ALL libraries (COBIB.SI union bibliographic/catalogue database)
13.
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.
Type of material - dissertation
; adult, serious
Publication and manufacture - Ljubljana : [M. Račič], 2025
It was not necessary to add the material to the shelf.
Bibliographic material was successfully added on shelf.
Adding bibliographical material on shelf was not successful.
Material is already on the shelf.
Permalink
URL:
Impact factor
Access to the JCR database is permitted only to users from Slovenia. Your current IP address is not on the list of IP addresses with access permission, and authentication with the relevant AAI accout is required.
Year
Impact factor
Edition
Category
Classification
JCR
SNIP
JCR
SNIP
JCR
SNIP
JCR
SNIP
Impact factor
Select the library membership card:
DRS,
in which the journal is indexed
Database name
Field
Year
Links to authors' personal bibliographies
Links to information on researchers in the SICRIS system
Subject headings in COBISS General List of Subject Headings
Select pickup location
The material from the parent unit is free. If the material is delivered to the pickup location from another unit, the library may charge you for this service.
