|
|
Možnosti subpixelového přístupu pro klasifikaci vegetace z hyperspektrálních a multispektrálních dat v krkonošské tundře
Růžička, Josef ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Červená, Lucie (oponent)
Tato diplomová práce se zaměřuje na možnosti a potenciál využití metod subpixelové klasifikace pro hyperspektrální a multispektrální data zachycující vybrané lokality Krnonošské tundry, konkrétně oblasti Bílé louky a Luční hory. V rámci práce jsou představeny současné metody pro sběr a využití koncových členů i metody k samotné klasifikaci s využitím přístupu spektrálního unmixingu, hlavně pak v souvislosti s klasifikací heterogenních vegetačních společenstev. V praktické části práce jsou pak využity různé metody sběru koncových členů, především pak extrakce spekter koncových členů přímo z obrazových dat pomocí manuální, poloautomatické a automatické metody. Ke sběru i následné klasifikaci jsou využívány softwary Envi, EnMAP-Box 3 a MATLAB. Koncové členy nasbírané různými metodami jsou pak kombinovány s různými způsoby klasifikace ve snaze dosáhnout co nejpřesnějšího výsledku, který by byl na úrovni řízené pixelově orientované klasifikace. Klasifikace probíhala na dvou úrovních legendy. Podrobné, klasifikující jednotlivé druhy rostlin a méně podrobné, kde jsou druhy agregovány do větších skupin. Nejlepších výsledků dosáhla klasifikace multispektrálních dat Bílé louky, která v případě podrobnější úrovně klasifikace dosáhla celkové přesnosti 91,13 % (v případě méně podrobné úrovně 99,08 %). Této...
|
host ::
RSS.