Klasifikácia Land Cover v využitím umelých neurónových sietí – Daniela Kručková
Daniela Kručková
Bakalářská práce
Klasifikácia Land Cover v využitím umelých neurónových sietí
Land Cover Classification from Satellite Imagery using Artificial Neural Networks
Anotace:
Cieľom tejto práce je klasifikácia družicových snímok pomocou umelých neurónových sietí za účelom rozpoznávania typov povrchov pre tvorbu máp pôdneho krytu. V úvode práce sú popísané metódy riadenej a neriadenej klasifikácie s dôrazom na umelé neurónové siete. V praktickej časti je popísané prevedenie riadenej a neriadenej klasifikácie a testovanie umelých neurónových sietí s vyhodnotením presnosti …víceAbstract:
The aim of this thesis is the classification of satellite images using artificial neural networks in order to recognize the types of surfaces for the creation of land cover maps. The introduction describes the methods of supervised and unsupervised classification with emphasis on artificial neural networks. The practical part describes the implementation of supervised and unsupervised classification …více
Jazyk práce: slovenština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 31. 5. 2020
Identifikátor:
http://hdl.handle.net/10084/141592
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 23. 6. 2020
- Vedoucí: Lucie Orlíková
- Oponent: Monika Poledníková
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
KRUČKOVÁ, Daniela. \textit{Klasifikácia Land Cover v využitím umelých neurónových sietí}. Online. Bakalářská práce. Ostrava: Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava, Hornicko-geologická fakulta. 2020. Dostupné z: https://theses.cz/id/20awrk/.
Plný text práce
Právo: Plné texty vysokoškolských kvalifikačních prací obhájených na Vysoké škole báňské - Technické univerzitě Ostrava jsou uloženy v repozitáři DSpace. Přístup k plným textům mají všichni uživatelé bez omezení. Přístup je omezen pouze ve výjimečných případech, zpravidla z důvodu ochrany duševního vlastnictví. Nepřístupné práce jsou označeny jako closedAccess nebo embargoedAccess. Tištěné verze prácí jsou uloženy v Ústřední knihovně VŠB-TUO a jsou prezenčně přístupné ve studovně diplomových prací. Další nakládání s prací (kopírování, opisy, MVS)se řídí Knihovní a výpůjčním řádem Ústřední knihovny VŠB-TUO.
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: VŠB – Technická univerzita OstravaVŠB – Technická univerzita Ostrava
Hornicko-geologická fakultaBakalářský studijní program / obor:
Geodézie, kartografie a geoinformatika / Geoinformatika
Práce na příbuzné téma
-
Supervised and Unsupervised Machine Learning Methods for System Log Anomaly Detection
Júlia Ščensná -
Application of Machine Learning and Data Mining with Python for Business Analysis.
Md Faisal Ibn Haque -
Optimization techniques of neural networks for mobile platforms during training phase
Adam Grygar -
Simulating drone automation in agriculture using neural networks
Jakub Valent -
Use of spiking neural networks
Václav HONZÍK -
Visualization of hidden layers in convolutional neural networks
Jakub Hruška -
Simulation of Multiple Motile Agents Using Neural Networks
Branislav Ševc -
Fast object detection on mobile platforms using neural networks
Tomáš Repák