Využití metod hlubokého učení pro klasifikaci krajinného pokryvu z dat Sentinel-2 – Bc. Jakub Fér
Bc. Jakub Fér
Master's thesis
Využití metod hlubokého učení pro klasifikaci krajinného pokryvu z dat Sentinel-2
Using deep learning methods and Sentinel-2 for land cover classification
Anotácia:
V posledních letech dochází k výraznému a stále se zrychlujícímu rozvoji technologií umělé inteligence. Tento rozvoj se nevyhnul ani oblastem dálkového průzkumu Země (DPZ). V DPZ se neustále potýkáme s úkoly, které vyžadují klasifikaci krajinného pokryvu. Tato práce se zaměřuje na využití technologií hlubokého učení, porovnání různých dostupných způsobů klasifikace krajinného pokryvu a vytvoření …viacAbstract:
Recent years have seen significant and accelerating advances in machine learning, deep learning and artificial intelligence technologies. This development has not avoided the field of remote sensing (RS). In remote sensing, we are constantly faced with tasks that require the classification of landscape cover. This focuses on the use of deep learning technologies, comparing different available …viac
Jazyk práce: Czech
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 3. 2024
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 20. 5. 2024
- Vedúci: Ing. Tomáš Klouček, Ph.D.
- Oponent: Jiří Prošek, Ing.
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
FÉR, Jakub. \textit{Využití metod hlubokého učení pro klasifikaci krajinného pokryvu z dat Sentinel-2}. Online. Diplomová práca. Praha: Česká zemědělská univerzita v Praze, Faculty of Environmental Sciences. 2024. Dostupné z: https://theses.cz/id/5itk77/.
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Česká zemědělská univerzita v Praze, Fakulta životního prostředíCzech University of Life Sciences Prague
Faculty of Environmental SciencesMaster programme:
Spatial Sciences in the Environment
Práce na příbuzné téma
-
Volně dostupná prostorová a data a jejich využití v konceptu "Smart City"
Anna Hradecká -
Data a Sport – Specifika využití Data Miningových metod ve sportu
Vojtěch Palatínus -
Assessment of ozone and solar ultraviolet radiation near the edge of southern polar vortex using ground-based and satellite data products
Klára Čížková -
Application of machine learning to satellite data for classification of the precipitation spatial characteristics
Mariia Kavalerova -
The Assimilation of Synthetic Aperture Radar Satellite Data into the Simulation of Crop Model
Lukáš Tůma -
Assessing the function of controlled drainage using satellite data
Teshome Yetmgeta Manyazewal -
Map of main forest tree species derived from satellite data
Anton Malyshev -
Analyzing Data Lakehouse: The Latest Evolution of Big Data Architectures and Its Benefits for Data Science
Ondřej Holub
Názov
Vložil
Vložené
Práva