Number of the records: 1
Porovnání "per-pixel" klasifikátorů pro identifikaci zástavby
Title statement Porovnání "per-pixel" klasifikátorů pro identifikaci zástavby [rukopis] / Eva Tögelová Additional Variant Titles Porovnání "per-pixel" klasifikátorů pro identifikaci zástavby Personal name Tögelová, Eva (dissertant) Translated title The comparison of the "per-pixel" classifiers for identification of built up areas Issue data 2011 Phys.des. 49 s. (63 061) : il., tab. + 1 DVD Note Oponent Jan Harbula Ved. práce Jakub Miřijovský Another responsib. Harbula, Jan (opponent) Miřijovský, Jakub, 1982- (thesis advisor) Another responsib. Univerzita Palackého. Katedra geoinformatiky (degree grantor) Keywords per-pixel klasifikátory * klasifikace * identifikace zástavby * letecké snímky * družicové snímky * chybové matice * dálkový průzkum Země * digitální zpracování obrazu * per-pixel classifiers * classification * identification of built up areas * aerial photographs * satellite images * remote sensing * digital image processing Form, Genre bakalářské práce bachelor's theses UDC (043)378.22 Country Česko Language čeština Document kind PUBLIKAČNÍ ČINNOST Title Bc. Degree program Bakalářský Degree program Geografie Degreee discipline Geoinformatika a geografie book
Kvalifikační práce Downloaded Size datum zpřístupnění 00134699-356012175.pdf 8 4.2 MB 23.05.2011 Posudek Typ posudku 00134699-ved-422355938.doc Posudek vedoucího 00134699-opon-181829867.pdf Posudek oponenta
Cílem bakalářské práce bylo porovnat vybrané per-pixel klasifikátory pro identifikaci zástavby. V rámci pracovního postupu byl vytvořen podrobný popis jednotlivých klasifikátorů a na vybraných datech bylo provedeno jejich testování. Testovanými algoritmy byly klasifikátory minimální vzdálenosti, pravoúhelníků, maximální pravděpodobnosti a Mahalanobisovy vzdálenosti. U klasifikátoru s proměnnou (v tomto případě u klasifikátoru pravoúhelníků) bylo vyzkoušeno vícero možností. Bylo provedeno statistické hodnocení přesnosti klasifikace, a to formou vytvoření chybové matice a výpočtu Kappa koeficientu. Chybové matice obsahovaly procentuální hodnoty vypočtených přesností a zastoupení chyb. Podle těchto údajů bylo dále provedeno slovní zhodnocení jednotlivých klasifikátorů s výběrem nejvhodnějšího pro konkrétní druh dat. Následně byly pro vybraný snímek vyzkoušeny postklasifikační úpravy formou majoritní filtrace. Nakonec byla s nejvhodnějším klasifikátorem pro vybranou datovou sadu provedena identifikace zástavby ve větším plošném rozsahu. Výsledky práce lze využít pro další studijní a pracovní účely, jako je například monitorování změn rozlohy zastavěného území v časovém horizontu.The target of this bachelor thesis was to compare the selected per-pixel classifiers which are used to identify built-up areas in digital images. In the scope of work process a detailed description of each classifier was created and they were subsequently tested. The tested algorithms were a minimum distance classifier, a parallelepipeds classifier, a maximum likelihood classifier and a Mahalanobis distance classifier. Several options for classifier with the variable were tested (in this case, the parallelepiped classifier). A statistical evaluation of the accuracy of classification was performed by creating an error matrix and calculating Kappa coefficient. The error matrix contains percentages of the statistical precision and number of errors. According to these data a verbal assessment of the classifiers was made and the best classifier for a particular dataset was chosen. The classified images were adjusted by the majority filter. Another task was to implement the most appropriate classifier for a selected dataset to identify built-up area in the greater areal extent. The results of the work may be used for planning studies, e.g. monitoring changes in extent of built up area.
Number of the records: 1