Show simple item record

Possibilities of object based image analysis for monitoring of meadow vegetation and management in the Krkonoše Mountains National Park
Možnosti objektově orientované klasifikace při monitoringu luční vegetace a rozhodovacích procesů v KRNAPu
dc.contributor.advisorKupková, Lucie
dc.creatorDorič, Roman
dc.date.accessioned2021-03-26T12:35:15Z
dc.date.available2021-03-26T12:35:15Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/54124
dc.description.abstractMožnosti 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, KRNAPcs_CZ
dc.description.abstractPossibilities of object based image analysis for monitoring of meadow vegetation and management in the Krkonoše Mountains National Park Abstract The main aim of the thesis was to evaluate possibilities of Object Based Image Analysis (OBIA) of WorldView-2 satellite image data and aerial optical scanner for meadow vegetation and managment types classification in Krkonoše Mountains National Park. The classification was based on legend prepared by botanist of the national park. The second goal was to compare classification accuracy of Object Based Image Analysis and neural net classification method that was used by Pomahačová (2012) for the same area and the same WorldView-2 data. OBIA for meadow vegetation was conducted using SVM algorithm and "Decision Tree" algorithm. The classification accuracy was estimated using reference points from the field. The thesis puts the requirements (optimal parameters and conditions) for successfull object based classification of mountain meadow vegetation into a new perspective. Key words: Object based classification, meadows, WorldView-2, aerial optical scanner, SVM, KRNAPen_US
dc.languageSlovenčinacs_CZ
dc.language.isosk_SK
dc.publisherUniverzita Karlova, Přírodovědecká fakultacs_CZ
dc.subjectObject based classificationen_US
dc.subjectmeadowsen_US
dc.subjectWorldView-2en_US
dc.subjectaerial optical scanneren_US
dc.subjectSVMen_US
dc.subjectKRNAPen_US
dc.subjectobjektová klasifikáciacs_CZ
dc.subjectlúčne spoločenstvács_CZ
dc.subjectWorldView-2cs_CZ
dc.subjectoptický letecký skenercs_CZ
dc.subjectSVMcs_CZ
dc.subjectKRNAPcs_CZ
dc.titleMožnosti objektovo orientovanej klasifikácie pri monitoringu lúčnej vegetácie a manažmentových zásahov v Krkonošskom národnom parkusk_SK
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2013
dcterms.dateAccepted2013-09-17
dc.description.departmentKatedra aplikované geoinformatiky a kartografiecs_CZ
dc.description.departmentDepartment of Applied Geoinformatics and Cartographyen_US
dc.description.facultyPřírodovědecká fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Scienceen_US
dc.identifier.repId132346
dc.title.translatedPossibilities of object based image analysis for monitoring of meadow vegetation and management in the Krkonoše Mountains National Parken_US
dc.title.translatedMožnosti objektově orientované klasifikace při monitoringu luční vegetace a rozhodovacích procesů v KRNAPucs_CZ
dc.contributor.refereePotůčková, Markéta
dc.identifier.aleph001625594
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineCartography and Geoinformaticsen_US
thesis.degree.disciplineKartografie a geoinformatikacs_CZ
thesis.degree.programGeografiecs_CZ
thesis.degree.programGeographyen_US
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csPřírodovědecká fakulta::Katedra aplikované geoinformatiky a kartografiecs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Science::Department of Applied Geoinformatics and Cartographyen_US
uk.faculty-name.csPřírodovědecká fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Scienceen_US
uk.faculty-abbr.csPřFcs_CZ
uk.degree-discipline.csKartografie a geoinformatikacs_CZ
uk.degree-discipline.enCartography and Geoinformaticsen_US
uk.degree-program.csGeografiecs_CZ
uk.degree-program.enGeographyen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csMožnosti 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, KRNAPcs_CZ
uk.abstract.enPossibilities of object based image analysis for monitoring of meadow vegetation and management in the Krkonoše Mountains National Park Abstract The main aim of the thesis was to evaluate possibilities of Object Based Image Analysis (OBIA) of WorldView-2 satellite image data and aerial optical scanner for meadow vegetation and managment types classification in Krkonoše Mountains National Park. The classification was based on legend prepared by botanist of the national park. The second goal was to compare classification accuracy of Object Based Image Analysis and neural net classification method that was used by Pomahačová (2012) for the same area and the same WorldView-2 data. OBIA for meadow vegetation was conducted using SVM algorithm and "Decision Tree" algorithm. The classification accuracy was estimated using reference points from the field. The thesis puts the requirements (optimal parameters and conditions) for successfull object based classification of mountain meadow vegetation into a new perspective. Key words: Object based classification, meadows, WorldView-2, aerial optical scanner, SVM, KRNAPen_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Přírodovědecká fakulta, Katedra aplikované geoinformatiky a kartografiecs_CZ
thesis.grade.code1
dc.contributor.consultantBřezina, Stanislav
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV