| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Zaznava oljnih madežev v multispektralnih satelitskih slikah : diplomsko delo
Avtorji:Kužner, Marko (Avtor)
Mongus, Domen (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Selčan, David (Komentor)
Rotovnik, Tomaž (Komentor)
Datoteke:.pdf UN_Kuzner_Marko_2020.pdf (1,57 MB, Vsebina bo dosegljiva po 31.08.2023)
MD5: 6F595C4AFAB21ACABABF2DAF3F1FA798
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga (mb11)
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V tem diplomskem delu predstavljamo analizo metod za zaznavanje oljnih madežev na vodni površini s satelitom TRISAT. Primerjali smo metodo največjega verjetja in nevronsko mrežo. Algoritma smo učili in testirali nad dvema različnima bazama podatkov. Z rezultati smo pokazali, da je metoda največjega verjetja računsko in prostorsko bolj spremenljiva pri manjšem številu vhodnih podatkov, medtem ko se je nevronska mreža izkazala za natančnejšo. S primerjavo najboljših izbranih kanalov nad bazama podatkov smo pokazali, da so si izbrani kanali podobni. Rezultate tega diplomskega dela lahko uporabimo za izvedbo algoritma nad referenčnimi slikami satelita TRISAT.
Ključne besede:satelit TRISAT, metoda največjega verjetja, nevronske mreže, zaznavanje olja, kratkovalovni infrardeči spekter
Leto izida:2020
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[M. Kužner]
Št. strani:X, 30 f.
Izvor:Maribor
UDK:004.93:629.783(043.2)
COBISS_ID:41195267 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:GGETQJ3T
Število ogledov:449
Število prenosov:0
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:31.08.2020

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Detection of oil spills in multispectral satellite images
Opis:This diploma thesis explored methods for the detection of oil spills in multispectral satellite images. We compared the maximum likelihood classification and neural networks. Algorithms were trained and tested over two different databases. Results showed that the maximum likelihood classification is computationally and space complexity more suitable for a smaller number of inputs, while the neural network proved to be more accurate on the other side. A comparison of the best selected channels over the databases showed that selected channels were similar. The results of this diploma thesis can be used for the implementation of an algorithm on the reference images of satellite TRISAT.
Ključne besede:satellite TRISAT, maximum likelihood classification, neural networks, oil detection, short-wavelength infrared spectrum


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici