Original title:
Aktualizace dat land use katastrální evidence s využitím družicových dat Sentinel-2
Translated title:
Updating of land use cadastral records using satellite data Sentinel-2
Authors:
Šaffová, Michaela ; Štych, Přemysl (advisor) ; Kupková, Lucie (referee) Document type: Master’s theses
Year:
2020
Language:
cze Abstract:
[cze][eng] Aktualizace dat land use katastrální evidence s využitím družicových dat Sentinel-2 Abstrakt Cílem práce je navrhnout metodický postup, který bude klasifikovat vybrané třídy land use s přesností vyšší než 80 %. Konstruovaný metodický postup bude mít za úkol detekovat rozpor mezi land use vykazovaným v katastrální evidenci a skutečným stavem v krajině určeným pomocí klasifikace dat Sentinel-2. Klasifikace tříd zemědělské půdy (orná půda, trvalé travní porosty, sady a vinice) je řešena v této práci pomocí multitemporálních dat Sentinel-2 s využitím metod objektové klasifikace (OBIA). První část práce je zaměřena na literární úvod do problematiky řešeného tématu. Druhá část je věnována samotnému procesu tvorby metodického postupu pro objektovou klasifikaci tříd land use, kdy jsou experimentální činností a prahováním definovány parametry klasifikace. Výsledky práce jsou porovnávány a hodnoceny pomocí celkové přesnosti a chybových matic jednotlivých výsledných klasifikací, při kterých byl využit vytvořený algoritmus. Klíčová slova: katastrální evidence, multitemporální družicové snímky, objektově- orientovaná klasifikace, Sentinel-2, zemědělský půdní fondUpdating of land use cadastral records using satellite data Sentinel-2 Abstract The aim of the project is to propose a methodical procedure which will classify selected land use classes with an accuracy of more than 80 %. Constructed methodical procedure will have the task of detecting the discrepancy of land reported in the cadastral records with the real state in the landscape identified by satellite Sentinel-2 data classification. Classification of agricultural land classes (arable land, permanent grassland, orchard and vineyards) is solved in this project using multitemporal data Sentinel-2 using object classification methods. The first part of thesis focuses on the literary introduction to the topic of the theme. The second part is devoted to the process of creating a methodical procedure for object classification of land use classes, where parameters are defined by experimental activity and thresholds of the defined classification. The results of the work are compared and evaluated using the overall accuracy and error matrices of the classification using the developed algorithm. Keywords: cadastral records, multitemporal satellite imagery, object-base classification, Sentinel-2, agricultural land resources
Institution: Charles University Faculties (theses)
(web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository. Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/116499