|
|
ČZU_1701
Hanuš, Jan ; Fabiánek, Tomáš ; Fajmon, Lukáš
Letecká hyperspektrální kampaň se souběžným laserovým snímáním povrchu nad výsypkami povrchových dolů v okolí Litvínova a Bíliny byla provedena 18. 5. 2017. Dle zadání výzkumu byly snímány dvě lokality o ploše 100 a 60km2 leteckou laboratoří Ústavu Výzkumu Globální změny AV, v.v.i. a to ve spektrálním rozsahu 380–2450nm (ve 46 a 141 pásmech), prostorovém rozlišení 0.5 a 1.25m a hustotou LiDARového mračna 4 bodů na m2. Výsledným produktem byla ortorektifikovaná mosaikovaná rastrová data v ENVI formátu (po atmosférických korekcích) a georeferencované LiDARové mračno bodů využitelné pro studium fyzicko-geografické diverzity potěžebních oblastí.
|
|
|
ČGS_1703
Hanuš, Jan ; Fabiánek, Tomáš ; Fajmon, Lukáš
Data snímané Leteckou hyperspektrální laboratoří Ústavu Výzkumu globální změny AV ČR v.v.i. v termínu 18. 5. 2016 nad územím dolů Lítov a Silvestr byla pořízena pro následné modelování degradace půd. Pořízeny byly rastrová data s prostorovým rozlišením 0.8 a 2.0m ve spektrálním rozmezí od 380 do 2450nm a v termální oblasti 8000 až 11500nm souběžně s LiDARovým mračnem bodů o hustotě 3 body na m2. Pro další použítí byly snímky ortorektifikovány a byly provedeny korekce na vliv atmoféry na výsledné spektum.
|
|
|
Classification of meadow vegetation in the Krkonoše Mts. using aerial hyperspectral data and support vector machines classifier
Hromádková, Lucie ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Tato diplomová práce se zabývá využitím leteckých hyperspektrálních dat senzoru AISA a klasifikačních metod Support Vector Machines (SVM) a Neural Networks (NN) pro mapování lučních společenstev v Krkonošském národním parku. Hlavní cíle práce jsou experimentální určení nejlepší kombinace parametrů algoritmu SVM, a navržení ideálního trénovacího datasetu pro tento algoritmus a krkonošská luční společenstva. Kritériem úspěšnosti jednotlivých kombinací parametrů SVM a trénovacích datasetů jsou výsledky posouzení přesnosti klasifikace pomocí confusion matic a kappa koeficientu. Kromě hlavních cílů je účelem práce také porovnání klasifikačních algoritmů SVM a NN, především co se týče počtu trénovacích pixelů potřebných pro úspěšnou klasifikaci horských luk. Hlavními výstupy práce jsou klasifikační mapy zájmových území a skripty v jazyce Python, které budou předány Správě KRNAP pro další využití v monitoringu a ochraně cenných lučních společenstev. Klíčová slova: hyperspektrální data, AISA, Support Vector Machines, Neural Networks, trénovací dataset, horská luční vegetace
|
|
|
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...
|
|
|
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
|
|
|
Určení obsahu rozpustných fenolických látek v porostech smrku ztepilého s využitím hyperspektrálních dat
Buřičová, Michaela ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Petruchová, Jana (oponent)
Diplomová práce se zabývá možnostmi stanovení obsahu ligninu a fenolických látek v jehlicích smrku ztepilého s využitím hyperspektrálních dat. Po shrnutí výzkumných prací zabývajících se analýzou ligninu a fenolických látek se praktická část zaměřuje na stanovení intervalu vlnových délek, které jsou vhodné pro detekci ligninu a fenolických látek. Na vybraných oblastech spektra je aplikována regresní analýza pro nalezení vztahu mezi spektrálními vlastnostmi jehlic a obsahem biochemických látek. Dále jsou vypočítány indexy NDLI, mNDLI a RLI. Podkladem této praktické části jsou letecké hyperspektrální snímky senzoru HyMap z roku 2009 a 2010 v oblasti Sokolova, spektrální křivky sušiny a čerstvých větví smrku ztepilého a obsah ligninu a fenolických látek stanovený v laboratoři. Výsledkem práce jsou mapy zobrazující obsah ligninu ve smrku ztepilém. Klíčová slova: Smrk ztepilý (Picea Abies), lignin, fenolické látky, PLS metoda, vícerozměrná kroková regrese, NDLI
|
|
|
ÚPOL Rudice – 1602
Hanuš, Jan ; Fajmon, Lukáš ; Fabiánek, Tomáš
Účelem hyperspektrální kampaně ÚPOL Rudice 1602 bylo nasnímání dat pro stanovení půdních vlastností. Při snímkování bylo použito senzorů CASI1500 a SASI600 z FLIS - Flying Laboratory of Imaging Spectroscopy. Zadavatel určil zájmové lokality a termíny akvizice dat, tak aby nasnímaná data byla plně využitelná pro následné obrazové analýzy.
|
|
|
VÚMOP- Pesticidy
Hanuš, Jan ; Fabiánek, Tomáš
Účelem hyperspektrální kampaně VUMOP Pesticidy bylo využi leteckého snínímkování na detekci obsahu vybraných druhů pesticidů v zemědělsky využívaných půdách. Při snímkování bylo použito FLIS - Flying Laboratory of Imaging Spectroscopy ve VNIR a VTIR spektrálním rozsahu. Zadavatel určil zájmové lokality a termíny akvizice dat, tak aby nasnímaná data byla plně využitelná pro následné obrazové analýzy.
|
|
|
NPŠ - 2015
Hanuš, Jan
Cílem letecké kampaně NPŠ (Národní Park Šumava) 2015 bylo vytvoření georeferencovaného hyperspektrálního snímku (1) celého území národního parku a (2) vybraných zájmových lokalit v dostatečném prostorovém a spektrálním (VNIR) rozlišení využitelném pro následné aplikace managementem NPŠ.
|
host ::
RSS.