Multitemporální segmentace krajiny pomocí metody dynamic time warping
Multitemporal segmentation of landscape based on dynamic time warping
diploma thesis (NOT DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/171850Identifiers
Study Information System: 187350
Collections
- Kvalifikační práce [20305]
Author
Advisor
Referee
Kolář, Jan
Faculty / Institute
Faculty of Science
Discipline
Cartography and Geoinformatics
Department
Department of Applied Geoinformatics and Cartography
Date of defense
26. 1. 2022
Publisher
Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakultaLanguage
Czech
Grade
Fail
Keywords (Czech)
časové řady, dynamic time warping, Sentinel-2, GUI algoritmus, NDVI, neřízená segmentaceKeywords (English)
time series, dynamic time warping, Sentinel-2, GUI algorithm, NDVI, unsupervised segmentationPráce poskytuje nový náhled na zpracování segmentace volně dostupných družicových dat časové řady. Je založen na open source technologiích a nabízí novou metodu neřízené segmentace, která využívá dat časové řady s pomocí metody původně určené k rozpoznávání řeči, Dynamic Time Warping (DTW). Práce se zabývá výběrem vhodných dat s dostatečným časovým, prostorovým a spektrálním rozlišením, nejvíce vyhovující jsou pro práci ve všech ohledech data Sentinel 2. Práce vychází z předpokladu, že při využití časové řady dochází k zlepšení výsledků segmentace oproti segmentaci založené na jednom snímku. Cílem práce tak bylo najít, případně vytvořit segmentační metodu, která bude brát v potaz nejen data časové řady, ale zároveň metodu výpočtu nejbližších vztahů pomocí metody DTW. Dalším cílem práce bylo vytvořit algoritmus, který za minimálního vstupu uživatele předzpracuje data časové řady dostupné konstelace, dá uživateli možnost postupně promítat mezivýsledky, nabídne alternativní, aktuálně dostupné metody segmentace používané ve vědecké komunitě a nabídne samotný segmentační algoritmus, jehož výsledky lze ovlivnit pomocí definovaných parametrů. Výsledky práce jsou validovány pomocí volně dostupných, upravených dat LPIS, které jsou poskytovány Státním zemědělským intervenčním fondem (SZIF). Nejlepších...
The thesis provides new insight into the segmentation processing of freely available satellite time- series data. It is based on open source technologies and offers a new method of unsupervised segmentation, using time series data along with the method originally designed for speech recognition, Dynamic Time Warping (DTW). The thesis deals with the selection of suitable data with sufficient temporal, spatial, and spectral resolution. The most suitable solution in all respects is the Sentinel 2 constellation. The thesis is based on the assumption that the use of time series improves segmentation results compared to segmentation based on one image. The main objective of the work was to find or to create a segmentation method that will take into account not only the time- series data but also the method of calculating the closest relationships using the DTW method. Another goal was to create an algorithm that preprocesses the time series data of the chosen constellation with minimal user input, allows the user to gradually visualize intermediate results and offers a comparison to alternative, currently available segmentation methods used in the scientific community. The main part is the developed segmentation algorithm, whose results can be influenced by tuning the parameters. The results of the work...