Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Možnosti objektově-orientované klasifikace pro určování vybraných biotopů nad horní hranicí lesa v Krkonošském národním parku.
Jakešová, Lucie ; Červená, Lucie (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Možnosti objektově-orientované klasifikace pro určování vybraných biotopů nad horní hranicí lesa v Krkonošském národním parku Abstrakt Bakalářská práce je zaměřena na objektově-orientovanou klasifikaci vegetace nad horní hranicí lesa v Krkonošském národním parku s využitím ortofota s blízkým infračerveným pásmem a prostorovým rozlišením 12,5 cm. Ortofoto bylo pořízeno v létě roku 2012. Legenda vegetace byla vytvořena botanikem z Krkonošského národního parku. Objektově-orientovaná klasifikace na základě dat z terénu proběhla v softwaru ENVI 5.1, který nabízí dva přístupy klasifikace - Example-based a Rule- based. Tyto dva přístupy byly porovnány a jako lepší pro danou problematiku se jeví Example-based. Nejlepší výsledek klasifikace dosáhl celkové přesnosti 75,97 % pro 13 tříd. Klíčová slova: objektová klasifikace, KRNAP, vegetace nad horní hranicí lesa, optický letecký skener
Possibilities of object based image analysis for monitoring of meadow vegetation and management in the Krkonoše Mountains National Park
Dorič, Roman ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Možnosti objektovo orientovanej klasifikácie pri monitoringu lúčnej vegetácie a manažmentových zásahov v Krkonošskom národnom parku Abstrakt Cieľom diplomovej práce bolo zhodnotenie možnosti využitia objektovo orientovanej klasifikácie z dát družice WorldView-2 a leteckého optického skenera pre klasifikáciu lúčnych spoločenstiev a spôsobu manažmentu na území Krkonošského národného parku. Hodnotené typy lúčnych spoločenstiev boli stanovené na základe legendy vytvorenej botanikom KRNAP. Ďalšou úlohou bolo taktiež porovnanie presnosti objektovo orientovanej klasifikácie a klasifikácie na základe metódy "neural net", ktorú na rovnakých dátach prevádzala Pomaháčová (2012) vo svojej diplomovej práci. Rozlíšenie tried lúčnych spoločenstiev a manažmentových zásahov prebehlo na základe metódy objektovej klasifikácie algoritmom SVM a algoritmom rozhodovacieho stromu. Následne bola celková presnosť klasifikácií vyhodnotená a porovnaná pomocou bodov získaných z terénu. Diplomová práca prináša nový pohľad na požiadavky kladené na úspešnú klasifikáciu horskej lúčnej vegetácie metódou objektovo orientovanej klasifikácie. Kľúčové slová: objektová klasifikácia, lúčne spoločenstvá, WorldView-2, optický letecký skener, SVM, KRNAP

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