|
|
Fusion of Radar and Visual Data for Remote Sensing
Strych, Tomáš ; Beran, Vítězslav (referee) ; Kolář, Martin (advisor)
Cieľom práce je vygenerovať satelitný optický snímok v prípade jeho nedostupnosti. Takýto snímok je vygenerovaný z aktuálneho radarového snímku a za pomoci radarových a optických snímkov z minulosti. Zameranie práce cieli na poľnohospodárstvo, kde sa na analýzu dát používajú rôzne vegetačné indexy. Pre zjednodušenie problematiky je práca zameraná len na optický snímok zobrazujúci NDVI. Boli vytvorené 4 dátové sady, pre prvé tri ročné obdobia a~štvrtý, ktorý ich spája. Pre riešenie problému preloženia obrázku z jedného na druhý bol použitý model Pix2Pix-cGAN. Výsledky práce zobrazujú rozdiely pri použití dátových sád, rozličného množstva a~typu použitých snímkov, tak ako aj intervalu medzi snímkami. Daným výskumom bolo zistené, že sieť je schopná vytvárať reálne uveriteľné obrázky s validnými numerickými hodnotami, avšak má problém správne využiť informáciu o radarovej zmene, ktorá je dôležitá pre ohodnotenie vývoja rastlín práve v prípade nedostupnosti optického snímku. Táto práca a~jej výsledky sú jedinečné vďaka naprieč Európou geograficky rozmanitej dátovej sade a vďaka zameraniu na agrikultúru, a to bez ohľadu na typ plodín.
|
|
|
Fusion of Radar and Visual Data for Remote Sensing
Strych, Tomáš ; Beran, Vítězslav (referee) ; Kolář, Martin (advisor)
Cieľom práce je vygenerovať satelitný optický snímok v prípade jeho nedostupnosti. Takýto snímok je vygenerovaný z aktuálneho radarového snímku a za pomoci radarových a optických snímkov z minulosti. Zameranie práce cieli na poľnohospodárstvo, kde sa na analýzu dát používajú rôzne vegetačné indexy. Pre zjednodušenie problematiky je práca zameraná len na optický snímok zobrazujúci NDVI. Boli vytvorené 4 dátové sady, pre prvé tri ročné obdobia a~štvrtý, ktorý ich spája. Pre riešenie problému preloženia obrázku z jedného na druhý bol použitý model Pix2Pix-cGAN. Výsledky práce zobrazujú rozdiely pri použití dátových sád, rozličného množstva a~typu použitých snímkov, tak ako aj intervalu medzi snímkami. Daným výskumom bolo zistené, že sieť je schopná vytvárať reálne uveriteľné obrázky s validnými numerickými hodnotami, avšak má problém správne využiť informáciu o radarovej zmene, ktorá je dôležitá pre ohodnotenie vývoja rastlín práve v prípade nedostupnosti optického snímku. Táto práca a~jej výsledky sú jedinečné vďaka naprieč Európou geograficky rozmanitej dátovej sade a vďaka zameraniu na agrikultúru, a to bez ohľadu na typ plodín.
|
guest ::
