Porovnání mapování NATURA 2000 s výstupy mapování pomocí dálkového průzkumu Země na příkladu krkonošské tundry
Porovnání mapování NATURA 2000 s výstupy mapování pomocí dálkového průzkumu Země na příkladu krkonošské tundry Abstrakt Bakalářská práce je zaměřena na porovnání mapování NATURA 2000 s výsledky klasifikace družicových snímků Landsat 8 a WorldView-2 s různým prostorovým rozlišením na příkladu krkonoš...
Main Author: | |
---|---|
Other Authors: | , , |
Format: | Bachelor Thesis |
Language: | Czech |
Published: |
Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakulta
2016
|
Subjects: | |
Online Access: | http://hdl.handle.net/20.500.11956/74359 |
id |
ftunivpraha:oai:dspace.cuni.cz:20.500.11956/74359 |
---|---|
record_format |
openpolar |
spelling |
ftunivpraha:oai:dspace.cuni.cz:20.500.11956/74359 2023-05-15T18:40:13+02:00 Porovnání mapování NATURA 2000 s výstupy mapování pomocí dálkového průzkumu Země na příkladu krkonošské tundry Comparison of NATURA 2000 mapping with Earth Observation mapping (Case study of tundra in the Krkonoše Mts.) Ondrušková, Kateřina Kupková, Lucie Červená, Lucie Suchá, Renáta 2016 http://hdl.handle.net/20.500.11956/74359 Čeština cs_CZ cze Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakulta http://hdl.handle.net/20.500.11956/74359 174467 002103630 Earth Observation supervised classification unsupervised classification legend classification accuracy NATURA 2000 mapping dálkový průzkum Země klasifikace řízená klasifikace neřízená legenda přesnost klasifikace mapování NATURA 2000 bakalářská práce 2016 ftunivpraha 2021-03-29T23:16:24Z Porovnání mapování NATURA 2000 s výstupy mapování pomocí dálkového průzkumu Země na příkladu krkonošské tundry Abstrakt Bakalářská práce je zaměřena na porovnání mapování NATURA 2000 s výsledky klasifikace družicových snímků Landsat 8 a WorldView-2 s různým prostorovým rozlišením na příkladu krkonošské tundry. Snímky byly klasifikovány s využitím řízené klasifikace pomocí klasifikátoru Maximum Likelihood a neřízené klasifikace pomocí algoritmu ISODATA. Cílem práce bylo zjistit, jaké kategorie mapování Natura 2000 lze detekovat z družicových dat. Pro všechny klasifikace byla použita upravená legenda Natura 2000 na dvou úrovních. Nejlepších výsledků bylo pro oba snímky dosaženo neřízenou klasifikací na 1. úrovni legendy - celková přesnost pro snímek Landsat 8 byla 64,1 % a pro snímek World-View-2 67,16 %. Pro klasifikace byl použit software ENVI 5.1. Klíčová slova: dálkový průzkum Země, klasifikace řízená, klasifikace neřízená, legenda, přesnost klasifikace, mapování NATURA Comparison of NATURA 2000 mapping with Earth observation mapping (Case study of tundra in the Krkonoše Mts.) Abstract The bachelor thesis is focused on comparing Natura 2000 mapping with results of classification of Landsat 8 and WorldView-2 satellite images with different spatial resolution in the case study of tundra in the Krkonoše Mts. Satellite images were classified using Maximum Likelihood supervised classification and ISODATA unsupervised classification. The aim of the thesis was to find out what categories of Natura 2000 mapping are detectable using satellite images. For all classifications two levels of modified legend of the Natura 2000 mapping were used. The best results for both satellite images were achieved by unsupervised classification on level 1 of the legend - overall accuracy for Landsat 8 image was 64,1 % and for Word-View-2 image 67,16 %. Software ENVI 5.1 was used for all classifications. Keywords: Earth observation, supervised classification, unsupervised classification, legend, classification accuracy, NATURA mapping Department of Applied Geoinformatics and Cartography Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie Faculty of Science Přírodovědecká fakulta Bachelor Thesis Tundra Charles University CU Digital repository |
institution |
Open Polar |
collection |
Charles University CU Digital repository |
op_collection_id |
ftunivpraha |
language |
Czech |
topic |
Earth Observation supervised classification unsupervised classification legend classification accuracy NATURA 2000 mapping dálkový průzkum Země klasifikace řízená klasifikace neřízená legenda přesnost klasifikace mapování NATURA 2000 |
spellingShingle |
Earth Observation supervised classification unsupervised classification legend classification accuracy NATURA 2000 mapping dálkový průzkum Země klasifikace řízená klasifikace neřízená legenda přesnost klasifikace mapování NATURA 2000 Ondrušková, Kateřina Porovnání mapování NATURA 2000 s výstupy mapování pomocí dálkového průzkumu Země na příkladu krkonošské tundry |
topic_facet |
Earth Observation supervised classification unsupervised classification legend classification accuracy NATURA 2000 mapping dálkový průzkum Země klasifikace řízená klasifikace neřízená legenda přesnost klasifikace mapování NATURA 2000 |
description |
Porovnání mapování NATURA 2000 s výstupy mapování pomocí dálkového průzkumu Země na příkladu krkonošské tundry Abstrakt Bakalářská práce je zaměřena na porovnání mapování NATURA 2000 s výsledky klasifikace družicových snímků Landsat 8 a WorldView-2 s různým prostorovým rozlišením na příkladu krkonošské tundry. Snímky byly klasifikovány s využitím řízené klasifikace pomocí klasifikátoru Maximum Likelihood a neřízené klasifikace pomocí algoritmu ISODATA. Cílem práce bylo zjistit, jaké kategorie mapování Natura 2000 lze detekovat z družicových dat. Pro všechny klasifikace byla použita upravená legenda Natura 2000 na dvou úrovních. Nejlepších výsledků bylo pro oba snímky dosaženo neřízenou klasifikací na 1. úrovni legendy - celková přesnost pro snímek Landsat 8 byla 64,1 % a pro snímek World-View-2 67,16 %. Pro klasifikace byl použit software ENVI 5.1. Klíčová slova: dálkový průzkum Země, klasifikace řízená, klasifikace neřízená, legenda, přesnost klasifikace, mapování NATURA Comparison of NATURA 2000 mapping with Earth observation mapping (Case study of tundra in the Krkonoše Mts.) Abstract The bachelor thesis is focused on comparing Natura 2000 mapping with results of classification of Landsat 8 and WorldView-2 satellite images with different spatial resolution in the case study of tundra in the Krkonoše Mts. Satellite images were classified using Maximum Likelihood supervised classification and ISODATA unsupervised classification. The aim of the thesis was to find out what categories of Natura 2000 mapping are detectable using satellite images. For all classifications two levels of modified legend of the Natura 2000 mapping were used. The best results for both satellite images were achieved by unsupervised classification on level 1 of the legend - overall accuracy for Landsat 8 image was 64,1 % and for Word-View-2 image 67,16 %. Software ENVI 5.1 was used for all classifications. Keywords: Earth observation, supervised classification, unsupervised classification, legend, classification accuracy, NATURA mapping Department of Applied Geoinformatics and Cartography Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie Faculty of Science Přírodovědecká fakulta |
author2 |
Kupková, Lucie Červená, Lucie Suchá, Renáta |
format |
Bachelor Thesis |
author |
Ondrušková, Kateřina |
author_facet |
Ondrušková, Kateřina |
author_sort |
Ondrušková, Kateřina |
title |
Porovnání mapování NATURA 2000 s výstupy mapování pomocí dálkového průzkumu Země na příkladu krkonošské tundry |
title_short |
Porovnání mapování NATURA 2000 s výstupy mapování pomocí dálkového průzkumu Země na příkladu krkonošské tundry |
title_full |
Porovnání mapování NATURA 2000 s výstupy mapování pomocí dálkového průzkumu Země na příkladu krkonošské tundry |
title_fullStr |
Porovnání mapování NATURA 2000 s výstupy mapování pomocí dálkového průzkumu Země na příkladu krkonošské tundry |
title_full_unstemmed |
Porovnání mapování NATURA 2000 s výstupy mapování pomocí dálkového průzkumu Země na příkladu krkonošské tundry |
title_sort |
porovnání mapování natura 2000 s výstupy mapování pomocí dálkového průzkumu země na příkladu krkonošské tundry |
publisher |
Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakulta |
publishDate |
2016 |
url |
http://hdl.handle.net/20.500.11956/74359 |
genre |
Tundra |
genre_facet |
Tundra |
op_relation |
http://hdl.handle.net/20.500.11956/74359 174467 002103630 |
_version_ |
1766229480258404352 |