Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, Ljubljana (FGGLJ)
  • Modeliranje in klasifikacija časovnih vrst satelitskih posnetkov s strojnim učenjem : doktorska disertacija = Modeling and classification of satellite image time series with machine learning : doctoral dissertation
    Račič, Matej
    Časovne vrste satelitskih posnetkov (ang. Satellite Image Time Series SITS) so ključnega pomena za spremljanje dinamike vegetacije in sprememb pokrovnosti. V okviru doktorske raziskave smo ... obravnavali različne vidike priprave in analize SITS z nalogo klasifikacije travnikov in kmetijskih kultur. Raziskali smo optimalno gostoto SITS za klasifikacijo travnikov in ugotovili, da tri do štiri opazovanja na mesec zadostujejo za doseganje rezultatov, ki se za manj kot 0,05 razlikujejo v meri F1 od tistih, pridobljenih z uporabo polnih (brezoblačnih) SITS. Preučili smo možnost zgodnje klasifikacije kmetijskih kultur različnih let z uporabo prenosa znanja. Modeli, učeni le na izvornih (ang. source) letih, so v povprečju na ciljnih (ang. target) letih dosegli mero F1 0,825 (mejna vrednost). Z uporabo prenosa znanja smo mejno vrednost F1 presegli z uporabo 48.000 učnih primerov (6 % razpoložljivih referenčnih podatkov) iz ciljnega leta že v sredini julija. Predstavili smo nov radarsko optični vegetacijski indeks (ROVI), ki združuje normiran diferencialni vegetacijski indeks (NDVI) in radarsko koherenco ter omogoča ustvarjanje gostejših časovnih vrst, s čimer doseže boljše rezultate od tradicionalnih metod za zapolnjevanje vrzeli. Naša raziskava pomembno prispeva k boljšemu razumevanju obdelave in analize SITS ter ponuja smernice za učinkovito spremljanje vegetacije tudi v primeru omejenih referenčnih podatkov. Ovrednotenje postopkov in metod omogoča utemeljeno izbiro ustreznih pristopov za pripravo podatkov, saj doktorska raziskava nudi analizo pridobljenih rezultatov na primeru klasifikacije kmetijskih kultur in travnikov. Poleg tega doktorska raziskava prikaže potencial združevanja radarskih in optičnih podatkov za izboljšanje zanesljivosti in gostote časovnih vrst za spremljanje razvoja vegetacije.
    Vrsta gradiva - disertacija ; neleposlovje za odrasle
    Založništvo in izdelava - Ljubljana : [M. Račič], 2025
    Jezik - slovenski
    COBISS.SI-ID - 237102339

    Povezava(-e):

    Repozitorij Univerze v Ljubljani – RUL

Rezervirajte gradivo na želenem mestu prevzema.

Mesto prevzema Status gradiva Rezervacija
Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, Ljubljana
prosto - na dom, čas izposoje: 1 mes.
Signatura – lokacija, inventarna št. ... Status izvoda
Centralna knjižnica na Jamovi
043.3 RAČIČ M. Modeliranje
IN: 520250004 Centralna knjižnica na Jamovi
043.3 RAČIČ M. Modeliranje
IN: 520250004 		prosto - na dom, čas izposoje: 1 mes.
Centralna knjižnica na Jamovi
Č 043.3 RAČIČ M. Modeliranje
IN: 520250005 Centralna knjižnica na Jamovi
Č 043.3 RAČIČ M. Modeliranje
IN: 520250005 		prosto - za čitalnico
loading ...
loading ...
loading ...

Vnos na polico