VSE knjižnice (vzajemna bibliografsko-kataložna baza podatkov COBIB.SI)
  • Uporaba večsenzorskih časovnih vrst satelitskih posnetkov za spremljanje stanja gozdov v izbranih ekoloških regijah Slovenije : doktorska disertacija = Use of Multisensor Time Series of Satellite Imagery for Monitoring Forest Conditions in Selected Ecological Regions of Slovenia : doctoral dissertation
    Potočnik Buhvald, Ana
    Doktorska naloga raziskuje uporabo večsenzorskih časovnih vrst satelitskih posnetkov za spremljanje stanja gozdov v izbranih ekoloških regijah Slovenije. V ospredju je kombinacija optičnih ... (Sentinel-2, PlanetScope) in radarskih (Sentinel-1) podatkov produkta koherenca za kartiranje drevesnih vrst, analizo daljinsko zaznane fenologije ter zaznavanje nenadnih sprememb, kot so poseki in naravna mortaliteta dreves. Raziskava se osredotoča na obdobje 2017–2021. Osrednja tema doktorske naloge je razvoj metodologije za letno kartiranje drevesnih vrst s časovnimi vrstami satelitskih posnetkov. Pri tem najboljše rezultate dosežemo z uporabo optičnih časovnih vrst Sentinel-2 (90-% klasifikacijska točnost), čemur sledijo kombinirane večsenzorske časovne vrste produkta koherence in optične časovne vrste (89-% klasifikacijska točnost), medtem ko s samo časovno vrsto koherence izbrane drevesne vrste ločimo s približno 75-% klasifikacijsko točnostjo. Rezultati klasifikacije predstavljajo temelj za analizo sezonskih sprememb, daljinsko zaznane fenologije ter nenadnih sprememb, vključno s poseki in naravno mortaliteto. Rezultati daljinsko zaznane fenologije kažejo, da so pri napovedovanju ključnih fenoloških faz začetka (SOS) in konca (EOS) rastne sezone najpomembnejši spektralni indeksi, ki temeljijo na spektralnih kanalih rdečega roba, bližnje infrardeče in kratko valovne infrardeče svetlobe, predvsem IRECI, EVI, EVI2, SAVI, ARVI in kNDVI. Pri zaznavanju nenadnih sprememb sta ključna indeksa NBSI in NDVI, saj najbolje odražata degradacijo vegetacije in spremembe v gozdnem ekosistemu. Napadov lubadarja z uporabo obstoječih satelitskih podatkov (Sentinel-1, Sentinel-2 in PlanetScope) ni mogoče pravočasno identificirati v zgodnji fazi, lahko pa z njimi v kombinaciji s podatki in situ pripravimo kakovosten nabor podatkov, ki omogoča kasnejšo implementacijo naprednih metod, kot so konvolucijske nevronske mreže (CNN), v kombinaciji z dodatnimi podatkovnimi viri, kot so hiperspektralni posnetki.
    Vrsta gradiva - disertacija ; neleposlovje za odrasle
    Založništvo in izdelava - Ljubljana : [A. Potočnik Buhvald], 2025
    Jezik - slovenski
    COBISS.SI-ID - 241365251

    Povezava(-e):

    Repozitorij Univerze v Ljubljani – RUL

Knjižnica/institucija Kraj Akronim Za izposojo Druga zaloga
Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, Ljubljana Ljubljana FGGLJ na dom 1 izv.
v čitalnico 1 izv.
Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana Ljubljana NUK v čitalnico 1 izv.
ni za izposojo 1 izv.
loading ...
loading ...
loading ...

Vnos na polico