Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Spectroscopic and statistical methods for detailed mapping of vegetation in the Krkonoše Mountains National Park
Minárčik, Miroslav ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Spektroskopické a štatistické metódy pre detailné mapovanie vegetácie v Krkonošskom národnom parku Abstrakt Diplomová práca je zameraná na detailnú klasifikáciu vegetácie v Krkonošskom národnom parku s využitím ordinačnej metódy DCA (Detrended Correspondence Analysis) v kombinácii s regresnou analýzou PLSR (Partial Least Square Regression). Výsledné hodnoty regresnej analýzy boli aplikované na hyperspektrálne dáta senzora APEX. Výsledky klasifikácie boli porovnané s riadenou klasifikáciou SVM (Support Vector Machine). Metóda DCA dokázala celkovo vysvetliť 16,3 % variácie pre prvé tri osi ordinačnej analýzy. Následná korelácia so spektrálnymi údajmi vegetácie ukázala, že najvyššiu hodnotu spoľahlivosti dosiahla prvá os korelovaná s terénnymi spektrálnymi údajmi (R2 = 0,56). Výsledná mapa klasifikácie vytvorená s využitím RGB kompozície ukázala detailnú informáciu o zložení vegetácie. Kľúčové slová: Krkonošský národný park, klasifikácia, APEX, DCA, PLSR, hyperspektrálne dáta
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

Viz též: podobná jména autorů
2 Minarčík, Martin
2 Minarčík, Michal
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.