|
|
Mapování změn zástavby s využitím dat DPZ
Vostracká, Barbora ; Potůčková, Markéta (vedoucí práce) ; Kupková, Lucie (oponent)
Mapování změn zástavby s využitím dat DPZ Abstrakt Mapování změn zástavby je často diskutovaným tématem poslední doby. Tato práce se zabývá porovnáním metod DPZ a sociogeografických metod pro zjišťování změn v zástavbě v určitém časovém horizontu a pro mapování těchto změn. Nejprve jsou diskutovány možnosti sociogeografických způsobů pro zjišťování změn v zástavbě a zhodnoceny jejich výhody a nevýhody. Dále jsou podobným způsobem zkoumány data a metody DPZ vhodné pro řešení této problematiky. Na příkladu okresu Praha-západ je znázorněn postup využití informací z databáze CORINE pro mapování změn zástavby na národní a regionální úrovni, na příkladu katastrálních území Zličín a Hostivice pak klasifikace družicového snímku velmi vysokého rozlišení a interpretace leteckých snímků za účelem vytvoření map změn zástavby v lokálním měřítku. Porovnání výsledků obou metod je demonstrováno s pomocí dat z registru sčítacích obvodů (RSO). Na základě této práce lze zhodnotit vhodnost použití dat a metod DPZ pro monitorování a mapování změn v zástavbě, zejména v oblastech suburbanizace. Klíčová slova: DPZ, změny zástavby, suburbanizace, urban sprawl
|
|
|
Analýza hustoty lesních porostů s využitím texturálních příznaků snímků vysokého prostorového rozlišení a dat leteckého laserového skenování
Bromová, Petra ; Potůčková, Markéta (vedoucí práce) ; Hájek, Filip (oponent)
Analýza hustoty lesních porostů s využitím texturálních příznaků snímků vysokého prostorového rozlišení a dat leteckého laserového skenování Abstrakt Hlavním cílem práce je zhodnotit hustotu lesních porostů na Šumavě. Smrkové lesy v této oblasti jsou silně poškozené kůrovcovou kalamitou, která zde vypukla před 20 lety. V území se tak prolínají suché i mladé stromy, zdravé lesy a slatě. Hustota lesních porostů byla hodnocena pomocí objektového přístupu s využitím panchromatických družicových snímků s velmi vysokým prostorovým rozlišením a dat LiDAR s malou hustotou bodů. První klasifikace byla provedena na základě texturálních příznaků určených pro jednotlivé objekty obrazu s využitím tří měr GLCM (kontrast, entropie a korelace). Přesnost této klasifikace hodnocená pomocí kappa indexu byla 0,45. Druhá klasifikace zkombinovala texturálních příznaky s informací z dat LLS a přesnost klasifikace se zvýšila na hodnotu 0,95.
|
|
|
Detection of Equilibrium Line Altitude (ELA) Changes from Remote Sensing Data; Case Study from the Cordillera Blanca, Peru
Paraj, Zsolt ; Potůčková, Markéta (vedoucí práce) ; Kropáček, Jan (oponent)
Cílem této diplomové práce je zmapovat změny ledovců v Cordillera Blanca v období od roku 1987 do roku 2014. Tato diplomová práce zaměřuje pozornost na tři hory a jedenáct ledovců v severní části Cordillera Blanca. Vstupní data tvoří 29 Landsat scén (Landsat 4,5,7 a 8) a ASTER globální digitální výškový model verze 2. Poloautomatický klasifikační algoritmus je vytvořen na základě prahových hodnot zjištěných spektrální analýzou vybraných typů krajinného pokryvu v Cordillera Blanca. Kromě toho, výšková změna střední sněžné čáry (Equilibrium line altitude - ELA) je vypočtena pro všechny tři hory a jedenáct ledovců. Dále je počítána změna ledovců v závislosti na sklonu a aspektu. Výsledky této práce jsou prezentovány v podobě map, tabulek a grafů. Výsledky klasifikace jsou porovnány s GLIMS databází ledovců a s terénním měřením provedeném Mgr. Adamem Emmerem. Na závěr jsou diskutovány výhody a nevýhody snímků pořízených novým satelitem Landsat 8. Klíčová slova: DPZ, Landsat, klasifikace, mapování sněhu a ledu, ELA, Cordillera Blanca
|
|
|
VYUŽITÍ METOD OPTICKÉHO SKENOVÁNÍ V GEOMORFOLOGICKÝCH ANALÝZÁCH
Šiková, Zuzana ; Potůčková, Markéta (vedoucí práce) ; Hodač, Jindřich (oponent)
Využití metod optického skenování v geomorfologických analýzách Abstrakt Hlavním cílem této práce bylo zhodnotit, zda lze metodu "Structure from motion" použít pro analyzování geomorfologických objektů, a pokud ano, tak za jakých podmínek. Testování proběhlo na čtyřech geomorfologických objektech nacházejících se ve třech lokalitách v okrese Plzeň-sever. Objekty mají různou velikost a byly měřeny za různých světelných podmínek. Všechny použité datové sady (snímky) byly vytvořeny výhradně autorkou této práce. Nejprve byly načteny do programu Profesional Edition v1.1.6 a VisulSFM v0.5.26, pomocí kterých byly ze snímků vygenerovány 3D modely. Tyto modely byly dále zpracovány v programu CloudCompare v2.6.1 a MeshLab v1.3.3, kde byly nejprve slícovány a oříznuty. V dalším kroku byly převedeny do reálného měřítka a následně byly vypočteny rozdílové modely. V závěru práce jsou zhodnoceny výsledky z jednotlivých lokalit. Klíčová slova: Structure from motion (SfM), SIFT, RANSAC
|
|
|
Klasifikace liniových prvků z družicových dat
Kolankiewiczová, Soňa ; Potůčková, Markéta (vedoucí práce) ; Kupková, Lucie (oponent)
Tato práce se věnuje objektové klasifikaci liniových prvků z družicových dat. Hlavním cílem práce je stanovení vhodného postupu klasifikace vybraných liniových prvků (silnice a železnice) z dat velmi vysokého rozlišení. První část práce se zabývá obecnými přístupy ke klasifikaci liniových prvků a teoretickými rozdíly mezi objektově orientovanou a pixelovou klasifikací. Druhé část je věnována samotné klasifikaci liniových prvků. K dispozici byly snímky velmi vysokého rozlišení družice QuickBird z oblasti okolí Prahy. Nejprve byl navržen postup objektově orientované klasifikace. Pomocí programu Definiens Developer a na základě poznatků z práce Nobregy et al. (2006) byla provedena segmentace a samotná klasifikace vybraného území na snímku. Pro porovnání byla na stejném výřezu vytvořena řízená pixelová klasifikace metodou "minimum distance". Pro ověření navržené klasifikační báze byla vyzkoušena objektová klasifikace ještě na jiném výřezu ze stejného snímku a na výřezu ze snímku pořízeného nad jiným územím a v jiném čase. Na závěr byly obě metody porovnány vizuálním a statistickým vyhodnocením. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Využití dat Sentinel-1 pro tvorbu digitálního modelu terénu metodou radarové interferometrie
Karvánek, Matouš ; Potůčková, Markéta (vedoucí práce) ; Hlaváčová, Ivana (oponent)
Využití dat Sentinel-1 pro radarovou interferometrii Abstrakt Tato diplomová práce je zaměřena na tvorbu digitálního modelu povrchu (DMP) s využitím radarové interferometrie (InSAR) z dat Sentinel-1 ve vybraných lokalitách v České republice. V teoretické části je popsána technika radarové interferometrie, data Sentinel-1, jejich parametry a možnosti využití. Dále jsou popsány testované lokality a využitá data. Praktická část se zaměřuje na vytvoření metodického postupu tvorby digitálního modelu povrchu a jeho extrahování ve třech testovaných lokalitách. Tyto lokality se odlišují geomorfologickým členěním a také prvky krajinného pokryvu (land cover). V závěru této části je provedeno porovnání vytvořeného modelu pomocí statistických metod se vztažným DMP 1G. Na konci práce jsou výsledky zhodnoceny a diskutovány. Klíčová slova: InSAR, Sentinel-1, SAR, DMP
|
|
|
Classification of meadow vegetation in the Krkonoše Mts. using aerial hyperspectral data and support vector machines classifier
Hromádková, Lucie ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Tato diplomová práce se zabývá využitím leteckých hyperspektrálních dat senzoru AISA a klasifikačních metod Support Vector Machines (SVM) a Neural Networks (NN) pro mapování lučních společenstev v Krkonošském národním parku. Hlavní cíle práce jsou experimentální určení nejlepší kombinace parametrů algoritmu SVM, a navržení ideálního trénovacího datasetu pro tento algoritmus a krkonošská luční společenstva. Kritériem úspěšnosti jednotlivých kombinací parametrů SVM a trénovacích datasetů jsou výsledky posouzení přesnosti klasifikace pomocí confusion matic a kappa koeficientu. Kromě hlavních cílů je účelem práce také porovnání klasifikačních algoritmů SVM a NN, především co se týče počtu trénovacích pixelů potřebných pro úspěšnou klasifikaci horských luk. Hlavními výstupy práce jsou klasifikační mapy zájmových území a skripty v jazyce Python, které budou předány Správě KRNAP pro další využití v monitoringu a ochraně cenných lučních společenstev. Klíčová slova: hyperspektrální data, AISA, Support Vector Machines, Neural Networks, trénovací dataset, horská luční vegetace
|
|
| |
|
|
Využití doplňkových informací o pulsu pro klasifikaci dat LLS v členitém terénu
Poláková, Tereza ; Lysák, Jakub (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Využití doplňkových informací o pulsu pro klasifikaci dat LLS v členitém terénu Abstrakt Práce se zabývá problematikou filtrace dat leteckého laserového skenování v oblasti skalních měst, která jsou charakteristická velkou členitostí a na našem území i poměrně hustou vegetací, která znesnadňuje průchod laserového paprsku k povrchu, což může vést k nižší přesnosti vznikajícího DMR. V první části práce jsou představeny základní filtrační metody, které jsou systematicky uspořádány do několika skupin. Důraz je kladen i na teoretické problémy, se kterými je nutné počítat při filtraci bodového mračna právě v oblasti skalních měst. Hlavním cílem práce je pak navrhnout změny v některém ze stávajících algoritmů tak, aby byly využity i doplňkové informace o pulsu (především amplituda a šířka odrazu), a otestovat tento postup nad reálnými daty. V závěru jsou výsledky metody a jejich implementace kriticky zhodnoceny. Klíčová slova: letecké laserové skenování, segmentace bodového mračna, klasifikace bodového mračna, skalní město, DMR
|
|
|
Klasifikace silniční sítě z dat leteckého laserového skenování a optických dat DPZ vysokého rozlišení
Kuchařová, Jana ; Potůčková, Markéta (vedoucí práce) ; Kupková, Lucie (oponent)
Klasifikace silniční sítě z dat leteckého laserového skenování a optických dat DPZ vysokého rozlišení Abstrakt Objektová klasifikace krajinného pokryvu je v současné době jedním ze způsobů zpracování dat dálkového průzkumu Země. Klasifikace pouze silniční sítě je specifická, protože je pokryta antropogenním materiálem a má jiné vlastnosti než ostatní prvky krajiny. Tato práce se zabývá možností využití kombinace dat z leteckého laserového skenování a optických dat vysokého rozlišení pro detekci silniční sítě v dané lokalitě. Předpokladem je, že použití dvou různých typů dat by mohlo poskytnout kvalitnější výsledky, jelikož data z leteckého laserového skenování přinášejí velmi přesnou informaci o poloze a výšce bodu, zatímco družicová data velmi vysokého rozlišení reprezentují skutečnou krajinu. Hledání vhodných příznaků a klasifikačních pravidel pro jednoznačné určení silniční sítě je jedním z cílů práce. Důležité bude také vhodné nastavení parametrů segmentace, která je nedílnou součástí objektové klasifikace obrazu. Dalším z cílů je ověření přenositelnosti klasifikační báze na jiné území. Výsledky by měly dát odpověď na to, zda vytvořený postup je možné aplikovat i nad jinou lokalitou, a také, zda využití dvou typů dat může přinést kvalitnější výsledky. Testované oblasti se nacházejí v České republice a...
|
host ::
RSS.