|
|
Extrakce krajinných prvků z dat dálkového průzkumu
Ferencz, Jakub ; Kalvoda, Petr (oponent) ; Hanzl, Vlastimil (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá klasifikačními metodami pro automatickou detekci různých krajinných prvků z kombinace snímků vysokého rozlišení a LiDAR dat. Hlavním cílem je představit další možnou metodu zpracování pro volně přístupná data, která může nahradit tradiční mapování pro specifické aplikace. Klasifikace snímků je metoda, která dělí snímek do různých kategorií a zajišťuje tak stálý a aktuální monitoring. V dnešní době, s přístupem k novým technologiím a softwarům, je možné postupně nahradit tradiční monitorovací postupy plně automatizovaným procesem, jehož výstupem jsou přesná a levná data. V tomto projektu je použita objektově orientovaná analýza snímků (OBIA) pro klasifikaci pěti terénních typů z použitých dat. Byl vyvinut a testován automatický klasifikační proces, který poskytuje 88 % úspěšnost správného přiřazení terénního typu. Následně, přenosnost tohoto postupu byla testována v jiné lokalitě s podobným úspěchem - přesnost správného přiřazení byla 87 %. Závěr práce se zabývá problémy, které se vyskytly v průběhu tvorby tohoto klasifikačního postupu a nastiňuje další varianty, které by bylo možné použít pro zlepšení celého procesu.
|
|
|
Extrakce krajinných prvků z dat dálkového průzkumu
Ferencz, Jakub ; Kalvoda, Petr (oponent) ; Hanzl, Vlastimil (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá klasifikačními metodami pro automatickou detekci různých krajinných prvků z kombinace snímků vysokého rozlišení a LiDAR dat. Hlavním cílem je představit další možnou metodu zpracování pro volně přístupná data, která může nahradit tradiční mapování pro specifické aplikace. Klasifikace snímků je metoda, která dělí snímek do různých kategorií a zajišťuje tak stálý a aktuální monitoring. V dnešní době, s přístupem k novým technologiím a softwarům, je možné postupně nahradit tradiční monitorovací postupy plně automatizovaným procesem, jehož výstupem jsou přesná a levná data. V tomto projektu je použita objektově orientovaná analýza snímků (OBIA) pro klasifikaci pěti terénních typů z použitých dat. Byl vyvinut a testován automatický klasifikační proces, který poskytuje 88 % úspěšnost správného přiřazení terénního typu. Následně, přenosnost tohoto postupu byla testována v jiné lokalitě s podobným úspěchem - přesnost správného přiřazení byla 87 %. Závěr práce se zabývá problémy, které se vyskytly v průběhu tvorby tohoto klasifikačního postupu a nastiňuje další varianty, které by bylo možné použít pro zlepšení celého procesu.
|
host ::
RSS.