|
|
Klasifikace dat leteckého laserového skenování v pískovcových skalních městech
Tomková, Michaela ; Lysák, Jakub (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Klasifikace dat leteckého laserového skenování v pískovcových skalních městech Abstrakt Práce se zabývá návrhem metody ke klasifikaci dat leteckého laserového skenování v pískovcových skalních městech. Kvůli extrémní členitosti tohoto území a pokrytí hustou vegetací zde běžné filtry nefungují spolehlivě a skalní útvary často shlazují nebo zcela odstraňují z terénních bodů. Návrh metody uvedené v této práci byl inspirován postupem při manuální filtraci dat. Při pohledu na dostatečně husté bodové mračno ve 3D prostoru je člověk schopen od sebe skalní útvary a stromy rozlišit, ačkoliv se jejich vnější tvar příliš neliší. Skalní věž je totiž tvořena body jen z jejího povrchu, takže vytváří "dutou" elevaci vystupující z okolního terénu, kdežto odrazy od stromu pochází z povrchu jeho koruny, větví a listů uvnitř i z povrchu pod ním. Metoda rozdělí bodové mračno na objekty, jejichž hranice se nachází v lokálních minimech aproximovaného povrchu. Tyto objekty jsou zařazeny do tříd skála, strom nebo mix podle vnitřního uspořádání bodů v rámci objektu. U třídy strom a mix poté následuje filtrace funkcí lasground z nástrojů LAStools. Metoda byla aplikována na data vzniklá spojením bodového mračna ze standardního skenování území ČR a podrobnějšího experimentálního z oblasti Adršpašsko-teplických skal. Výsledky metody...
|
|
| |
|
|
Využití optických a laserových dat k modelování lesních porostů
Jebavá, Lucie ; Potůčková, Markéta (vedoucí práce) ; Dušánek, Petr (oponent)
Práce se zabývá možnostmi využití optických dat k modelování lesních porostů v porovnání s využitím dat leteckého laserového skenování. Nejprve jsou mezi sebou porovnány použité datové sady a vysvětleny příčiny rozdílů. Dále jsou vytvořeny výškové modely vegetace a poté je provedena objektová klasifikace za účelem oddělení zájmových porostů od okolí. V práci je navržen metodický postup vedoucí k identifikaci a vymezení jednotlivých stromů v porostu a následnému zjištění jejich výšky. Jsou zde také shrnuty další možnosti rozvíjející navržený postup. Výsledky práce ukazují, že optická data s rozlišením cca 25 cm jsou vhodná ke zjišťování charakteristik lesních porostů až na úroveň jednotlivých stromů. Výstupy práce mohou sloužit k inventarizaci porostů v hospodářských lesích. Klíčová slova: letecké snímky, image matching, laserové skenování, bodové mračno, lesní inventarizace
|
|
|
Určování vlhkosti půdy s využitím radarových dat Sentinel-1
Outrata, David ; Štych, Přemysl (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Určování vlhkosti půdy s využitím radarových dat Sentinel-1 Hlavním cílem této diplomové práce bylo najít a kvantifikovat souvislost mezi intenzitou odraženého záření z radarových dat Sentinel-1 a vlhkostí půdy v měřítku na úrovni zemědělských polí. Výzkum probíhal na třech územích, v první části byla zájmovým územím dvě pole bez vegetace v blízkosti řecké Soluně a informace o vlhkosti půdy byly získány z vlastního měření pomocí termogravimetrické metody. Druhá část čerpala data z volně dostupné databáze ISMN a výzkum probíhal na zemědělských polích během vegetační sezóny v severozápadním Německu. Třetí část využívala data o vlhkosti půdy od ČHMÚ a zájmovými územími byly dvě zatravněné plochy letiště a jedno zemědělské pole. Závislost byla měřena výpočtem koeficientu determinace a pomocí lineární regrese byla sestavena rovnice pro výpočet vlhkosti půdy z intenzity radarového odrazu. Potvrdila se vysoká závislost v případě použití polarizace VV a konstantní drsnosti povrchu. V případě ploch s měnící se drsností a vegetačním krytem byla nalezena jen nízká závislost, obdobně při použití VH polarizace. Klíčová slova: radar, SAR, Sentinel-1, vlhkost půdy, ISMN, ČHMÚ
|
|
| |
|
| |
|
|
Automatická detekce přechodů pro chodce z leteckých snímků
Tomíček, Jiří ; Potůčková, Markéta (vedoucí práce) ; Fiala, Radek (oponent)
V současné době existuje celá řada publikací zabývajících se detekcí silniční sítě z obrazových dat dálkového průzkumu Země. Je však nedostatek prací, které by se zabývaly detekcí prvků vodorovného dopravního značení z těchto dat. Naproti tomu existuje celá řada studií, zabývajících se detekcí vodorovného dopravního značení v oboru počítačového vidění. Teoretická část diplomové práce přináší shrnutí metod používaných jak při detekci objektů z obrazových dat dálkového průzkumu Země, tak v oboru počítačového vidění. V praktické části je navržen algoritmus automatické detekce přechodů pro chodce s využitím leteckých měřických snímků a vektorové vrstvy silnic. Přechody pro chodce jsou detekovány pomocí výpočtu míry podobnosti mezi obrazem a sadou předdefinovaných vzorů. Získaný soubor potenciálních objektů přechodů je dále filtrován za použití geometrických a vztahových kritérií. V závěru práce je provedena nezávislá validace algoritmu a výsledky jsou diskutovány s odbornou literaturou. Klíčová slova: Přechod pro chodce, vodorovné dopravní značení, Image matching, letecké snímky
|
|
|
Využití geoinformačních metod pro dokumentaci paleontologických ostatků
Čelonk, Marek ; Štefanová, Eva (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Využití geoinformačních metod pro dokumentaci paleontologických ostatků Abstrakt Bakalářská práce se zabývá využitím geoinformačních metod pro tvorbu digitálního 3D modelu. Práce je vytvořena ve spolupráci s Chlupáčovo muzeem historie Země, které zapůjčilo paleontologický artefakt pro zpracování. Teoretická část se věnuje problematice laserového skenování a průsekové fotogrammetrie. Obě metody jsou v praktické části použity pro vlastní sběr dat a následnou tvorbou 3D modelů. Zpracování dat bylo provedeno převážně v softwarech Trimble RealWorks, MeshLab a Agisoft PhotoScan. Dalším výstupem je HTML stránka, která umožňuje vizualizaci v prostředí Internetu. klíčová slova 3D model, laserové skenování, průseková fotogrammetrie, bodové mračno
|
|
|
Určování vodní hodnoty sněhu z dat mikrovlnného radiometru
Klímová, Tereza ; Kolář, Jan (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
URČOVÁNÍ VODNÍ HODNOTY SNĚHU Z DAT MIKROVLNNÉHO RADIOMETRU Abstrakt Vodní hodnota sněhu vyjadřuje množství vody ve sněhu a její znalosti pomáhají například v předpovídání povodní. Tato práce se zabývá zjišťováním vodní hodnoty sněhu z dat mikrovlnného radiometru za pomoci dat z pozemních stanic. Vybráno bylo území Norska z důvodu dobré dostupnosti dat. Jako základní instrument byl použit radiometr AMSR2 na japonské družici GCOM. Pro tvorbu map s údaji o vodní hodnotě sněhu byla použita metoda uvažující rozdíly dvou spektrálních kanálů a další vlastnosti sněhu. Při ověření vhodnosti této metody byly k porovnání využity mapy od Norského meteorologického institutu a EUMETSATu, který využívá k tvorbě map jinou metodu. Výsledkem jsou mapy vodní hodnoty sněhu s využitím dat mikrovlnného radiometru. klíčová slova: vodní hodnota sněhu, dálkový průzkum Země, mikrovlnný radiometr
|
|
|
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
|
host ::
RSS.