii

Referințe bibliografice

Page 4: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

4

Cuvinte cheie: * cartare geomorfologică, variabilitate, model numeric al altudinii terenului, clasificare

semi-automată, modelare semantică, analiza imaginilor orientată-obiect, Munții Țarcu.

1. Introducere – context, problematică, motivație, obiective

În contextul dezvoltării sistemelor informaționale geografice, precum și al accesului la

date cu rezoluții spațiale și spectrale tot mai detaliate, cartarea geomorfologică a formelor de

relief pe baza parametrilor suprafeței, determinați din modele digitale ale elevației - în

continuare denumite MNAT (modele numerice ale altitudinii terenului) și pe baza imaginilor

satelitare sau a aerofotogramelor, începe să substituie din ce în ce mai mult cartarea prin

metode clasice. Chiar dacă în ultimii ani s-au făcut progrese însemnate în realizarea hărților

geomorfologice utilizând sisteme informaționale geografice (Gustavsson, 2006; Gustavsson et

al., 2008), trecerea de la metode tradiționale la o cartare complet automată reprezintă un

obiectiv la care încă se lucrează în prezent (Dramis et al., 2011).

Plecând de la unele probleme curente identificate în cartarea geomorfologică:

interoperabilitatea, structurarea ierarhică a formelor și cartarea complet orientată pe obiecte

(Dramis et al., 2011), precum și de la incompatibilitatea între cartarea geomorfologică

orientată pe reprezentarea de tip simbol și respectiv cea în care formele de relief sunt

reprezentate sub formă de poligoane rezultate din utilizarea unor metode automate/semi-

automate de clasificare a acestor forme pe baza unor MNAT-uri și a imaginilor satelitare

(Evans, 2012), considerăm utilă abordarea unor metode semi-automate de detectare a unor

forme de relief din spațiul carpatic românesc, din perspectiva geomorfometriei specifice

(Evans, 1972), care să se bazeze pe modele semantice obiective, explicite, pentru forme de

relief de interes. Având în vedere și faptul că metodele de cartare tradiționale necesită foarte

mult timp (unele areale montane fiind și greu accesibile), iar în contextul menționat cercetarea

din spațiul românesc este într-o fază incipientă, considerăm că abordarea unor astfel de

metode, cu scopul de a fi integrate în hărțile geomorfologice digitale, devine o necesitate și

este în acord cu tendințele actuale de dezvoltare în acest domeniu.

În acest context, obiectivul general al lucrării este evaluarea performanțelor metodelor

de clasificare semi-automată pe baza MNAT și a parametrilor geomorfometrici derivați din

acesta, aplicate unor forme de relief din domeniul alpin al Munților Țarcu utilizând analiza

imaginilor orientată-obiect (OBIA). Ca obiective specifice derivate din cel de mai sus au fost

urmărite: evaluarea magnitudinii incertitudinilor/diferențelor în cartarea tradițională

(clasică)/manuală a formelor de relief și identificarea surselor acestora; compararea unor

Page 5: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

5

algoritmi de clasificare automată a topografiei implementați în diferite programe de analiză a

terenului, ca pretabilitate pentru cartarea circurilor glaciare; detectarea semi-automată a

circurilor glaciare, suprafețelor de nivelare și ravenelor prin integrarea unor modele semantice

obiective, integrate în algoritmi de clasificare a acestor forme utizând metoda de analiză a

imaginilor orientată-obiect.

2. Sinteza cercetărilor anterioare

Accesul la aerofotograme și imagini satelitare pentru utilizarea acestora în cartarea

geomorfologică a crescut foarte mult odată cu dezvoltarea teledetecției în domeniul civil și cu

posibilitatea accesării libere a unor resurse puse la dispoziție prin intermediul unor aplicații

web. Pe lângă aceste surse, odată cu dezvoltarea sistemelor informaționale geografice și a

tehnicilor de modelare spațială, au început tot mai mult să fie folosite modelele digitale de

elevație ca surse de bază pentru realizarea hărților geomorfologice într-un sistem

informațional geografic (e.g. Gustavsson et al., 2006; Gustavsson, Kolstrup, 2009).

Deși în prezent cercetarea în geomorfologie se bazează aproape exclusiv pe date digitale

provenite din diverse surse, abordarea în cartarea geomorfologică a formelor de relief a rămas

mai mult sau mai puțin manuală, fiind afectată de un anumit grad de subiectivitate determinat

de experiența geomorfologilor și tipul datelor utilizate (Smith, 2011), precum și de specificul

aplicațiilor pentru care se realizează harta. Astfel utilizarea pe scară largă a MNAT-urilor și a

parametrilor geomorfometrici derivați din acestea (Evans, 1972) a determinat o reprezentare

mai obiectivă a realității geomorfologice.

Cea mai nouă abordare este utilizarea unor metode automate și semi-automate de

detectare și clasificare a formelor de relief, pe baza parametrilor geomorfometrici, inclusiv în

manieră ierarhică la diverse scări de analiză. Tehnicile de mare acuratețe pentru detectarea

automată și semi-automată a formelor de relief reprezintă un element central al cercetării în

geomorfologie (Seijmonsbergen et al., 2011). Acestea reprezintă o soluție tehnică din ce în ce

mai utilizată, care are avantajul unei delimitări mai obiective și poate fi realizată într-un timp

mai scurt decât varianta tradițională/clasică a delimitării manuale (Dikau et al., 1991; Dikau et

al., 1995; Schmidt, Dikau, 1999; MacMillan et al., 2000; Drăguţ, Blaschke, 2006; Iwahashi,

Pike, 2007 etc.).

În România, mai recent, au apărut studii ce se aliniază tendințelor la nivel internațional,

în care sunt abordate metodele de clasificare automată şi semi-automată a unor forme de relief

sau a elementelor componente ale acestora, care se bazează în principal pe utilizarea

parametrilor derivați din MNAT, dar și pe integrarea informațiilor derivate din imaginile

Page 6: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

6

satelitare (Drăguţ, Blaschke, 2006; Török-Oance et al., 2009; Șandric et al., 2010; Ardelean et

al., 2011; Drăguț, Eisank, 2011; Niculiță, 2011; Török-Oance et al., 2011; Drăguţ, Eisank,

2012; Török-Oance, Ardelean, 2012). Cu toate acestea, din punct de vedere al abordărilor

pentru automatizarea clasificărilor formelor de relief, cercetările în acest domeniu în România

pot fi considerate într-o fază incipientă.

3. Arealul de studiu – caracterizare geomorfologică

Arealul de studiu, cunoscut în literatura geografică sub denumirea de Munții Țarcu (fig.

3.1), este reprezentat de unitatea montană situată în extremitatea nord-vestică a Carpaților

Meridionali și are forma unui triunghi isoscel cu vârful orientat spre nord-vest (Badea et al.,

2001).

Ca subunități, Munții Țarcu cuprind patru masive alpine, cu altitudini mai ridicate,

situate în zona centrală (Țarcu-Căleanu -2190m, fiind cea mai mare altitudine din întreaga

unitate montană, Baicu, Bloju și Muntele Mic) și areale mai joase situate la periferia acestei

unități (Munții Bistrei, Borlovei, Pleșa, Poiana Înaltă).

Morfologia acestui areal montan este influențată de o densă rețea de falii, ca rezultat al

contactului dintre domeniile Autohtonului Danubian și Pânzei Getice, precum și de o litologie

complexă (șisturi cristaline, granitoide, conglomerate, gresii și calcare metamorfozate, gnaise,

amfibolite etc.) (Gherasi, 1937).

Formele de relief caracteristice acestui areal montan sunt suprafețele de nivelare (cu

largă desfășurare a suprafeței Borăscu) și circurile glaciare dezvoltate predominant la

marginilor acestor suprafețe, iar ca procese se remarcă ravenarea și formele asociate acesteia,

dezvoltate mai ales în masivele Țarcu-Căleanu și Baicu.

Dezvoltarea unor metode de detectare semi-automată prin analiză orientată-obiect a

unor forme de relief a vizat în special formele menționate mai sus, care se evidențiază cu

precădere în domeniul alpin al Munților Țarcu. În același timp, dat fiind faptul că nu au fost

disponibile modele digitale de înaltă rezoluție spațială (ex. LIDAR), am considerat că

domeniul alpin este cel mai indicat areal de analiză pentru aplicațiile urmărite în acest studiu,

deoarece calitatea MNAT-urilor, cum este cazul modelului SRTM (Shuttle Radar Topography

Mission) și, respectiv, al modelului fotogrametric utilizate în acest studiu, este mai bună în

domeniul alpin, decât în arealele forestiere.

Page 7: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

7

Fig. 3.1. Localizarea (a) și subunitățile (după Niculescu, Călin, 1990) (b) Munților Țarcu.

4. Surse de date

Sursele de date utilizate în acestă lucrare au fost foarte variate și aparțin mai multor

categorii (tabel 4.1). Datele primare, de intrare, din format analog au fost transferate în format

digital și georeferențiate în sistem Stereo 1970, iar cele din format digital, având asociate alte

sisteme de proiecție au fost reproiectate toate în același sistem menționat anterior. Informațiile

extrase din aceste surse de date au fost stocate în format vectorial și raster într-o bază de date,

fiind necesare pentru realizarea algoritmilor de clasificare semi-automată a formelor de relief

și pentru validarea rezultatelor obținute.

Tabel 4.1. Surse de date utilizate și informația relevantă derivată

Tipuri de date și sursele acestora Structura datelor în format digital

Tipul de informație relevantă conținută/derivată

Hărți topografice, scara 1:25000, ediția 1983 (sursa Direcția Topografică Militară)

raster vector (linie, punct, poligon)

curbe de nivel, cote altitudinale rețea hidrografică

Hărți geomorfologice, scările 1:25000, 1:50000, 1:200000 (sursa Institutul de Geografie al Academiei Române), harta geologică, scara 1:200000 (sursa Institutul Geologic al României)

raster vector (linie, punct, poligon)

distribuția spațială a tipurilor de relief și limitele formelor de relief (ex. circuri glaciare, suprafețe nivelare etc.)

Aerofotograme, scara 1:5000, 2006 (sursa Agenția Națională de Cadastru și Publicitate Imobiliară-ANCPI)

raster distribuția spațială și limitele formelor de relief

MNAT SRTM, banda X, la 25 m rezoluție spațială orizontal (sursa DLR, https://centaurus.caf.dlr.de:8443/eoweb-ng/SRTMDownload

raster altitudinea + modelele parametrilor geomorfometrici derivați din MNAT (panta, curburile, expoziția versanților, concentrarea scurgerii etc)

MNAT fotogrametric, la 10m rezoluție spațială orizontală (sursa ANCPI)

raster altitudinea + modelele parametrilor geomorfometrici derivați din MNAT (panta, curburile, expoziția versanților, concentrarea scurgerii etc)

Page 8: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

8

Imagini satelitare SPOT, 4 benzi, la 10 m rezoluție spațială orizontală, din august 2007 (sursa Agenția Spațială Română-ROSA)

raster Informația spectrală în benzile 1,2,3,4 (verde, roșu, infraroșu apropiat, infraroșu mediu), indici normalizați (NDVI indicele normalizat de diferențiere a vegetației, NDRI indicele normalizat de diferențiere a arealelor cu rocă la zi)

5. Analiza geomorfometrică a MNAT-urilor Analiza geomorfometrică a MNAT-urilor cuprinde preprocesarea acestora și derivarea

parametrilor geomorfometrici necesari analizei spațiale.

Preprocesarea acestor modele presupune utilizarea unor algoritmi pentru a reduce

erorile și a îmbunătăți calitatea acestor modele prin incorporarea unor informații auxiliare

cum sunt: rețeaua hidrografică, crestele, rupturile de pantă, tipul claselor de teren și altele

(Reuter et al., 2009), cel mai important lucru din punct de vedere al acurateţei, fiind ca aceste

modele să reproducă forma reală a topografieişi procesele de eroziune/acumulare, asociate

acesteia, această acurateţe relativă, menţionată mai sus, fiind numită acurateţe geomorfologică

a DEM-urilor (Reuter et al., 2009).

Pentru ambele MNAT (radar SRTM, banda X la 25 m și fotogrametric, ANCPI, la 10

m) am utilizat structura raster pentru că este mai simplă (Weibel, Heller, 1991) şi mai

potrivită pentru procesarea digitală şi implementarea algoritmilor geomorfometrici (Hengl,

Evans, 2009).

În general modelele altitudinii terenului generate din date achizițonate prin senzor de tip

RADAR sunt afectate de o serie de zgomote și erori sistematice (Selige et al., 2006), astfel

pentru ambele tipuri de modele utilizate au fost aplicate o serie de corecții referitoare la

eliminarea punctelor din arealele cu erori, interpolarea punctelor, filtrarea modelului în

ferestre de diferite dimensiuni (Albani et al., 2004) etc., ambele fiind îmbunătățite

considerabil față de varianta originală, îndeosebi în cazul modelului SRTM.

Dintre cei mai importanţi parametri ai terenului care au fost derivați pentru utilizarea

acestora în algoritmii de clasificare semi-automată a formelor de interes menţionăm panta,

expoziția versanților, curbura în plan, curbura în profil, curbura medie generală, concentrarea

scurgerii (suprafața bazinului în amonte). Acești parametrii au fost generați în Landserf,

utilizând diferite ferestre de analiză, și , respectiv, în SAGA.

6. Metode de analiză În prezentul studiu au fost abordate mai multe categorii de metode de analiză.

Informațiile și rezultatele prezentate în acest studiu se bazează pe procesare în mai multe

Page 9: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

9

programe, atât proprietare, cât și libere (gratuite): ArcGIS Desktop®, eCognition

Developer®, Idrisi®, Landserf, SAGA, SPSS®. Astfel, au fost aplicate metode de cartare

geomorfologică pentru formele de relief din domeniul alpin al Munților Țarcu, metode

statistice și de analiză spațială pentru evaluarea incertitudinilor în cartările clasice existente,

având ca studiu de caz circurile glaciare, metode de clasificare automată a reliefului

implementate în diferite programe de analiză spațială, ca evaluare comparativă a acestora, și,

respectiv, metoda de analiză a imaginilor orientată-obiect (OBIA) pentru clasificarea semi-

automată a unor forme de relief (ex. circuri glaciare, suprafețelor de nivelare) pe baza

modelelor derivate din MNAT și integrarea acestora în modele semantice ale formelor

menționate.

7. Analiza cantitativă a incertitudinilor în cartarea formelor de relief prin metode tradiționale. Studiu de caz: circurile glaciare Variabilitatea în cartarea formelor de relief a fost menționată pentru prima dată de

Evans și Cox (1974), ca argument pentru utilizarea unor definiții standardizate pentru forma

de relief, în acest caz circuri glaciare. În cadrul acestui capitol a fost analizată magnitudinea

diferențelor în cartea formelor de relief prin metode clasice/tradiționale, în acest sens analiza

spațială și statistică fiind aplicată pe cinci seturi de date (tabel 7.1) derivate din hărți ale

circurilor glaciare cartate de diverși autori în intervalul 1930-2013.

Tabel 7.1. Sursele de date utilizate în analiza comparativă a cartării circurilor glaciare de către diverși autori.

Toate cele cinci seturi de date derivate din sursele menționate, denumite A1, A2, A3,

A4, A5 (tabel 7.1) au fost stocate în format vectorial (poligon). Astfel, asupra acestor seturi de

date au fost aplicate analize spațiale, în ArcGIS® și statistice comparative, în SPSS®,

referitoare la numărul de circuri cartate, suprafața acestora (km2) și lungimea liniei

crestei/pereților (km), analiza fiind extinsă și asupra circurilor glaciare coincidente (Ardelean

et al., 2013). Rezultatele obținute au arătat că între seturile analizate există diferențe atât din

Seturi de date / informația relevantă

studiului de caz

A1 (Kräutner)

A2 (Niculescu)

A3 (Vuia)

A4 (Mîndrescu)

A5 (Ardelean)

Anul / tipul publicației 1930 (articol)

1990 (articol)

2005 (manuscris)

2006 (teză doctorat)

2013 (articol)

Scara hărții geomorfologice 1:50000 1:25000 1:50000 1:25000 1:25000

Surse de date

hărți topografice,

date din teren

hărți topografice,

date din teren

hărți topografice,

date din teren

hărți topografice,

date din teren

MNAT-uri și variabile geomorfometrice

derivate,aerofotograme, date din teren

Tipul de reprezentare Linie Linie Linie Poligon Poligon

Page 10: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

10

punct de vedere al distribuției statistice a valorilor/circ glaciar (fig. 7.1), cât și din punct de

vedere al valorilor totale. La nivelul valorilor totale/set de date, diferențele maxime au fost de

până la 62% în numărul formelor cartate și, respectiv, de 55% în suprafața și lungimea liniei

crestei/pereților circurilor glaciare. La nivelul formelor coincidente, în toate seturile de date,

diferența maximă a fost de 69% (Ardelean et al., 2013). Rezultatele aplicării testului ANOVA

(analiza de varianță) au arătat că între seturile de date există diferențe semnificative din punct

de vedere statistic pentru ambele variabile (F = 11.65. p = 0.000 pentru suprafață/circ și F =

13.75, p = 0.000 pentru lungimea liniei crestei/pereților). Testul post-hoc Games Howell a

arătat că diferențe semnificative statistic, din punct de vedere al ambelor variabile, există între

seturile de date la care modelul semantic folosit este diferit, și anume, seturile A2 și A3 sunt

mult mai diferite comparativ cu seturile A4 și A5 (Ardelean et al., 2013).

Fig. 7.1. Suprafața circurilor în seturile originale (a), suprafața circurilor coincidente (b), lungimea liniei

pereților în seturile originale (c), lungimea linie pereților în circurile coincidente (d).

Cele mai mari diferențe observabile pe hărțile realizate au fost între setuirle A2 și A4 în

ceea ce privește numărul de forme cartate și suprafața acestora, fiind elocvente în acest sens

exemplele din câteva areale situate în masivele Bloju, Baicu și Țarcu-Căleanu (fig. 7.2).

Cauza principală a diferențelor existente a fost identificată ca fiiind modelul semantic al

circurilor glaciare utilizat de către autorii analizați și, într-o măsură mai mică, sursele de date

utilizate, respectiv scopul hărților geomorfologice elaborate. Atât valorile totale calculate ale

parametrilor analizați, cât și matricile de coincidență spațială (Berry, 2007), au scos în

Page 11: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

11

evidență că cea mai mare asemănare, cu o coincidență spațială de 82% în suprafață și 78% în

cazul lungimii liniei crestei/pereților circurilor glaciare (tabel 7.2), deci implicit cele mai mici

diferențe în cartare, au fost sistematic evidențiate între seturile care au folosit definiția

operațională a circurilor (sens Evans, Cox, 1974). Ca urmare a faptului că cele mai

asemănătoare rezultate ale cartării prin metode clasice au fost înregistrate în cazul seturilor A4

și A5, cartări în care s-a utilizat definiția operațională menționată mai sus, putem aprecia că

utilizarea unor modele semantice explicite, bazate pe utilizarea parametrilor geomorfometrici

derivați din MNAT, poate duce la rezultate foarte asemănătoare în cartare, comparativ cu

abordarea unor modele subiective, fiind astfel repetabile (Ardelean et al., 2013).

Fig. 7.1. Diferențe între seturile de date A2 și A4 în privința numărului (a, b) și suprafaței circurilor (c, d).

Page 12: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

12

Tabelul 7.2. Matricea de coincidență spațială pentru valorile totale/set de date ale suprafaței și lungimii liniei crestei/pereților circurilor (comparații multiple în perechi)

Utilizarea unor astfel de modele poate facilita ulterior tranziția de la digitizarea manuală

la detectarea automată a unor forme, pe baza analizei geomorfometrice (Evans, 2012), dar și

pe baza integrării informației spectrale referitoare la formele de interes.

8. Evaluarea unor metode automate de clasificare a reliefului implementate în diferite programe, în raport cu pretabilitatea acestora pentru detectarea semi-automată a circurilor glaciare Clasificarea topografiei, adică separarea acesteia în unități mai mici, dintr-un anumit

punct de vedere, poate genera tipuri, areale omogene având caracteristici similare, sau

regiuni, areale compacte de dimeniuni mai mari, care înglobează unități individuale adiacente,

fiind astfel mai eterogene decât abordarea pe bază de tipuri (Iwahashi, Pike, 2007); o bună

clasificare, indiferent de tipul acesteia, ar trebui să maximizeze omogenitatea internă,

minimizând în același timp omogenitatea externă (Iwahashi, Pike, 2007).

Majoritatea acestor abordări de clasificare automată a topografiei sunt aplicații empirice

ale geomorfometriei generale (sens Evans, 1972) și nu delimitează formele de relief în sine

(Iwahashi, Pike, 2007), cum sunt circurile glaciare sau suprafețele de nivelare, ci acestea

delimitează areale omogene rezultate din combinarea unor factori, în general derivați din

MNAT. Totuși, prin analiza formelor rezultate din aceste clasificări, se poate stabili utilitatea

acestora la detectarea automată/semi-automată a unor forme specifice, pentru că, în general

formele de tipul celor amintite mai sus sunt formate din elemente mai mult sau mai puțin

omogene, care, agregate ulterior, ar putea contura forma de interes pentru utilizator.

Dintre abordările existente pentru clasificarea automată a reliefului, au fost selectate trei

abordări automate implementate în programe de analiză a terenului, acestea generând forme la

Suprafața (%) Seturi de date A1 A2 A3 A4 A5

A1 x 39 36 42 43 A2 x 78 50 53 A3 x 47 50 A4 x 82 A5 x

Lungimea liniei crestei/pereților (%) Seturi de date A1 A2 A3 A4 A5

A1 x 33 34 31 36 A2 x 74 47 46 A3 x 52 56 A4 x 78 A5 x

Page 13: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

13

o scară comparabilă cu cea de analiză a circurilor glaciare. Astfel, acești algoritmi generează,

pe baza unui MNAT, clase de forme geometrice și/sau morfologice asociate acestora, care pot

fi întâlnite în profilul unui versant de la interfluviu până la talveg, aceste clasificări analizate

în cadrul acestui capitol fiind: TopoShape implementat în Idrisi®, TPI (Topographic Position

Index) dezvoltată de Jenness (Jenness, 2006) și implementată în SAGA©, și Feature

extraction (clasificare bazată pe punctele caracteristice ale profilului topografic) implementată

în Landserf© (Wood, 1996; 2009).

Pentru evaluarea performanțelor metodelor de clasificare amintite mai sus, ne-am

propus o analiză comparativă a claselor de forme rezultate din aplicarea acestor metode în

arealul în care apar circurile glaciare, pentru a analiza posibilitatea utilizării acestor clase de

forme, ca bază de plecare pentru detectarea semi-automată a circurilor glaciare, dar analiza

poate fi extinsă și asupra altor forme de interes.

Din clasele obținute pentru domeniul alpin al Munților Țarcu s-au analizat în ArcGIS®

doar acelea cu ocurență în cadrul circurilor cartate ca poligoane și s-a calculat pentru fiecare

clasă suprafața ocupată relativ la suprafața totală a circurilor și respectiv ponderea din total,

respectiv, s-a analizat potrivirea spațială a acestora cu elementele componente ale unui circ

glaciar - podeaua și pereții acestuia. Din rezultatele analizelor spațiale și statistice s-a constatat că utilizarea clasificării TPI,

a poziției topografice a formelor (Jenness, 2006), pune în evidență mai bine elemente de

relief, care prin agregarea lor în funcție de contextul spațial, pot fi asociate cu forma de circ

glaciar, prin identificarea elementelor componente ale circurilor - pereți și podea, ca elemente

distincte din punct de vedere al caracteristicilor morfometrice. Din distribuția acestor clase de

forme la nivelul domeniului alpin al Munților Țarcu (fig. 8.1), independent de delimitarea

manuală a circurilor, se poate observa că sunt bine identificate culmile principale prin linia de

maximă convexitate a crestei, ce evidențiază limita superioară a circurilor, precum și versanții

acestora, însă nu se poate contura o formă asociată circului glaciare. Clasele predominante în

cadrul circurilor glaciare cartate sunt versanții concavi din partea superioară și mediană a

circurilor (fig. 8.2).

Acest aspect poate fi unul din punctele esențiale care poate fi folosit pentru dezvoltarea

unor modele semantice pentru o clasificare semi-automată a circurilor glaciare.

Page 14: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

14

Fig. 8.1. Distribuția spațială a claselor obținute prin clasificareaTPI în SAGA.

Fig. 8.6. Detaliu clase TPI generalizate în arealul complexului glaciar Netiș.

Page 15: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

15

9. Aplicații ale clasificării semi-automate a unor forme de relief prin analiză orientată-obiect Aplicațiile prezentate în cadrul acestui capitol se încadrează la detectarea formelor de

relief din perspectiva geomorfometriei specifice (sens Evans, 1972), fiind realizate trei studii

de caz pentru detectarea semi-automată a suprafețelor de nivelare, circurilor glaciare și

ravenelor prin analiza imaginilor orientată-obiect, pe baza MNAT și a parametrilor derivați,

plecând de la ideea că cea mai obiectivă descriere a formelor de relief, ca element central al

cercetării în geomorfologie, se bazează pe analiza geomorfometrică (Dehn et al., 2001).

Pentru automatizarea cartării geomorfologice au fost propuse două soluții, fie pe baza

descrierii statistice a variabilelor, fie pe baza sistemelor expert, considerându-se că semantica

este cea care poate ajuta la realizarea celei de-a doua variante (Camargo et al., 2011).

Semantica reprezintă în esență "relația dintre reprezentarea în computer și obiectul

corespunzător din realitate într-un anumit context" (Bishr, 1998, p. 302). Un model semantic

al formelor de relief este o legătură între conceptualizarea făcută pentru obiectele de interes și

reprezentarea acestora în programe specifice (Dehn et al., 2001). Pentru toate studiile de

geomorfometrie specifică este nevoie de definiții operaționale ale formelor analizate, în acest

sens în cartarea geomorfologică existând foarte puține informații legate de definirea

operațională a formelor descrise în hărțile realizate, marea majoritate fiind realizate manual și

fiind afectate de subiectivitate (Evans, 2012).

Pentru detectarea semi-automată a formelor de relief a fost utilizat un tipar ce implică

un model semantic dezvoltat pentru fiecare dintre aceste forme, care a fost adaptat și integrat

în cadrul metodei de analiză orientate-obiect în eCognition Developer®. Schema logică a

procesului de clasificare a formelor amintite cuprinde câteva etape (fig. 9.1) (Eisank et al.,

2011), care au fost adaptate în funcție de forma de relief pentru care s-a realizat modelul

semantic.

În ceea ce privește clasificarea suprafețelor de nivelare, aceasta a fost realizată pe baza

modelului SRTM la 25 m pentru întreaga suprafață a Munților Țarcu, iar pe baza modelului

fotogrametric la 10 m, doar pentru arealul test din Masivul Țarcu-Căleanu. Pentru etapa de

segmentare pe baza modelului pantei derivat din MNAT de tip SRTM s-a utilizat unealta ESP

(Drăguţ et al., 2010), fiind aleasă scara 9 ca fiind potrivită pentru identificarea suprafețelor de

nivelare. Modelul semantic pentru suprafețele de nivelare, bazat pe informațiile din literatură,

a inclus: modelul pantei, aceste forme fiind relativ netede (din analiza statistică s-au stabilit

valori medii mai mici de 14° și valori minime mai mici sau egale cu 2°) (Török-Oance et al.,

2009), modelul concentrării scurgerii (<100000), acestea fiind forme relicte, deci având

Page 16: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

16

caracteristice valori mici ale acestui parametru, la care s-a adăugat criteriul etajării pe trepte

de altitudine pentru a separa cele trei niveluri de eroziune (Borăscu, Râu-Șes și Gornovița).

Fig. 9.1. Schema generală aplicată în clasificarea semi-automată a

formelor de relief prin analiză orientată-obiect (după Eisank et al., 2011).

Rezutatele obținute pentru clasificarea suprafețelor de nivelare au fost exportate în

format vectorial și comparate cu rezultatul cartării realizate de Niculescu (1971) (fig. 9.2).

Din analiza vizuală a distribuției spațiale a suprafețelor de nivelare în cele două hărți se poate

observa că acestea sunt destul de asemănătoate. Pentru validarea rezultatelor s-a utilizat

formula pentru concordanța suprafețelor (area concordance) (Borghuis et al., 2007), care a

arătat că între cele două abordări există o potrivire de 69.03% (Ardelean et al., 2012).

Fig. 9.2. Suprafețele de nivelare rezultate prin clasificare (stânga) și cele cartate de Niculescu (1971) (dreapta).

Page 17: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

17

Pentru arealul test Țarcu-Căleanu, algoritmul a fost aplicat pe modelul mai detaliat

amintit anterior, iar rezultatele au fost comparate cu suprafețele digitizate de pe harta lui

Niculescu (1971), corectată cu informațiile extrase din parametrii geomorfometrici derivați

din modelul amintit (fig. 9.3). Pentru validare s-a folosit aceeași formulă, obținându-se în

acest caz o concordanță spațială mai bună decât precedenta, cu o valoare de 74.2%, datorată

în mare măsură faptului că s-au utilizat aceleași surse de date.

Fig. 9.3. Compararea rezultatelor obținute în cartarea suprafețelor de nivelare prin metoda semi-automată și cea

clasică pe baza MNAT la 10m în arealul Țarcu-Căleanu.

Pentru etapa de segmentare a fost utilizată unealta ESP (Drăguţ et al., 2010) pe baza

modelului curburii generale, fiind aleasă valoarea 24 ca scară potrivită de identificare a

circurilor (Ardelean et al., 2011).

Pentru clasificarea circurilor glaciare a fost utilizată definiția operațională a acestora

(Evans, Cox, 1974; Evans, 2004), modelul semantic dezvoltat fiind bazat pe cel propus recent

și aplicat într-un areal din Alpii Austrieci (Eisank et al., 2010). În cadrul modelului au fost

incluse: curbura în profil cu valori negative (care evidențiază areale concave), curbura în plan

cu valori pozitive (deși conceptual valorile negative ale parametrilor legați de curbură sunt

asociate cu concavitatea, iar cele pozitive cu convexitatea, în Landserf©, valorile pozitive ale

curburii în plan indică convergența, iar cele negative divergența), iar curbura generală medie

cu valori negative, la care se adaugă altitudinea, cu valori mai mari de 1600 m (Ardelean et

al., 2011). De asemenea, a fost integrată şi informaţia legată de context, cunoscut fiind faptul

Page 18: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

18

că circurile glaciare din arealul test sunt dezvoltate la contactul cu suprafeţele de nivelare,

această informaţie fiind introdusă în regula care identifică obiecte vecine cu o anumită clasă

delimitată anterior (în eCognition Developer®, această condiție se numește Border to class, și

are valori de 1 dacă există limită comună între cele două clase de obiecte, și respectiv 0 dacă

nu există această limită).

Rezultatul clasificării pentru arealul Țarcu-Căleanu-Baicu a fost suprapus peste modelul

umbririi terenului și comparat cu distribuția circurilor rezultate din digitizare (fig. 9.4). Din

analiza vizuală a clasificării, se constată o bună identificare a locației circurilor glaciare, în

special a pereților, mai puțin a podelei, ca de exemplu în cazul circurilor de sub Vf. Țarcu, a

circului de sub Vf. Căleanu și a circurilor Dalciu, Frâncu, Varâng, din acest punct de vedere

cele două imagini fiind destul de asemănătoare. De asemenea, trebuie menționat faptul că au

mai fost identificate și câteva areale cu caracteristici morfometrice similare celor introduse în

clasificarea circurilor, care în realitate nu sunt circuri glaciare, cum sunt cele încadrate în

chenar galben în imaginea din dreapta a figurii 9.4. Astfel de situații apar în areale situate la

obârșia Pârâului Rece și a Șuculețului.

Pentru validare a fost utilizată formula de concordanță a suprafețelor (Borghuis et al.,

2007), rezultând o potrivire spațială de 50.04%. Chiar dacă această valoare nu este foarte

mare, se poate observa că distribuția spațială a circurilor cartate prin cele două metode (semi-

automată și, respectiv, clasică prin digitizare) în cadrul celor două hărți este foarte

asemănătoare.

În ceea ce privește clasificarea semi-automată a ravenelor, în realizarea modelului

semantic, având în vedere detaliul datelor utilizate și natura topografiei în areale vecine, a fost

utilizată o combinație între datele spectrale și cele derivate din MNAT la 10 m, prin integrarea

unor indici de tipul NDVI, pentru diferențierea vegetației, NDRI, pentru diferențierea

arealelor cu rocă la zi (Huang, Cai, 2009; Török-Oance, Ardelean, 2012) și a unor variabile

legate de forma obiectelor rezultate din segmentarea bazată pe imaginea SPOT (pentru a

evidenția obiecte alungite). Pentru etapa de segmentare a fost utilizată unealta ESP (Drăguţ et

al., 2010) pe baza benzii infraroșu apropiat a imaginii SPOT, fiind aleasă scara 19 ca fiind

potrivită pentru clasificarea ravenelor. Pentru etapa de clasificare a obiectelor s-au utilizat

pragurile de 0.05 pentru indicele NDRI și 0.03 pentru NDVI, panta cu valori mai mari de 15°

(valoare prag rezultată din analiza statistică a valorilor medii ale pantei în care apar formele

digitizate), curbura în plan cu valori mai mari de 0.2 (valoare prag rezultată din analiza

statistică a valorilor curburii în plan din cadrul ravenelor digitizate).

Page 19: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

19

Fig. 9.4. Compararea rezultatului clasificării circurilor glaciare (b) cu digitizarea circurilor glaciare (b)

în arealul Țarcu-Căleanu-Baicu.

Rezultatele clasificării semi-automate au fost comparate vizual cu cartarea prin

digitizare (fig. 9.5), iar pentru validare, prin utilizarea concordanței suprafețelor (Borghuis et

al., 2007) a fost obținută o valoare de 42,2%. Deși acest procentaj exprimă o potrivire mai

Page 20: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

20

mică de jumătate din obictele clasificate ca fiind în acord cu cartarea prin digitizare, s-a

constatat că cea mai bună potrivire a fost în cazul formelor de dimensiuni mari.

Fig. 9.5. Detaliul de comparare - clasificare versus digitizare, pentru ravenele din arealul Hideg,

rezultatele fiind suprapuse imaginii SPOT.

10. Concluzii Prezentul studiu și-a propus o analiză obiectivă a metodelor de cartare clasică

(tradițională) a formelor de relief, utilizate de diverși autori, pentru a evidenția magnitudinea

diferențelor existente și, de asemenea, de a testa metode de detectare semi-automată a unor

forme de relief prin intermediul analizei imaginilor orientată-obiect, în special pe baza

modelelor derivate din MNAT, pentru a pune în evidență utilitatea acestora în procesul de

cartare geomorfologică.

Rezultatele analizei spațiale și statistice obținute pe baza cartării a cinci seturi de date

generate din cartări clasice ale circurilor glaciare din Munții Țarcu, realizate de diferiți autori,

au scos în evidență diferențe semnificative existente de la un autor la altul. Parametrii

calculați pentru aceste seturi de date, și anume numărul de forme cartate, suprafața și

lungimea liniei crestei/pereților circurilor glaciare, au făcut referire atât la numărul total de

forme, cât și la formele coincidente în toate cele cinci seturi de date. Diferențele maxime la

nivelul valorilor totale au fost de până la 62% în numărul formelor cartate și, respectiv, de

55% în suprafața și lungimea liniei crestei/pereților circurilor glaciare. La nivelul formelor

Page 21: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

21

coincidente, în toate seturile de date, diferența maximă a fost de 69% (Ardelean et al., 2013).

Cauza principală a diferențelor existente a fost identificată ca fiiind modelul semantic al

circurilor glaciare utilizat de către autorii analizați și, într-o măsură mai mică, sursele de date

utilizate și scopul hărților geomorfologice elaborate.

În cazul utilizării metodei semi-automate de clasificare a unor forme de relief prin

analiza imaginilor orientată-obiect, rezultatele au pus în evidență o potrivire destul de bună cu

rezultatele cartării prin digitizare, fiind obținute valori de concordanță a suprafețelor

(Borghuis et al., 2007) de 74,2% în cazul suprafețelor de nivelare, 50,04% în cazul circurilor

glaciare și 42,2% în cazul ravenelor.

Clasificările semi-automate ale formelor de relief prin analiză orientată-obiect, pe baza

utilizării parametrilor geomorfometrici derivați MNAT și a integrării acestora în modele

semantice, pot fi astfel utilizate ca etapă premergătoare importantă a cartării geomorfologice,

ajutând la obiectivizarea acesteia.

Metodele de clasificare semi-automată a formelor de relief deschid perspective practice

interesante și în contextul lipsei unei hărţi geomorfologice digitale, actualizate, la nivelul

întregii ţări și pot furniza rapid informaţii geomorfologice pentru diferite arii de interes mai

greu accesibile sau având suprafețe foarte mari.

Lipsa unor definiții operaționale standardizate ale formelor de relief în general este o

problemă care va necesita timp îndelungat pentru a se ajunge la o standardizare general

acceptată care să poată fi ulterior inclusă modelelor semantice și acestea integrate ulterior în

algoritmi de clasificare automată (Dramis et al., 2011).

Tranziția de la cartarea tradițională la o utilizare exclusivă a cartării automate orientată-

obiect a formelor de relief cu acoperire totală a unui areal de studiu nu este un proces simplu

și imediat. Până la realizarea acestui obiectiv, cartarea tradițională bazată pe simboluri va

continua să fie utilizată, cel puțin în primele faze ale procesului de cartare orientată-obiect

(Dramis et al., 2011).

Page 22: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

22

Referințe bibliografice (selectiv) Albani, M., Klinkenberg, B., Andison, D.W., Kimmins, J.P., 2004, The choice of window size in

approximating topographic surfaces from Digital Elevation Models, International Journal of Geographical Information Science, 18, 577 - 93.

Ardelean, F., Drăguț, L., Urdea, P., Török-Oance, M., 2013, Variations in landform definition: a quantitative assessment of differences between five maps of glacial cirques in the Țarcu Mountains (Southern Carpathians, Romania), Area, 45, 348-57.

Ardelean, F., Török-Oance, M., Drăguț, L., 2012, Object-based detection of planation surfaces from Digital Elevation Models. Case study Țarcu Mountains, Southern Carpathians, Romania, Forum Carpathicum 2012. From data to knowledge, from knowledge to action. Conference abstract book, 127-28.

Ardelean, F., Török-Oance, M., Urdea, P., Onaca, A., 2011, Application of object based image analysis for glacial cirques detection. Case study: the arcu Mountains (Southern Carpathians), Forum geografic. S.C.G.P.M, 10, 20-26.

Badea, L., Niculescu, G., Roată, S., Buza, M., Sandu, M., 2001, Unitățile de relief ale României. Carpații Meridionali și Munții Banatului, Ars Docendi.

Berry, J.K., 2007, Map analysis: Understanding Spatial Patterns and Relationships, GeoTec Media, San Francisco, CA.

Bishr, Y., 1998, Overcoming the semantic and other barriers to GIS interoperability, International Journal of Geographical Information Science, 12, 299-314.

Borghuis, A.M., Chung, K., Lee, H.Y., 2007, Comparison between automated and manual mapping of typhoon-triggered landslides from SPOT-5 imagery, International Journal of Remote Sensing, 28, 1843-56.

Camargo, F., Almeida, C., Florenzano, T., Heipke, C., Feitosa, R., Costa, G., 2011, ASTER/Terra imagery and a multilevel semantic network for semi-automated classification of landforms in a subtropical area, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 77, 619-29.

Dehn, M., Gärtner, H., Dikau, R., 2001, Principles of semantic modeling of landform structures, Computers & Geosciences, 27, 1005-10.

Dikau, R., Brabb, E., Mark, R., Pike, R., 1995, Morphometric landform analysis of New Mexico, Zeitschrift für Geomorphologie, Supplementband 101, 109-26.

Dikau, R., Brabb, E., Mark, R., Survey, G., 1991, Landform Classification of New Mexico by Computer, US Dept. of the Interior, US Geological Survey; Books and Open-File Reports Section.

Drăguţ, L., Blaschke, T., 2006, Automated classification of landform elements using object-based image analysis, Geomorphology, 81, 330-44.

Drăguţ, L., Eisank, C., 2012, Automated object-based classification of topography from SRTM data, Geomorphology, 141-142, 21-33.

Drăguț, L., Eisank, C., 2011, Automated classification of topography from SRTM data using object-based image analysis, in Hengl, T., Evans, I.S., Wilson, J.P., Gould, M. eds, Geomorphometry 2011, Redlands, CA.

Drăguţ, L., Tiede, D., Levick, S., 2010, ESP: a tool to estimate scale parameters for multiresolution image segmentation of remotely sensed data, International Journal of Geographical Information Science, 24, 859-71.

Dramis, F., Guida, D., Cestari, A., 2011, Nature and Aims of Geomorphological Mapping, in Smith, M., Paron, P., Griffiths, J.S. eds, Geomorphological Mapping. Methods and Applications, Elsevier, Amsterdam, 39-73.

Eisank, C., Drăguț, L., Blaschke, T., 2011, A generic procedure for semantics-oriented landform classification using object-based image analysis, in Hengl, T., Evans, I.S., Wilson, J.P., Gould, M. eds, Geomorphometry 2011, Redlands, CA, http://www.geomorphometry.org/system/files/Eisank2011geomorphometry.pdf.

Eisank, C., Drăguţ, L., Götz, J., Blaschke, T., 2010, Developing a semantic model of glacial landforms for object-based terrain classification - the example of glacial cirques, in Addink, E.A., Van Coillie, F.M.B. eds, GEOBIA 2010-Geographic Object-Based Image Analysis, ISPRS Vol.No. XXXVIII-4/C7, Archives ISSN No. 1682-1777., Ghent University, Ghent, Belgium, 29 June – 2 July.

Evans, I.S., 1972, General geomorphometry, derivatives of altitude, and descriptive statistics, in Chorley, R.J. ed Spatial Analysis in Geomorphology, Methuen, London, 17–90.

Evans, I.S., 2004, Cirque, glacial, in Goudie, A.S. ed Encyclopedia of Geomorphology, Routledge, London and New York, 154-58.

Evans, I.S., 2012, Geomorphometry and landform mapping: What is a landform?, Geomorphology, 137, 94-106. Evans, I.S., Cox, N., 1974, Geomorphometry and the operational definition of cirques, Area, 6, 150-53.

Page 23: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

23

Gherasi, N., 1937, Studii petrografice şi geologice în Munţii Godeanu şi Ţarcu (Carpaţii Meridionali), București.

Gustavsson, M., 2006, 'Development of a Detailed Geomorphological Mapping System and GIS Geodatabase in Sweden', Unpublished PhD thesis, Department of Earth Sciences, Uppsala University,

Gustavsson, M., Kolstrup, E., 2009, New geomorphological mapping system used at different scales in a Swedish glaciated area, Geomorphology, 110, 37-44.

Gustavsson, M., Kolstrup, E., Seijmonsbergen, A.C., 2006, A new symbol-and-GIS based detailed geomorphological mapping system: Renewal of a scientific discipline for understanding landscape development, Geomorphology, 77, 90-111.

Gustavsson, M., Seijmonsbergen, A.C., Kolstrup, E., 2008, Structure and contents of a new geomorphological GIS database linked to a geomorphological map -- With an example from Liden, central Sweden, Geomorphology, 95, 335-49.

Hengl, T., Evans, I.S., 2009, Chapter 2 Mathematical and digital models of the land surface, in Hengl, T., Reuter, H.I. eds, Geomorphometry-Concepts, Software, Applications. Developments in Soil Science, vol. 33, Elsevier, Amsterdam, 31-63.

Huang, Q., Cai, Y., 2009, Mapping karst rock in Southwest China, Mountain Research and Development, 29, 14-20.

Iwahashi, J., Pike, R.J., 2007, Automated classifications of topography from DEMs by an unsupervised nested-means algorithm and a three-part geometric signature, Geomorphology, 86, 409-40.

Jenness, J., 2006, Topographic Position Index (tpi_jen.avx), Jenness Enterprises, 42 p., http://www.jennessent.com/arcview/tpi.htm

MacMillan, R., McNabb, D., Jones, R., 2000, Automated landform classification using DEMs: a conceptual framework for a multi-level, hierarchy of hydrologically and geomorphologicaly oriented physiographic mapping units, Proceedings of the 4th International Conference on Integrating GIS and Environmental, Modeling: Problems, Prospects and Research Needs,

Niculescu, G., 1971, Munții Țarcu. Caracterizare geomorfologică, Lucr. şt. Inst. Ped. Oradea, Geografie, 45-54. Niculiță, M., 2011, A landform classification schema for structural landforms of the Moldavian platform

(Romania), in Hengl, T., Evans, I.S., Wilson, J.P., Gould, M. eds, Geomoephometry 2011, Redlands, CA, http://geomorphometry.org/system/files/Niculita2011geomorphometry.pdf.

Reuter, H.I., Hengl, T., Gessler, P., Soille, P., 2009, Chapter 4 Preparation of DEMs for Geomorphometric Analysis, in Hengl, T., Reuter, H.I. eds, Geomorphometry-Concepts, Software, Applications. Developments in Soil Science, vol. 33, Elsevier, Amsterdam, 87-120.

Șandric, I., Mihai, B., Chițu, Z., Gutu, A., Săvulescu, I., 2010, Object-oriented methods for landslides detection using high resolution imagery, morphometric properties and meteorological data, ISPRS TC VII Symposium – 100 Years ISPRS, XXXVIII,

Schmidt, J., Dikau, R., 1999, Extracting geomorphometric attributes and objects from digital elevation models–semantics, methods, future needs, in Dikau, R., Saurer, H. eds, GIS for Earth Surface Systems, Borntraeger, Berlin, 153–73.

Seijmonsbergen, A.C., Hengl, T., Anders, N.S., 2011, Semi-automated identification and extraction of geomorphological features using digital elevation data, in Smith, M.J., Paron, P., Griffiths, J. eds, Geomorphological Mapping: a professional handbook of techniques and applications, Elsevier, Amsterdam, 254-95.

Selige, T., Böhner, J., Ringeler, A., 2006, Processing of SRTM X-SAR data to correct interferometric elevation models for land surface applications, in Böhner, J., McCloy, K.R., Strobl, J. eds, SAGA- Analyses and Modelling Applications, Verlag Erich Goltze GmbH 97-104.

Smith, M.J., 2011, Digital Mapping: Visualisation, Interpretation and Quantification of Landforms, in Smith, M., Paron, P., Griffiths, J. S. ed Geomorphological Mapping. Methods and Applications, Elsevier, Amsterdam, 225-51.

Török-Oance, M., Ardelean, F., 2012, Object-oriented image analysis for detection of the barren karst areas. A case study: the central sector of the Mehedinţi Mountains (Southern Carpathians), Carpathian Journal of Earth and Environmental Sciences, 7, 248-54.

Török-Oance, M., Ardelean, F., Onaca, A., 2009, The Semiautomated Identification of the Planation Surfaces on the Basis of the Digital Terrain Model. Case Study: the Mehedinţi Mountains (Southern Carpathians), Forum geografic, Geographical and Environmental protection Studies and Research, 8, 5-13.

Török-Oance, M., Ardelean, F., Voiculescu, M., Urdea, P., Onaca, A., 2011, Object-based terrain classification as tool for improving the quality of the digital geomorphological maps: a case study in Retezat-Godeanu Range: Southern Carpathians, 22nd International DAAAM Symposium, 865-66.

Weibel, R., Heller, M., 1991, Digital terrain modelling, in Maguire, D.J., Goodchild, M.F., Rhind, D.W. eds, Geographical Information Systems, Longman, London, 269-97.

Page 24: UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARAgeografie.uvt.ro/wp-content/uploads/2019/01/Rezumat-teza-doctorat... · 3.2.1 Relieful litologic şi structural 3.2.2 Relieful denudaţional 3.2.3

24

Wood, J., 1996, 'The geomorphological characterisation of Digital Elevation Models', PhD thesis, University of Leicester, http://www.soi.city.ac.uk/~jwo/phd.

Wood, J., 2009, Chapter 14 Geomorphometry in LandSerf, in Hengl, T., Reuter, H.I. eds, Geomorphometry-Concepts, Software, Applications. Developments in Soil Science, vol. 33, Elsevier, Amsterdam, 333-49.


Recommended