|
|
Programový modul pro zobrazení mračna bodů ve virtuální realitě
Bařinka, Martin ; Chromý, Adam (oponent) ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je vývoj aplikace pro vykreslování multispektrálních mračen bodů, meshů a průhledných meshů ve virtuální realitě. Vstupní data mohou pocházet z různých typů skenerů. Tato práce popisuje druhy zařízení pro zobrazení virtuální reality, obsahuje základní data o historii virtuální reality a porovnává populární formáty pro ukládání 3D modelů. Jsou zde popsány metody zobrazování dat a jejich optimalizace. Popisuje program, jeho funkce a ovládání. Je provedena analýza a vyhodnocení efektů jednotlivých optimalizací vykreslování za definovaných podmínek.
|
|
| |
|
| |
|
|
Určování skladby nehomogenního lesního porostu z družicových dat
Kolešová, Petra ; Kolář, Jan (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Určování skladby nehomogenního lesního porostu z družicových dat Abstrakt Práce si bere za cíl prozkoumání možností klasifikace lesní vegetace pomocí snímků z družice Landsat 8. Nejvhodnějšími kandidáty pro zpracování se staly dva snímky. Pořízeny byly ve vegetačním období (8. března 2014 a 27. července 2013). Cílem je zjistit, zda využitím statistických metod můžeme získat informace o heterogenitě lesa na zájmovém území. Modelové území zahrnuje správní území vybraných obcí z Jihočeského a Středočeského kraje, které se nachází na území pěti ORP (Blatná, Milevsko, Písek, Příbram, Sedlčany). Provedeny byly neřízené i řízené klasifikace na základě získaných trénovacích ploch z terénu a ortofota. Tyto třídy (jehličnaté lesy, smíšené lesy, ekotony, strukturně homogenní listnaté lesy a strukturně heterogenní listnaté lesy) odpovídaly definičně kategoriím použitým v projektu NT 11425-5/2010 Mapování přírodních ohnisek zoonóz přenosných na člověka v ČR a jejich změny ovlivněné modifikacemi klimatu. Díky trénovacím množinám získaným v terénu a ortofota a podobností spektrálních vlastností se získalo větší množství trénovacích pixelů, které vstupovaly do řízené klasifikace. U klasifikací byly provedeny kontroly přesnosti pomocí chybové matice. Řízená klasifikace s účastí prvních osmi spektrálních pásem z obou snímků...
|
|
| |
|
|
Programový modul pro zobrazení mračna bodů ve virtuální realitě
Bařinka, Martin ; Chromý, Adam (oponent) ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je vývoj aplikace pro vykreslování multispektrálních mračen bodů, meshů a průhledných meshů ve virtuální realitě. Vstupní data mohou pocházet z různých typů skenerů. Tato práce popisuje druhy zařízení pro zobrazení virtuální reality, obsahuje základní data o historii virtuální reality a porovnává populární formáty pro ukládání 3D modelů. Jsou zde popsány metody zobrazování dat a jejich optimalizace. Popisuje program, jeho funkce a ovládání. Je provedena analýza a vyhodnocení efektů jednotlivých optimalizací vykreslování za definovaných podmínek.
|
|
|
Určování skladby nehomogenního lesního porostu z družicových dat
Kolešová, Petra ; Kolář, Jan (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Určování skladby nehomogenního lesního porostu z družicových dat Abstrakt Práce si bere za cíl prozkoumání možností klasifikace lesní vegetace pomocí snímků z družice Landsat 8. Nejvhodnějšími kandidáty pro zpracování se staly dva snímky. Pořízeny byly ve vegetačním období (8. března 2014 a 27. července 2013). Cílem je zjistit, zda využitím statistických metod můžeme získat informace o heterogenitě lesa na zájmovém území. Modelové území zahrnuje správní území vybraných obcí z Jihočeského a Středočeského kraje, které se nachází na území pěti ORP (Blatná, Milevsko, Písek, Příbram, Sedlčany). Provedeny byly neřízené i řízené klasifikace na základě získaných trénovacích ploch z terénu a ortofota. Tyto třídy (jehličnaté lesy, smíšené lesy, ekotony, strukturně homogenní listnaté lesy a strukturně heterogenní listnaté lesy) odpovídaly definičně kategoriím použitým v projektu NT 11425-5/2010 Mapování přírodních ohnisek zoonóz přenosných na člověka v ČR a jejich změny ovlivněné modifikacemi klimatu. Díky trénovacím množinám získaným v terénu a ortofota a podobností spektrálních vlastností se získalo větší množství trénovacích pixelů, které vstupovaly do řízené klasifikace. U klasifikací byly provedeny kontroly přesnosti pomocí chybové matice. Řízená klasifikace s účastí prvních osmi spektrálních pásem z obou snímků...
|
host ::
RSS.