|
|
Funkční změny pražských vltavských ostrovů
Steyerová, Michaela ; Fialová, Dana (vedoucí práce) ; Kupková, Lucie (oponent)
FUNKČNÍ ZMĚNY PRAŽSKÝCH VLTAVSKÝCH OSTROVŮ Diplomová práce si klade za cíl dokumentovat a analyzovat funkční změny pražských vltavských ostrovů, s důrazem na jejich využití pro volnočasové aktivity. Práce se podrobněji zaměřuje na vývoj pražských ostrovů v posledním desetiletí. K dosažení cíle práce slouží řízené rozhovory se současným stěžejními aktéry, kteří na ostrovech provozují svou činnost, standardizované rozhovory mezi návštěvníky na vybraných ostrovech a poznatky z terénního výzkumu. Součástí práce a jedním z jejích výstupů je i sběr historických materiálů (mapy, fotodokumentace) pro plánovanou výstavu, jakožto jednu z forem prezentace vědeckých výsledků popularizující formou. Klíčová slova: Praha, ostrovy, Vltava, volnočasové aktivity, výstava
|
|
|
Klasifikace smrkových porostů s využitím obrazové a laboratorní spektroskopie
Soudková, Kristýna ; Potůčková, Markéta (vedoucí práce) ; Kupková, Lucie (oponent)
Diplomová práce se zabývá subpixelovou klasifikací hyperspektrálních dat ze senzoru APEX. V rešeršní části jsou popsány algoritmy subpixelové klasifikace a spektrální charakteristiky vegetace. V praktické části je zpracována klasifikace smrkových porostů na osmi stanovištích v oblasti první zóny Krkonošského národního parku. Ke klasifikaci byly využity tři metody řízené klasifikace - Linear Spectral Unmixing, Support Vector Machine a Spectral Angle Mapper. Pro získání koncových členů byla využita data nasbíraná při terénní kampani pomocí kontaktní sondy připojené na přístroj ASD FieldSpec 4 Wide-Res. Pro každé stanoviště byly vytvořeny mapy krajinného pokryvu a zpracovány přesnosti jednotlivých klasifikací. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Využití hyperspektrálních dat ke klasifikaci vegetace alpínského bezlesí v Krkonoších
Andrštová, Martina ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Využití hyperspektrálních dat ke klasifikaci vegetace alpínského bezlesí v Krkonoších ABSTRAKT Diplomová práce je součástí projektu HyMountEcos, který se zabývá komplexním hodnocením ekosystémů v Krkonošském národním parku s využitím hyperspektrálních dat. Zájmovým územím je oblast alpínského bezlesí v Krkonošském národním parku (krkonošská tundra). Cílem práce bylo vytvoření podrobné metodiky klasifikace vegetačního pokryvu z hyperspektrálních dat senzoru AISA DUAL a APEX, nalezení klasifikátoru, který zlepší přesnost klasifikace oproti údajům z literatury, a porovnání přesností dosažených pomocí těchto dvou typů dat. Na data bylo aplikováno několik klasifikačních algoritmů (Spectral Angle Mapper, Linear Spectral Unmixing, Support Vector Machine, MESMA a Neural Net), výsledky klasifikací byly v následujícím kroku statisticky vyhodnoceny a porovnány. Jako nejpřesnější byla vyhodnocena metoda Neural Net, která poskytuje nejpřesnější výsledky pro data APEX (celková přesnost 96 %, Kappa koeficient 0,95) i AISA DUAL (celková přesnost 90 %, Kappa koeficient 0,88). Výsledná přesnost klasifikace (celková i pro některé třídy) dosáhla lepších výsledků, než jsou zmiňovány v literatuře Výstupem práce jsou také mapy vegetace alpínského bezlesí zpracované na žádost Správy Krkonošského národního parku, které budou...
|
|
|
Hodnocení změn krajiny v Krkonošském národním parku s využitím dálkového průzkumu Země a krajinných metrik
Karvánek, Matouš ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Štych, Přemysl (oponent)
Cílem bakalářské práce bylo s využitím řízené klasifikace a ukazatelů krajinných metrik analyzovat vývoj krajinného pokryvu a stavu krajiny v Krkonošském národním parku mezi lety 1999 a 2007. Po klasifikaci metodou Maximum likelihood na základě legendy, která měla 8 kategorií (5 typů vegetace, orná půda, vodní plochy, ostatní plochy), následovala analýza překryvu, vyhodnocení změn land cover a tvorba map stavu a změn krajinného pokryvu. Změna stavu krajiny a jejích složek byla hodnocena s využitím krajinných metrik v software Fragstats. Celková přesnost klasifikace pro snímky z roku 1999 byla 81,50% a pro snímky z roku 2007 83,25%. Na základě zjištěných informací je možné říct, že v daném časovém období přibylo lesních porostů a v jejich druhové skladbě přibývá listnatých porostů. Při hodnocení krajinných metrik byla zaznamenána změna k méně různorodé krajině. Jak v roce 1999, tak v roce 2007 byl krajinnou matricí les. Klíčová slova: řízená klasifikace, krajinný pokryv, krajinné metriky, SPOT, FRAGSTATS, Krkonošský národní park
|
|
|
Influence of atmospheric and topographic correction on the accuracy of canopy chlorophyll content estimation of Norway spruce stands
Mišurec, Jan ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Zagajewski, Bogdan (oponent)
Odstraňování efektů zemské atmosféry (tzv. atmosférická korekce) je jednou z klíčových součástí předzpracování obrazových dat dálkového průzkumu Země používaných pro kvantitativní nebo semi-kvantitativní analýzu. Přestože v současné době existuje velké množství robustních výpočetních technik kvantitativního odhadu různých parametrů zemského povrchu, vliv atmosférické korekce na výsledky těchto odhadů zpravidla není brán dostatečně v úvahu. Hlavním cílem této práce je zhodnocení vlivu použití různých technik atmosférické korekce na přesnost kvantitativního odhadu množství chlorofylu v lesních porostech smrku ztepilého (Picea abies). Obsah chlorofylu byl určován na podkladě výpočtu vybraných vegetačních indexů, které jsou na obsah chlorofylu citlivé (ANCB650-720, MSR, N718, TCARI/OSAVI a D718/D704). Hodnoty těchto indexů byly simulovány pomocí kombinace modelů radiativního transferu PROSPECT a DART. Výsledné odhady obsahu chlorofylu byly na závěr validovány pomocí výsledků laboratorního stanovení obsahu chlorofylu v odebraných vzorcích smrkových jehlic. Kromě toho byl v rámci práce odvozen nový index pro hodnocení podobnosti dvou srovnávaných spekter nazvaný normalized Area Under Difference Curve (nAUDC). V rámci této práce byla testována potenciální možnost náhrady standardní atmosférické korekce...
|
|
|
Land-Cover classification of mountain ecosystem using image data with different spatial and spectral resolution
Minárčik, Miroslav ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Kříž, Jan (oponent)
Klasifikácia krajinného pokryvu horských ekosystémov s využitím obrazových dát rôzneho priestorového a spektrálneho rozlíšenia Abstrakt Bakalárska práca je zameraná na klasifikáciu land cover západnej časti Krkonôš s využitím multispektrálnych snímok z družice WorldView-2 s priestorovým rozlíšením 2 m a z družice Landsat 8 s priestorovým rozlíšením 30 m. Cieľom práce bolo porovnanie výsledkov riadenej klasifikácie Maximum Likelihood a Support Vector Machine a neriadenej klasifikácie ISODATA pre obidve snímky. Najlepší výsledok klasifikácie bol dosiahnutý pre snímku WorldView-2 s využitím klasifikácie Maximum Likelihood (celková presnosť 73,1 %). Pre snímku Landsat bol dosiahnutý najlepší výsledok s využitím klasifikácie Support Vector Machine (celková presnosť 70,78 %). Kľúčové slová: Krkonoše, WorldView-2, Landsat 8, klasifikácia, multispektrálna snímka
|
|
|
Využití hyperspektrálních dat k detekci a klasifikaci vybraných antropogenních materiálů
Novotná, Kateřina ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Batistová, Jana (oponent)
Práce se zabývá možnostmi využití hyperspektrálních dat senzorů APEX a AISA k detekci a klasifikaci antropogenních materiálů v území Čáslavi, Rokytnice nad Jizerou a Harrachova. Hlavním cílem práce bylo navrhnout metodiku detekce a klasifikace střešních krytin a pokryvů komunikací na základě vytvořených spektrálních knihoven. Dalším cílem bylo zhodnotit možnosti využitelnosti spektrálních knihoven pro klasifikaci, porovnat možnosti hyperspektrálních dat s větším a menším spektrálním rozsahem a vytvořit mapy sledovaných antropogenních materiálů. V metodické části je popsán postup zpracování, zahrnující vytvoření masek antropogenních materiálů pro komunikace a střešní krytiny, nastavení parametrů čtyř vybraných klasifikačních algoritmů (Linear Spectral Unmixing, Multiple Endmember Mixture Analysis, Spectral Angle Mapper, Spectral Information Divergence) a zhodnocení přesnosti klasifikace. Výsledky jsou vizualizovány a zhodnoceny z hlediska vypočtené celkové přesnosti klasifikace a celkového podílu klasifikovaných pixelů. Na závěr jsou dosažené výsledky porovnány s existujícími studiemi a jsou uvedena možná vylepšení pro pokračování práce na tomto tématu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Mapování vybraných druhů hornin vrcholových partií Krkonoš s využitím laboratorní a obrazové spektroskopie
Kubečková, Jana ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Mapování vybraných druhů hornin vrcholových partií Krkonoš s využitím laboratorní a obrazové spektrosokopie Abstrakt Tato práce se zabývá geologickým mapováním vrcholových partiích Krkonoš. Byla hodnocena čtyři zájmová území - v západní části Krkonoš se jedná o oblast Vysokého kola a Harrachových kamenů a ve východní části se jedná o oblast Sněžky a oblast Kozích hřbetů. Hlavním zdrojem dat jsou letecká hyperspektrální data pořízená senzorem APEX, dále byla využita pozemní měření spekter kamenných moří a geologických výchozů a laboratorní měření spekter jednotlivých v terénu nasbíraných vzorků hornin a lišejníků. Praktická část je zaměřena na klasifikaci hornin a lišejníků ve vybraných oblastech pomocí čtyř klasifikačních metod: SAM, SID, MESMA a LSU. Součástí práce je také vytvoření unikátní spektrální knihovny pro sledované oblasti která obsahuje jak spektra čistých hornin, tak spektra hornin smísených v různém poměru s lišejníky. Výstupem práce je porovnání přesnosti jednotlivých použitých klasifikačních metod, zhodnocení vlivu lišejníků na výsledky klasifikace, zmíněná spektrální knihovna a mapy výskytu klasifikovaných hornin v zájmových územích. Klíčová slova: klasifikace, kamenná moře, hyperspektrální data, spektrální mísení, lišejníky, Krkonoše
|
|
|
Vytvoření algoritmu klasifikace vybraných invazivních druhů a lučních společenstev v Krkonoších s využitím hyperspektrálních dat
Jelének, Jan ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Halabuk, Andrej (oponent)
Vytvoření algoritmu klasifikace vybraných invazivních druhů a lučních společenstev v Krkonoších s využitím hyperspektrálních dat Abstrakt Tato diplomová práce se zabývá využitím leteckých hyperspektrálních dat senzoru APEX pro mapování invazivních rostlin a lučních společenstev v Krkonošském národním parku. Hlavním cílem práce byla tvorba klasifikačního algoritmu, který využívá navržené vegetační indexy. Metodika byla založena na hledání spektrálních příznaků při využití in-situ měřených biofyzikálních parametrů LAI, fAPAR a biochemickém parametru obsahu chlorofylu. Metodika dále navrhuje řešení obecně známých problémů vztahu vegetačních indexů a LAI, jako je saturace a vzájemná korelace s obsahem chlorofylu. Klasifikace se zaměřovala na invazivní druhy rostlin šťovík alpský a lupinu mnoholistou, dvě luční společenstva - smilkové a trojštětové louky a sekané trávníky. Výsledkem práce je kromě navrženého metodického postupu řada klasifikovaných map vybraných oblastí Krkonoš a spektrální knihovny obsahující spektra nejvýznamnějších klasifikovaných druhů a společenstev a mnoha druhů lučních rostlin. Klíčová slova: hyperspektrální obrazová data, APEX, LAI, fAPAR, vegetační indexy, invazivní rostliny, luční společenstva, Krkonošský národní park
|
|
|
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.