Show simple item record

Use of hyperspectral data for detection and classification of selected anthropogenic materials
dc.contributor.advisorKupková, Lucie
dc.creatorNovotná, Kateřina
dc.date.accessioned2017-05-16T01:00:48Z
dc.date.available2017-05-16T01:00:48Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/54164
dc.description.abstractPráce se zabývá možnostmi využití hyperspektrálních dat senzorů APEX a AISA k detekci a klasifikaci antropogenních materiálů v území Čáslavi, Rokytnice nad Jizerou a Harrachova. Hlavním cílem práce bylo navrhnout metodiku detekce a klasifikace střešních krytin a pokryvů komunikací na základě vytvořených spektrálních knihoven. Dalším cílem bylo zhodnotit možnosti využitelnosti spektrálních knihoven pro klasifikaci, porovnat možnosti hyperspektrálních dat s větším a menším spektrálním rozsahem a vytvořit mapy sledovaných antropogenních materiálů. V metodické části je popsán postup zpracování, zahrnující vytvoření masek antropogenních materiálů pro komunikace a střešní krytiny, nastavení parametrů čtyř vybraných klasifikačních algoritmů (Linear Spectral Unmixing, Multiple Endmember Mixture Analysis, Spectral Angle Mapper, Spectral Information Divergence) a zhodnocení přesnosti klasifikace. Výsledky jsou vizualizovány a zhodnoceny z hlediska vypočtené celkové přesnosti klasifikace a celkového podílu klasifikovaných pixelů. Na závěr jsou dosažené výsledky porovnány s existujícími studiemi a jsou uvedena možná vylepšení pro pokračování práce na tomto tématu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)cs_CZ
dc.description.abstractThe thesis deals with use of hyperspectral data from APEX and AISA sensors for detection and classification of anthropogenic materials in the areas of Čáslav, Rokytnice nad Jizerou and Harrachov. The main goal is to propose methodology for the detection and classification of roof materials and road surface materials based on established spectral libraries. Another goal is to evaluate applicability of spectral libraries for classification, to compare possibilities of hyperspectral data with larger and smaller spectral range and to create maps of anthropogenic materials above. The methodological approach including masks of anthropogenic materials for roads surface materials and roof materials creation, settings of four classifications algorithms (Linear Spectral Unmixing, Multiple endmember spectral mixture analysis, Spectral Angle Mapper, Spectral Information Divergence) parameters and assessment of classification results, is in the methodology part. The results are visualized and evaluated using overall accuracy and percentage of classified pixels. Finally the results are compared with existing studies and possible improvements for further research are proposed. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)en_US
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Přírodovědecká fakultacs_CZ
dc.subjecthyperspektrální datacs_CZ
dc.subjectklasifikacecs_CZ
dc.subjectantropogenní materiálycs_CZ
dc.subjecthyperspectral dataen_US
dc.subjectclassificationen_US
dc.subjectimperviousen_US
dc.titleVyužití hyperspektrálních dat k detekci a klasifikaci vybraných antropogenních materiálůcs_CZ
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2013
dcterms.dateAccepted2013-09-16
dc.description.departmentDepartment of Applied Geoinformatics and Cartographyen_US
dc.description.departmentKatedra aplikované geoinformatiky a kartografiecs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Scienceen_US
dc.description.facultyPřírodovědecká fakultacs_CZ
dc.identifier.repId119491
dc.title.translatedUse of hyperspectral data for detection and classification of selected anthropogenic materialsen_US
dc.contributor.refereeBatistová, Jana
dc.identifier.aleph001625602
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.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.csPráce se zabývá možnostmi využití hyperspektrálních dat senzorů APEX a AISA k detekci a klasifikaci antropogenních materiálů v území Čáslavi, Rokytnice nad Jizerou a Harrachova. Hlavním cílem práce bylo navrhnout metodiku detekce a klasifikace střešních krytin a pokryvů komunikací na základě vytvořených spektrálních knihoven. Dalším cílem bylo zhodnotit možnosti využitelnosti spektrálních knihoven pro klasifikaci, porovnat možnosti hyperspektrálních dat s větším a menším spektrálním rozsahem a vytvořit mapy sledovaných antropogenních materiálů. V metodické části je popsán postup zpracování, zahrnující vytvoření masek antropogenních materiálů pro komunikace a střešní krytiny, nastavení parametrů čtyř vybraných klasifikačních algoritmů (Linear Spectral Unmixing, Multiple Endmember Mixture Analysis, Spectral Angle Mapper, Spectral Information Divergence) a zhodnocení přesnosti klasifikace. Výsledky jsou vizualizovány a zhodnoceny z hlediska vypočtené celkové přesnosti klasifikace a celkového podílu klasifikovaných pixelů. Na závěr jsou dosažené výsledky porovnány s existujícími studiemi a jsou uvedena možná vylepšení pro pokračování práce na tomto tématu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)cs_CZ
uk.abstract.enThe thesis deals with use of hyperspectral data from APEX and AISA sensors for detection and classification of anthropogenic materials in the areas of Čáslav, Rokytnice nad Jizerou and Harrachov. The main goal is to propose methodology for the detection and classification of roof materials and road surface materials based on established spectral libraries. Another goal is to evaluate applicability of spectral libraries for classification, to compare possibilities of hyperspectral data with larger and smaller spectral range and to create maps of anthropogenic materials above. The methodological approach including masks of anthropogenic materials for roads surface materials and roof materials creation, settings of four classifications algorithms (Linear Spectral Unmixing, Multiple endmember spectral mixture analysis, Spectral Angle Mapper, Spectral Information Divergence) parameters and assessment of classification results, is in the methodology part. The results are visualized and evaluated using overall accuracy and percentage of classified pixels. Finally the results are compared with existing studies and possible improvements for further research are proposed. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Přírodovědecká fakulta, Katedra aplikované geoinformatiky a kartografiecs_CZ


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 3-5, 116 36 Praha; 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