Number of the records: 1
Využití dálkového průzkumu Země pro sledování změn životního prostředí v různých měřítkách
Title statement Využití dálkového průzkumu Země pro sledování změn životního prostředí v různých měřítkách / Eva Svobodová Personal name Svobodová, Eva, (dissertant) Phys.des. 152 listů : ilustrace Note Vedoucí práce Jan Pacina. Oponent Jana Müllerová Abstract Předložená diplomová práce se zabývá využitím vybraných klasifikačních metod a nástrojů pro sledování změn krajinného pokryvu na družicových snímcích. Konktrétně je sledován fenomén odlesňování v různých lokalitách, zejména na jižní Sibiři, kde je pozorován vývoj odlesnění v letech 2011 až 2021. Současně jsou zde nasbírána vstupní data pro tvorbu deep learningového modelu v programu ArcGIS Pro, který je dále použit na několika dalších lokalitách. Cílem je vytvořit model tak, aby co nejpřesněji klasifikoval lesní porosty a vykácené plochy a byl použitelný na různých typech lesa v co nejširším geografickém kontextu. V rámci tohoto úkolu jsou porovnány tradiční klasifikační metody s klasifikací pomocí metod deep learningu (DL). Porovnání je zaměřeno na několik vybraných parametrů, jako je množství vstupních dat, časová náročnost, a zejména přesnost výsledků. The submitted diploma thesis deals with the application of selected classification methods and tools for monitoring changes in land cover on satellite images. Specifically, the phenomenon of deforestation is monitored in various localities, especially in southern Siberia, where the progress of deforestation in between 2011 and 2021 is observed. At the same time, input data are collected for the creation of a deep learning model in ArcGIS Pro software, which is further used in several other locations. The aim is to create a model so that it classifies forest stands and felled areas as accurately as possible and is applicable to various types of forest in broad geographical context. In this task, traditional classification methods are compared with deep learning classification. The comparison focuses on several selected parameters, such as the amount of input data, time consumption, and especially the accuracy of the results. Another responsib. Pacina, Jan (thesis advisor)
Müllerová, Jana (opponent)Another responsib. Univerzita J.E. Purkyně v Ústí nad Labem. Katedra geoinformatiky (degree grantor) Subj. Headings dálkový průzkum Země Subj. Headings dálkový průzkum Země * geografický informační systém * objektová klasifikace * pixelová klasifikace * deep learning * odlesňování * ArcGIS Pro * remote sensing * geographic information system * object classification * pixel classification * deep learning * deforestation * ArcGIS Pro Form, Genre diplomové práce * elektronické knihy Conspect 528 - Geodezie. Kartografie UDC 528.8 * (0.034.2:08) * (043)378.2 Country Česko Language čeština URL https://portal.ujep.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=00183307 Document kind Diploma theses 
Number of the records: 1