dc.contributor.advisor | Kolář, Jan | |
dc.creator | Kolešová, Petra | |
dc.date.accessioned | 2017-06-02T13:22:11Z | |
dc.date.available | 2017-06-02T13:22:11Z | |
dc.date.issued | 2015 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/77684 | |
dc.description.abstract | Určování skladby nehomogenního lesního porostu z družicových dat Abstrakt Práce si bere za cíl prozkoumání možností klasifikace lesní vegetace pomocí snímků z družice Landsat 8. Nejvhodnějšími kandidáty pro zpracování se staly dva snímky. Pořízeny byly ve vegetačním období (8. března 2014 a 27. července 2013). Cílem je zjistit, zda využitím statistických metod můžeme získat informace o heterogenitě lesa na zájmovém území. Modelové území zahrnuje správní území vybraných obcí z Jihočeského a Středočeského kraje, které se nachází na území pěti ORP (Blatná, Milevsko, Písek, Příbram, Sedlčany). Provedeny byly neřízené i řízené klasifikace na základě získaných trénovacích ploch z terénu a ortofota. Tyto třídy (jehličnaté lesy, smíšené lesy, ekotony, strukturně homogenní listnaté lesy a strukturně heterogenní listnaté lesy) odpovídaly definičně kategoriím použitým v projektu NT 11425-5/2010 Mapování přírodních ohnisek zoonóz přenosných na člověka v ČR a jejich změny ovlivněné modifikacemi klimatu. Díky trénovacím množinám získaným v terénu a ortofota a podobností spektrálních vlastností se získalo větší množství trénovacích pixelů, které vstupovaly do řízené klasifikace. U klasifikací byly provedeny kontroly přesnosti pomocí chybové matice. Řízená klasifikace s účastí prvních osmi spektrálních pásem z obou snímků... | cs_CZ |
dc.description.abstract | Heterogeneity in forest vegetation monitoring with remote sensing Abtract The main aim of this diploma thesis is to examine the suitability of various classification approaches for forest vegetation categorization using Landsat 8 satellite imagery. Two satellite images acquired during vegetative period (8th March, 27th July 2013) were chosen. The overall goal of the study is to explore the potential of using statistical methods to obtain information about forest heterogeneity in a given territory. Chosen study sites are defined by administrative boundaries of selected municipalities from South and Central Bohemia located within following municipalities with extended powers - Blatná, Milevsko, Písek, Příbram and Sedlčany. Supervised and unsupervised classifications were used based on obtained training areas and orthophoto. The definition of chosen classes (coniferous forests, mixed forests, ecotones, structurally homogeneous deciduous forests and structurally heterogeneous deciduous forests) was identical with the categories used in "Project MT 11425-5/2010 The Mapping of Natural Zoonoses Focal Points, Transferable on Humans in the Czech Republic and Their Changes Affected by the Modification of Climate". Due to large amount of training datasets obtained from field survey, ortophoto and spectral analysis,... | en_US |
dc.language | Čeština | cs_CZ |
dc.language.iso | cs_CZ | |
dc.publisher | Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakulta | cs_CZ |
dc.subject | dálkový průzkum | cs_CZ |
dc.subject | lesní porost | cs_CZ |
dc.subject | multispektrální data | cs_CZ |
dc.subject | remote sensing | en_US |
dc.subject | forest canopy | en_US |
dc.subject | multispectral data | en_US |
dc.title | Určování skladby nehomogenního lesního porostu z družicových dat | cs_CZ |
dc.type | diplomová práce | cs_CZ |
dcterms.created | 2015 | |
dcterms.dateAccepted | 2015-09-15 | |
dc.description.department | Department of Applied Geoinformatics and Cartography | en_US |
dc.description.department | Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie | cs_CZ |
dc.description.faculty | Přírodovědecká fakulta | cs_CZ |
dc.description.faculty | Faculty of Science | en_US |
dc.identifier.repId | 132956 | |
dc.title.translated | Heterogeneity in forest vegetation monitoring with remote sensing | en_US |
dc.contributor.referee | Potůčková, Markéta | |
dc.identifier.aleph | 002029189 | |
thesis.degree.name | Mgr. | |
thesis.degree.level | navazující magisterské | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Kartografie a geoinformatika | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Cartography and Geoinformatics | en_US |
thesis.degree.program | Geografie | cs_CZ |
thesis.degree.program | Geography | en_US |
uk.thesis.type | diplomová práce | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-cs | Přírodovědecká fakulta::Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-en | Faculty of Science::Department of Applied Geoinformatics and Cartography | en_US |
uk.faculty-name.cs | Přírodovědecká fakulta | cs_CZ |
uk.faculty-name.en | Faculty of Science | en_US |
uk.faculty-abbr.cs | PřF | cs_CZ |
uk.degree-discipline.cs | Kartografie a geoinformatika | cs_CZ |
uk.degree-discipline.en | Cartography and Geoinformatics | en_US |
uk.degree-program.cs | Geografie | cs_CZ |
uk.degree-program.en | Geography | en_US |
thesis.grade.cs | Dobře | cs_CZ |
thesis.grade.en | Good | en_US |
uk.abstract.cs | Určování skladby nehomogenního lesního porostu z družicových dat Abstrakt Práce si bere za cíl prozkoumání možností klasifikace lesní vegetace pomocí snímků z družice Landsat 8. Nejvhodnějšími kandidáty pro zpracování se staly dva snímky. Pořízeny byly ve vegetačním období (8. března 2014 a 27. července 2013). Cílem je zjistit, zda využitím statistických metod můžeme získat informace o heterogenitě lesa na zájmovém území. Modelové území zahrnuje správní území vybraných obcí z Jihočeského a Středočeského kraje, které se nachází na území pěti ORP (Blatná, Milevsko, Písek, Příbram, Sedlčany). Provedeny byly neřízené i řízené klasifikace na základě získaných trénovacích ploch z terénu a ortofota. Tyto třídy (jehličnaté lesy, smíšené lesy, ekotony, strukturně homogenní listnaté lesy a strukturně heterogenní listnaté lesy) odpovídaly definičně kategoriím použitým v projektu NT 11425-5/2010 Mapování přírodních ohnisek zoonóz přenosných na člověka v ČR a jejich změny ovlivněné modifikacemi klimatu. Díky trénovacím množinám získaným v terénu a ortofota a podobností spektrálních vlastností se získalo větší množství trénovacích pixelů, které vstupovaly do řízené klasifikace. U klasifikací byly provedeny kontroly přesnosti pomocí chybové matice. Řízená klasifikace s účastí prvních osmi spektrálních pásem z obou snímků... | cs_CZ |
uk.abstract.en | Heterogeneity in forest vegetation monitoring with remote sensing Abtract The main aim of this diploma thesis is to examine the suitability of various classification approaches for forest vegetation categorization using Landsat 8 satellite imagery. Two satellite images acquired during vegetative period (8th March, 27th July 2013) were chosen. The overall goal of the study is to explore the potential of using statistical methods to obtain information about forest heterogeneity in a given territory. Chosen study sites are defined by administrative boundaries of selected municipalities from South and Central Bohemia located within following municipalities with extended powers - Blatná, Milevsko, Písek, Příbram and Sedlčany. Supervised and unsupervised classifications were used based on obtained training areas and orthophoto. The definition of chosen classes (coniferous forests, mixed forests, ecotones, structurally homogeneous deciduous forests and structurally heterogeneous deciduous forests) was identical with the categories used in "Project MT 11425-5/2010 The Mapping of Natural Zoonoses Focal Points, Transferable on Humans in the Czech Republic and Their Changes Affected by the Modification of Climate". Due to large amount of training datasets obtained from field survey, ortophoto and spectral analysis,... | en_US |
uk.file-availability | V | |
uk.publication.place | Praha | cs_CZ |
uk.grantor | Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakulta, Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie | cs_CZ |
dc.identifier.lisID | 990020291890106986 | |