Spektroskopické a štatistické metódy pre detailné mapovanie vegetácie v Krkonošskom národnom parku
Spectroscopic and statistical methods for detailed mapping of vegetation in the Krkonoše Mountains National Park
Spektroskopické a statistické metody pro detailní mapování vegetace v Krkonošském národním parku
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/85266Identifikátory
SIS: 174444
Kolekce
- Kvalifikační práce [19598]
Autor
Vedoucí práce
Konzultant práce
Červená, Lucie
Herben, Tomáš
Oponent práce
Potůčková, Markéta
Fakulta / součást
Přírodovědecká fakulta
Obor
Kartografie a geoinformatika
Katedra / ústav / klinika
Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie
Datum obhajoby
1. 6. 2017
Nakladatel
Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakultaJazyk
Slovenština
Známka
Výborně
Spektroskopické a štatistické metódy pre detailné mapovanie vegetácie v Krkonošskom národnom parku Abstrakt Diplomová práca je zameraná na detailnú klasifikáciu vegetácie v Krkonošskom národnom parku s využitím ordinačnej metódy DCA (Detrended Correspondence Analysis) v kombinácii s regresnou analýzou PLSR (Partial Least Square Regression). Výsledné hodnoty regresnej analýzy boli aplikované na hyperspektrálne dáta senzora APEX. Výsledky klasifikácie boli porovnané s riadenou klasifikáciou SVM (Support Vector Machine). Metóda DCA dokázala celkovo vysvetliť 16,3 % variácie pre prvé tri osi ordinačnej analýzy. Následná korelácia so spektrálnymi údajmi vegetácie ukázala, že najvyššiu hodnotu spoľahlivosti dosiahla prvá os korelovaná s terénnymi spektrálnymi údajmi (R2 = 0,56). Výsledná mapa klasifikácie vytvorená s využitím RGB kompozície ukázala detailnú informáciu o zložení vegetácie. Kľúčové slová: Krkonošský národný park, klasifikácia, APEX, DCA, PLSR, hyperspektrálne dáta
Spectroscopic and statistical methods for detailed mapping of vegetation in the Krkonoše Mountains National Park Abstract The diploma thesis is focused on the detailed classification of vegetation in the Krkonoše Mountains National Park using DCA (Detrended Correspondence Analysis) ordination method in combination with PLSR (Partial Least Square Regression) analysis. The resulting regression analysis values were applied to the hyperspectral imagery (APEX). The classification results were compared to the supervised classification SVM (Support Vector Machine). The DCA method was able to explain 16,3 % variation for the first three axes of the ordination analysis. Subsequent correlation with spectral data of vegetation showed that the highest confidence value reached the first axis correlated with field spectral data (R2 = 0,56). The resulting classification map created using RGB composition showed detailed information on the composition of the vegetation. Keywords: The Krkonoše Mountains National Park, classification, APEX, DCA, PLSR, hyperspectral data