| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava
Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Ocenjevanje vlažnosti tal z uporabo radarskih slik in globokega učenja : magistrsko delo
Avtorji:ID Peterkovič, Tomaž (Avtor)
ID Gleich, Dušan (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Peterkovic_Tomaz_2021.pdf (8,61 MB)
MD5: CD71459C5E3B317E5257DEEE9CB41D85
PID: 20.500.12556/dkum/6c1e87b2-d452-493f-a480-a1e4c1db7ee2
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Magistrsko delo temelji na obdelavi satelitskih slik in uporabi globokih konvolucijskih nevronskih mrež. V vsebini zaključnega dela je opisano raziskovalno delo s področja uporabe polarimetričnega SAR-a. Namen dela je načrtovanje in izdelovanje sistema, ki bi lahko bil sposoben obdelati satelitsko sliko tako, da se iz nje lahko določi vlažnost tal. Za ocenjevanje le-te so bile uporabljene globoke konvolucijske nevronske mreže, ki so se izkazale za zelo uporabne. V postopku izdelave so bili uporabljeni programi za obdelovanje atmosferskih slik s pomočjo polarimetrije, kot so PolSARpro in SNAP. Za nadaljnjo obdelavo slik in načrtovanje globoke konvolucijske nevronske mreže se je uporabljal programski jezik Python v okolju Visual Studio.
Ključne besede:Daljinsko zaznavanje, nevronske mreže, ocenjevanje vlažnosti tal, polarimetrija, PolSARpro, Python
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[T. Peterkovič]
Leto izida:2021
Št. strani:X, 84 str.
PID:20.500.12556/DKUM-80252 Novo okno
UDK:520.85:681.542.4(043.2)
COBISS.SI-ID:83194371 Novo okno
Datum objave v DKUM:18.10.2021
Število ogledov:816
Število prenosov:125
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
PETERKOVIČ, Tomaž, 2021, Ocenjevanje vlažnosti tal z  uporabo radarskih slik in  globokega učenja : magistrsko delo [na spletu]. Magistrsko delo. Maribor : T. Peterkovič. [Dostopano 19 april 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=80252
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Iščem podobna dela...Prosim, počakajte...
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-SA 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Deljenje pod enakimi pogoji 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.sl
Opis:Ta licenca Creative Commons je zelo podobna običajni licenci Priznanje avtorstva, vendar zahteva, da so materialne avtorske pravice na izpeljanih delih upravljane z enako licenco.
Začetek licenciranja:03.09.2021

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Evaluation of soil humidity using radar images and deep learning
Opis:The master's thesis is based on the processing of satellite images and the use of deep convolutional neural networks. In the content there is described research work in the field of polarimetric SAR. The purpose of the work is to design and manufacture a system, that could be able to process a satellite image so that soil moisture can be determined from it. To evaluate this, we used deep convolutional neural networks, which we believe could prove very useful. In the developing process, we used programs for processing atmospheric images using polarimetry. such as PolSARpro and SNAP. The Python programming language in the Visual Studio environment was used to further process the images and design the deep convolutional neural network.
Ključne besede:Remote sensing, neural networks, evaluation of soil humidity, polarimetry, PolSARpro, Python


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