|
|
Využití UAV hyperspektrálních dat pro trénování klasifikací dat DPZ s nižším spektrálním a prostorovým rozlišením na příkladu klasifikací vegetace v krkonošské tundře.
Šašková, Marie ; Červená, Lucie (vedoucí práce) ; Hrázský, Záboj (oponent)
Využití UAV hyperspektrálních dat pro trénování klasifikací dat DPZ s nižším spektrálním a prostorovým rozlišením na příkladu klasifikací vegetace v krkonošské tundře. Abstrakt Diplomová práce se zabývá problematikou řízené klasifikace krkonošské tundry s omezeným množstvím trénovacích dat. UAV hyperspektrální data území 100×100 m2 na Luční hoře z let 2020 a 2021 s prostorovým rozlišením 9 cm a 54 spektrálními pásmy byla klasifikována pomocí algoritmů Maximum Likelihood, Support Vector Machine, objektově orientovaná klasifikace a Random Forest. Definovaná legenda obsahovala 9 tříd: metlička křivolaká, metlička křivolaká s příměsí dalších druhů, brusnice borůvka, metlice trsnatá, borovice kleč, smilka tuhá, suť, vřes obecný a mozaika skal, holé půdy, mechů a trav. Výsledky těchto klasifikací byly porovnávány na základě jejich překryvů. K nalezení dalších trénovacích dat byly využity překryvy klasifikací multitemporálních kompozitů, které dosahují vyšších celkových přesností. Širší území Luční hory bylo klasifikováno na základě hyperspektrálních leteckých dat CASI s prostorovým rozlišením 60 cm a 48 spektrálními pásmy. Pro klasifikace leteckých dat byly využity původní trénovací dataset určený pro klasifikace menšího území a dále nové trénovací datasety rozšířené o další pixely. Nové trénovací datasety byly...
|
host ::
RSS.