Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"AISA"
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
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
Úplný záznam
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
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English