Název: Klasifikace land cover z hyperspektrálních dat v rekultivovaných oblastech Sokolovské hnědouhelné pánve
Překlad názvu: Land cover classification from hyperspectral images in recultivated areas of the Sokolov lignite basin
Autoři: Málková, Hana ; Potůčková, Markéta (vedoucí práce) ; Kupková, Lucie (oponent)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2010
Jazyk: cze
Abstrakt: [cze] [eng]
Klasifikace land cover z hyperspektrálních dat v rekultivovaných oblastech Sokolovské hnědouhelné pánve Abstrakt Předkládaná diplomová práce si klade za cíl vytvořit metodiku klasifikace vegetačního pokryvu z hyperspektrálních dat ze senzoru HyMap. Výstupem práce je podkladová mapa pro studium vlivu těžby na zdravotní stav vegetace v okolí povrchových lomů Sokolovské hnědouhelné pánve. Na data bylo aplikováno pět různých klasifikačních algoritmů a nejlepší výsledek byl zpřesněn druhým kolem klasifikace. Vzhledem k velikosti pixelu a požadované podrobnosti výsledku byly vyzkoušeny možnosti subpixelové klasifikace a byla zodpovězena otázka, jaké míry podrobnosti klasifikace lze s danými daty dosáhnout. Výsledky práce jsou součástí řešení projektu "Assessment of Mining Related Imapcts Based on Utilization of ARES Airborne Hyperspectral Sensor". Klíčová slova: hyperspektrální data HyMap, klasifikace land cover, klasifikační algoritmy, subpixelová analýza, Sokolovská hnědouhelná pánev Land cover classification from hyperspectral images in recultivated area of the Sokolov lignite basin Abstract The aim of the dissertation is to establish a methodology for vegetation classification from hyperspectral data of the HyMap sensor. The final output is a supporting map for the investigation of mining impacts on vegetation health in the vicinity of surface quarries at the Sokolov lignite basin. Five different classification algorithms were applied on the data and the best result was put more precisely in the second classification round. Given the pixel size and desired result details, subpixel classification options were tested and the question of what level of classification details could be achieved with given data was answered. The results are part of the project "Assessment of Mining Related Impacts Based on Utilization of Airborne Hyperspectral Sensor ARES". Keywords: hyperspectral image data HyMap, land cover mapping, the classification alghoritm, subpixel analysis, Sokolov lignite basin

Instituce: Fakulty UK (VŠKP) (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dostupné v digitálním repozitáři UK.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/20.500.11956/32024

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-303932


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Univerzita Karlova > Fakulty UK (VŠKP)
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce