Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Hodnocení lesní vegetace pomocí časových řad družicových snímků
Laštovička, Josef ; Štych, Přemysl (vedoucí práce) ; Brom, Jakub (oponent) ; Bucha, Tomáš (oponent)
Příloha k disertační práci: Abstrakt (Mgr. Josef Laštovička) Abstrakt Disertační práce se zabývá studiem lesních ekosystému na území střední Evropy pomocí časových řad družicových snímků, se zaměřením na zpracování optických multispektrálních dat. Právě lesní ekosystémy jsou poslední desetiletí pod četnými disturbancemi biotického i abiotického charakteru. Časové řady družicových dat s vysokým prostorovým rozlišením umožňují lesní disturbance podrobně zkoumat a analyzovat. V práci je kladen důraz na užití volně dostupných dat Landsat a Sentinel- 2, pro něž bylo provedeno detailní testování a porovnání. Vybrány byly diferenční metody časových řad. Práci lze rozdělit do dvou částí. První část zkoumá detekci lesních povrchů pomocí per-pixelových a sub-pixelových klasifikačních metod. Konkrétně bylo užito per-pixel klasifikátorů Neural Network, Support Vector Machine a Maximum Likelihood, které byly mezi sebou vzájemně otestovány a porovnány pro různé typy dat (s vysokým prostorovým rozlišením - Landsat a Sentinel; i velmi vysokým prostorovým rozlišením - WorldView-2) pro detekci land cover chráněných území. Z výše zmíněných klasifikátorů dosahoval nejvyšší přesnosti klasifikace Support Vector Machine. Z hlediska sub-pixelové klasifikace bylo využito Spectral Unmixing metod. Konkrétně byly pro tvorbu frakcí...
Hodnocení lesní vegetace pomocí časových řad družicových snímků
Laštovička, Josef ; Štych, Přemysl (vedoucí práce) ; Brom, Jakub (oponent) ; Bucha, Tomáš (oponent)
Příloha k disertační práci: Abstrakt (Mgr. Josef Laštovička) Abstrakt Disertační práce se zabývá studiem lesních ekosystému na území střední Evropy pomocí časových řad družicových snímků, se zaměřením na zpracování optických multispektrálních dat. Právě lesní ekosystémy jsou poslední desetiletí pod četnými disturbancemi biotického i abiotického charakteru. Časové řady družicových dat s vysokým prostorovým rozlišením umožňují lesní disturbance podrobně zkoumat a analyzovat. V práci je kladen důraz na užití volně dostupných dat Landsat a Sentinel- 2, pro něž bylo provedeno detailní testování a porovnání. Vybrány byly diferenční metody časových řad. Práci lze rozdělit do dvou částí. První část zkoumá detekci lesních povrchů pomocí per-pixelových a sub-pixelových klasifikačních metod. Konkrétně bylo užito per-pixel klasifikátorů Neural Network, Support Vector Machine a Maximum Likelihood, které byly mezi sebou vzájemně otestovány a porovnány pro různé typy dat (s vysokým prostorovým rozlišením - Landsat a Sentinel; i velmi vysokým prostorovým rozlišením - WorldView-2) pro detekci land cover chráněných území. Z výše zmíněných klasifikátorů dosahoval nejvyšší přesnosti klasifikace Support Vector Machine. Z hlediska sub-pixelové klasifikace bylo využito Spectral Unmixing metod. Konkrétně byly pro tvorbu frakcí...

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.