UNI-MB - logo
UMNIK - logo
 
(UM)
  • Metoda za izboljšanje prostorsko-časovne ločljivosti okoljskih geoprostorskih podatkov z uporabo lokalnih meritev in satelitskih slik : doktorska disertacija
    Cukjati, Jernej
    V doktorski disertaciji predstavimo novo metodo za izboljšavo prostorsko-časovne ločljivosti okoljskih geoprostorskih podatkov. Geoprostorske podatke pogosto dobimo tudi iz meritev, ki jih zajamemo z ... lokalnimi ali s satelitskimi senzorji. Pomanjkljivost teh zajemov so redki lokalni senzorji in nizka časovna ločljivost satelitskih slik. Prostorsko in časovno ločljivost izboljšamo s souporabo podatkov iz meritev obeh podatkovnih virov. Najprej opazovano območje razdelimo v mrežo pikslov in nad lokalnimi senzorji sestavimo Voronoijev diagram. Središča Voronoijevih celic ustrezajo lokacijam lokalnih senzorjev, ki v danem časovnem trenutku vračajo veljavne izmerjene vrednosti. Za nabor pikslov znotraj vsake posamezne Voronoijeve celice zgradimo ločene regresijske modele s strojnim učenjem. Razlagalne spremenljivke regresijskih modelov so pretekli podatki iz meritev lokalnih senzorjev trenutno izbrane Voronoijeve celice in njenih sosed, ciljne vrednosti pa so iz izbranega nabora pikslov satelitskih slik. Po izračunu vrednosti okoljske spremenljivke v vseh pikslih na opazovanem območju dobimo geolocirano rastrsko sliko okoljske spremenljivke. Predlagano metodo smo uporabili na podatkih meritev lokalnih senzorjev in satelitskih slik toplogrednega plina NO2. Regresijske modele smo zgradili s tremi metodami: algoritmom najbližjih sosedov, linearno regresijo in večplastno naprej usmerjeno nevronsko mrežo. Najvišjo točnost smo dosegli z nevronsko mrežo. Predlagano metodo smo primerjali s petimi referenčnimi metodami, ki so bile predstavljene v zadnjih treh letih. Te metode so: geografsko-časovno obtežena nevronska mreža, prilagodljiva grafovska konvolucijska povratna nevronska mreža, časovna grafovska konvolucijska nevronska mreža z mehanizmom pozornosti, nevronska mreža za izmenjevanje sporočil, združena z mrežami dolgega kratkoročnega spomina, in globoko ansambelsko strojno učenje. Po točnosti je najboljše rezultate dala naša metoda. Najbolj se nam je približala metoda, sestavljena iz nevronske mreže za izmenjavo sporočil in nevronske mreže z dolgim kratkoročnim spominom. Od te smo bili točnejši za približno 5 %.
    Type of material - dissertation ; adult, serious
    Publication and manufacture - Maribor : [J. Cukjati], 2023
    Language - slovenian
    COBISS.SI-ID - 166705667

Library Call number – location, accession no. ... Copy status
Library of Technical Faculties, Maribor pisarna A-003 (FERI) DD B CUKJATI J. Metoda available - reading room
University of Maribor Library Skladišče II 109131 available - reading room
loading ...
loading ...
loading ...