Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
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 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...

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.