Možnosti druhového určení smíšených lesů pokročilými nástroji klasifikace – Bc. Eliška Mačáková
Bc. Eliška Mačáková
Master's thesis
Možnosti druhového určení smíšených lesů pokročilými nástroji klasifikace
Possibilities of species determination of mixed forests by advanced classification tools
Abstract:
Cílem diplomové práce bylo zhodnotit možnosti druhové klasifikace lužního smíšeného lesa, jež představuje jednu z nejcennějších lokalit ve střední Evropě. Do této studie vstupovala data hyperspektrální a data z laserového skenování, pořízená ve třech vegetačních obdobích roku 2019. Před zahájením klasifikace byl vyhotoven výškový model korun, který vyjadřuje relativní výškové poměry lesního porostu …moreAbstract:
The aim of the Master thesis was to evaluate the possibilities of tree species classification of mixed floodplain forest, which is one of the most valuable sites in Central Europe. In this study hyperspectral data and data from laser scanning, taken during three growing seasons, were used. Before the start of the tree species classification, a height canopy model was created to express relative height …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 1. 11. 2023
Identifier:
https://is.muni.cz/th/zegg4/
Thesis defence
- Date of defence: 13. 2. 2024
- Supervisor: Ing. Kateřina Tajovská, Ph.D.
- Reader: RNDr. Lukáš Herman, Ph.D.
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakultaMasaryk University
Faculty of ScienceMaster programme / field:
Cartography and geoinformatics / Cartography and geoinformatics
Theses on a related topic
-
Metoda podpůrných vektorů pro funkcionální data
Tomáš Pompa -
Klasifikace pomocí metod strojového učení
Tomáš Pompa -
Modelování vlivu podmínek prostředí na biologická společenstva s využitím metod strojového učení.
Hana Mlčochová -
Fiscal multipliers through machine learning
Juraj Szitás -
Machine learning and other robust approaches at the service of survival analysis: Alternatives to selected methods in statistical inference and prediction
Lubomír Štěpánek -
Application of a machine-learning pipeline to a multiclass classification problem
Miroslav Barus -
Predikce bankrotu firem s využitím machine learning
Adam Racl -
Využití strojového učení pro predikci Parkinsonovy nemoci
Lucie Pinterová