Original title: Detekce Land Cover Change se zaměřením na zemědělskou půdu
Translated title: Land cover change detection on the agriculture land
Authors: Klouček, Tomáš ; Štych, Přemysl (advisor) ; Brodský, Lukáš (referee)
Document type: Master’s theses
Year: 2016
Language: cze
Abstract: [cze] [eng]
Hlavní náplní práce je tvorba a zhodnocení modelů pro detekci změny orné půdy na travní porost založená na hybridní Change Detection metodě, která kombinuje přístupy vycházející z výpočtu vegetačních indexů, odčítání obrazu a analýzy hlavních komponent. A to na šesti lokalitách s různou sezónní konfigurací snímků vysokého rozlišení a na jedné lokalitě pokryté snímkem velmi vysokého rozlišení, které byly rovnoměrně rozprostřeny v podhorských oblastech České republiky. Volba jednotlivých prediktorů a z nich vycházejících nejvhodnějších modelů byla podložena statistickým výpočtem. Aplikace vybraných modelů byla provedena pomocí multi-temporální objektové klasifikace a jejich přesnost ověřena pomocí referenčních dat. Přínosem práce je nalezení obecně aplikovatelného modelu použitelného pro zkoumanou změnu krajinného pokryvu a dále pak vyhodnocení potenciálně nejvhodnější sezónní konfigurace snímků. Hodnotná je i samotná metodika výběru prediktorů a výpočet pořadí nejvhodnějších modelů, který je dle dostupné literatury jedinečný. Práce přináší cenné nové poznatky zapadající do zatím málo probádané problematiky detekce změny orné půdy na travní porosty. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) The main purpose of thesis is creation and evaluation of models for change detection of arable land to grassland by Hybrid-based Change Detection method, which combined approaches based on the Vegetation Indices, Image Differencing and Principal Component Analysis. Six locations with different seasonal configuration of images with high resolution and one locality covered by image with very high resolution were used. The areas were spread across the foothill areas of the Czech Republic. The selection of predictors and the most suitable model was supported by statistical calculation. Application selected models were carried out using a multi-temporal object classification and their accuracy were verified using reference data. The benefit of this thesis is finding generally applicable model useful to investigate the land cover change and evaluation of the potentially most appropriate seasonal configuration of images. Valuable is also methodology in this thesis which focus on selection of predictors and calculation the order of the most appropriate models, which is unique in the available literature. The thesis provides useful findings fitting to insufficiently explored issue of Change Detection arable land to grassland. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Keywords: Change Detection; Image Differencing; Land Cover; Multi-temporal Object Classification; Principal Component Analysis; Vegetation Indices; Analýza Hlavních Komponent; Change Detection; Land Cover; Multi-temporální Objektová Klasifikace; Odčítání Obrazu; Vegetační Indexy

Institution: Charles University Faculties (theses) (web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository.
Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/82207

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-474535


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Charles University > Charles University Faculties (theses)
Academic theses (ETDs) > Master’s theses