dc.contributor.advisor | Kupková, Lucie | |
dc.creator | Minárčik, Miroslav | |
dc.date.accessioned | 2021-03-23T21:27:05Z | |
dc.date.available | 2021-03-23T21:27:05Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/85266 | |
dc.description.abstract | 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 | cs_CZ |
dc.description.abstract | 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 | en_US |
dc.language | Slovenčina | cs_CZ |
dc.language.iso | sk_SK | |
dc.publisher | Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakulta | cs_CZ |
dc.title | Spektroskopické a štatistické metódy pre detailné mapovanie vegetácie v Krkonošskom národnom parku | sk_SK |
dc.type | diplomová práce | cs_CZ |
dcterms.created | 2017 | |
dcterms.dateAccepted | 2017-06-01 | |
dc.description.department | Department of Applied Geoinformatics and Cartography | en_US |
dc.description.department | Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie | cs_CZ |
dc.description.faculty | Faculty of Science | en_US |
dc.description.faculty | Přírodovědecká fakulta | cs_CZ |
dc.identifier.repId | 174444 | |
dc.title.translated | Spectroscopic and statistical methods for detailed mapping of vegetation in the Krkonoše Mountains National Park | en_US |
dc.title.translated | Spektroskopické a statistické metody pro detailní mapování vegetace v Krkonošském národním parku | cs_CZ |
dc.contributor.referee | Potůčková, Markéta | |
dc.identifier.aleph | 002141855 | |
thesis.degree.name | Mgr. | |
thesis.degree.level | navazující magisterské | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Cartography and Geoinformatics | en_US |
thesis.degree.discipline | Kartografie a geoinformatika | cs_CZ |
thesis.degree.program | Geography | en_US |
thesis.degree.program | Geografie | cs_CZ |
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 | Výborně | cs_CZ |
thesis.grade.en | Excellent | en_US |
uk.abstract.cs | 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 | cs_CZ |
uk.abstract.en | 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 | en_US |
uk.file-availability | V | |
uk.grantor | Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakulta, Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie | cs_CZ |
thesis.grade.code | 1 | |
dc.contributor.consultant | Červená, Lucie | |
dc.contributor.consultant | Herben, Tomáš | |
uk.publication-place | Praha | cs_CZ |
uk.thesis.defenceStatus | O | |
dc.identifier.lisID | 990021418550106986 | |