Klasifikace liniových prvků z družicových dat

Kolankiewiczová, Soňa

Classification of line features from remote sensing data

dc.contributor.advisor	Potůčková, Markéta
dc.creator	Kolankiewiczová, Soňa
dc.date.accessioned	2017-04-20T10:40:51Z
dc.date.available	2017-04-20T10:40:51Z
dc.date.issued	2009
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/20.500.11956/26120
dc.description.abstract	Tato práce se věnuje objektové klasifikaci liniových prvků z družicových dat. Hlavním cílem práce je stanovení vhodného postupu klasifikace vybraných liniových prvků (silnice a železnice) z dat velmi vysokého rozlišení. První část práce se zabývá obecnými přístupy ke klasifikaci liniových prvků a teoretickými rozdíly mezi objektově orientovanou a pixelovou klasifikací. Druhé část je věnována samotné klasifikaci liniových prvků. K dispozici byly snímky velmi vysokého rozlišení družice QuickBird z oblasti okolí Prahy. Nejprve byl navržen postup objektově orientované klasifikace. Pomocí programu Definiens Developer a na základě poznatků z práce Nobregy et al. (2006) byla provedena segmentace a samotná klasifikace vybraného území na snímku. Pro porovnání byla na stejném výřezu vytvořena řízená pixelová klasifikace metodou "minimum distance". Pro ověření navržené klasifikační báze byla vyzkoušena objektová klasifikace ještě na jiném výřezu ze stejného snímku a na výřezu ze snímku pořízeného nad jiným územím a v jiném čase. Na závěr byly obě metody porovnány vizuálním a statistickým vyhodnocením. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)	cs_CZ
dc.description.abstract	This work deals with object-based classification of high resolution data. The aim of the thesis (paper, work) is to develope an acceptable classification process of linear features (roads and railways) from high-resolution satellite images. The first part shows different approaches of the linear feature classification and compares theoretic differences between an object-oriented and a pixel-based classification. Linear feature classification was created in the second part. The high-resolution QuickBird satellite images showing Prague surroudings were used for this classification. Using Definiens Developer software and the paper of Nobrega et al. (2006) the segmentation and object-based classification was created on the selected area of the satellite image. Minimum distance method of a pixel-based classification of the same part of image was generated to compare these two methods of classifications. Another classification was created in an another satellite image to verify developed classification process. At the end a visual and statistical accuracy assessment was done to compare an object-oriented and a pixel-based classification . Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)	en_US
dc.language	Čeština	cs_CZ
dc.language.iso	cs_CZ
dc.publisher	Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakulta	cs_CZ
dc.title	Klasifikace liniových prvků z družicových dat	cs_CZ
dc.type	diplomová práce	cs_CZ
dcterms.created	2009
dcterms.dateAccepted	2009-09-22
dc.description.department	Department of Applied Geoinformatics and Cartography	en_US
dc.description.department	Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie	cs_CZ
dc.description.faculty	Faculty of Science	en_US
dc.description.faculty	Přírodovědecká fakulta	cs_CZ
dc.identifier.repId	69591
dc.title.translated	Classification of line features from remote sensing data	en_US
dc.contributor.referee	Kupková, Lucie
dc.identifier.aleph	001176448
thesis.degree.name	Mgr.
thesis.degree.level	navazující magisterské	cs_CZ
thesis.degree.discipline	Kartografie a geoinformatika	cs_CZ
thesis.degree.discipline	Cartography and Geoinformatics	en_US
thesis.degree.program	Geografie	cs_CZ
thesis.degree.program	Geography	en_US
uk.thesis.type	diplomová práce	cs_CZ
uk.taxonomy.organization-cs	Přírodovědecká fakulta::Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie	cs_CZ
uk.taxonomy.organization-en	Faculty of Science::Department of Applied Geoinformatics and Cartography	en_US
uk.faculty-name.cs	Přírodovědecká fakulta	cs_CZ
uk.faculty-name.en	Faculty of Science	en_US
uk.faculty-abbr.cs	PřF	cs_CZ
uk.degree-discipline.cs	Kartografie a geoinformatika	cs_CZ
uk.degree-discipline.en	Cartography and Geoinformatics	en_US
uk.degree-program.cs	Geografie	cs_CZ
uk.degree-program.en	Geography	en_US
thesis.grade.cs	Výborně	cs_CZ
thesis.grade.en	Excellent	en_US
uk.abstract.cs	Tato práce se věnuje objektové klasifikaci liniových prvků z družicových dat. Hlavním cílem práce je stanovení vhodného postupu klasifikace vybraných liniových prvků (silnice a železnice) z dat velmi vysokého rozlišení. První část práce se zabývá obecnými přístupy ke klasifikaci liniových prvků a teoretickými rozdíly mezi objektově orientovanou a pixelovou klasifikací. Druhé část je věnována samotné klasifikaci liniových prvků. K dispozici byly snímky velmi vysokého rozlišení družice QuickBird z oblasti okolí Prahy. Nejprve byl navržen postup objektově orientované klasifikace. Pomocí programu Definiens Developer a na základě poznatků z práce Nobregy et al. (2006) byla provedena segmentace a samotná klasifikace vybraného území na snímku. Pro porovnání byla na stejném výřezu vytvořena řízená pixelová klasifikace metodou "minimum distance". Pro ověření navržené klasifikační báze byla vyzkoušena objektová klasifikace ještě na jiném výřezu ze stejného snímku a na výřezu ze snímku pořízeného nad jiným územím a v jiném čase. Na závěr byly obě metody porovnány vizuálním a statistickým vyhodnocením. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)	cs_CZ
uk.abstract.en	This work deals with object-based classification of high resolution data. The aim of the thesis (paper, work) is to develope an acceptable classification process of linear features (roads and railways) from high-resolution satellite images. The first part shows different approaches of the linear feature classification and compares theoretic differences between an object-oriented and a pixel-based classification. Linear feature classification was created in the second part. The high-resolution QuickBird satellite images showing Prague surroudings were used for this classification. Using Definiens Developer software and the paper of Nobrega et al. (2006) the segmentation and object-based classification was created on the selected area of the satellite image. Minimum distance method of a pixel-based classification of the same part of image was generated to compare these two methods of classifications. Another classification was created in an another satellite image to verify developed classification process. At the end a visual and statistical accuracy assessment was done to compare an object-oriented and a pixel-based classification . Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)	en_US
uk.file-availability	V
uk.publication.place	Praha	cs_CZ
uk.grantor	Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakulta, Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie	cs_CZ
dc.identifier.lisID	990011764480106986