Zobrazit minimální záznam

Classification of land cover change in Ethiopia using Landsat and Sentinel-2 data
dc.contributor.advisorLaštovička, Josef
dc.creatorZadražil, Filip
dc.date.accessioned2022-04-11T10:11:50Z
dc.date.available2022-04-11T10:11:50Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/147703
dc.description.abstractTato bakalářská práce je zaměřena na porovnání klasifikátorů Random Forest (RF) a CART na příkladu etiopského regionu Sidama. Pro tento region byla provedena analýza vývoje krajinného pokryvu mezi roky 2014 a 2020. Softwarem využitým ke klasifikaci byla cloudová platforma Google Earth Engine (GEE). Řízená klasifikace byla provedena na snímcích z misí Landsat 8 a Sentinel-2, které byly načteny z datového katalogu Earth Engine. Pro trénovací body byla využita data z in-situ měření, u vstupních dat byla ověřena variabilita v čase pomocí volně dostupných dat v Google Earth Pro. V rámci řešeršní části se práce věnuje metodám a výsledkům výzkumů, které byly prováděny v tématu blízkém této práci. V empirické části se práce věnuje analýze dat Landsat 8 a Sentinel-2, porovnáno bylo temporální, prostorové i spektrální rozlišení. Z hlediska temporálního rozlišení bylo prokázáno, že data Sentinel-2 díky dvěma paralelně snímajícím družicím umožňují snímat až třikrát více snímků pro stejné území v rámci Etiopie. Spektrální a prostorové rozlišení Sentinel-2 umožňuje lépe pozorovat menší a hůře odlišitelné prvky. Data byla následně využita pro klasifikace land cover pomocí klasifikátorů RF a CART v cloud based prostředí GEE. Klasifikátor RF umožnil získat vyšší celkovou přesnost, konkrétně až 82 % u dat Sentinel-2...cs_CZ
dc.description.abstractThis bachelor thesis is focused on the comparison of Random Forest (RF) and CART classifiers on the example of the Ethiopian region of Sidama. An analysis of land cover change between 2014 and 2020 was performed for this region. The cloud-based platform Google Earth Engine (GEE) was used for classifications. Supervised classifications were performed on images from Landsat 8 and Sentinel-2 missions, which were retrieved from the Earth Engine data catalogue. Data from in-situ measurement was used for training polygons, variability of input data over time was verified with Google Earth Pro. In the research part, the work deals with the methods and results of research that were conducted in a topic close to this work. In the empirical part, the work deals with the analysis of Landsat 8 and Sentinel-2 data. The temporal, spatial and spectral resolution were compared. In terms of temporal resolution, it has been shown that Sentinel-2 data allows up to three times more images for the same area thanks to the two satellites scanning in parallel. Spectral and spatial resolution of Sentinel-2 allows better observation of smaller and less distinguishable elements. The data was then used for land cover classifications using RF and CART classifiers in the cloud-based GEE environment. The RF classifier made it...en_US
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Přírodovědecká fakultacs_CZ
dc.subjectclassificationen_US
dc.subjectEthiopiaen_US
dc.subjectLandsaten_US
dc.subjectSentinel-2en_US
dc.subjectland cover changeen_US
dc.subjectklasifikacecs_CZ
dc.subjectEthiopiacs_CZ
dc.subjectLandsatcs_CZ
dc.subjectSentinel-2cs_CZ
dc.subjectzměny land covercs_CZ
dc.titleKlasifikace land cover change v Etiopii pomocí dat Landsat a Sentinel-2cs_CZ
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2021
dcterms.dateAccepted2021-09-03
dc.description.departmentDepartment of Applied Geoinformatics and Cartographyen_US
dc.description.departmentKatedra aplikované geoinformatiky a kartografiecs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Scienceen_US
dc.description.facultyPřírodovědecká fakultacs_CZ
dc.identifier.repId233483
dc.title.translatedClassification of land cover change in Ethiopia using Landsat and Sentinel-2 dataen_US
dc.contributor.refereeSvoboda, Jan
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineGeografie a kartografiecs_CZ
thesis.degree.disciplineGeography and Cartographyen_US
thesis.degree.programGeografiecs_CZ
thesis.degree.programGeographyen_US
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csPřírodovědecká fakulta::Katedra aplikované geoinformatiky a kartografiecs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Science::Department of Applied Geoinformatics and Cartographyen_US
uk.faculty-name.csPřírodovědecká fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Scienceen_US
uk.faculty-abbr.csPřFcs_CZ
uk.degree-discipline.csGeografie a kartografiecs_CZ
uk.degree-discipline.enGeography and Cartographyen_US
uk.degree-program.csGeografiecs_CZ
uk.degree-program.enGeographyen_US
thesis.grade.csVelmi dobřecs_CZ
thesis.grade.enVery gooden_US
uk.abstract.csTato bakalářská práce je zaměřena na porovnání klasifikátorů Random Forest (RF) a CART na příkladu etiopského regionu Sidama. Pro tento region byla provedena analýza vývoje krajinného pokryvu mezi roky 2014 a 2020. Softwarem využitým ke klasifikaci byla cloudová platforma Google Earth Engine (GEE). Řízená klasifikace byla provedena na snímcích z misí Landsat 8 a Sentinel-2, které byly načteny z datového katalogu Earth Engine. Pro trénovací body byla využita data z in-situ měření, u vstupních dat byla ověřena variabilita v čase pomocí volně dostupných dat v Google Earth Pro. V rámci řešeršní části se práce věnuje metodám a výsledkům výzkumů, které byly prováděny v tématu blízkém této práci. V empirické části se práce věnuje analýze dat Landsat 8 a Sentinel-2, porovnáno bylo temporální, prostorové i spektrální rozlišení. Z hlediska temporálního rozlišení bylo prokázáno, že data Sentinel-2 díky dvěma paralelně snímajícím družicím umožňují snímat až třikrát více snímků pro stejné území v rámci Etiopie. Spektrální a prostorové rozlišení Sentinel-2 umožňuje lépe pozorovat menší a hůře odlišitelné prvky. Data byla následně využita pro klasifikace land cover pomocí klasifikátorů RF a CART v cloud based prostředí GEE. Klasifikátor RF umožnil získat vyšší celkovou přesnost, konkrétně až 82 % u dat Sentinel-2...cs_CZ
uk.abstract.enThis bachelor thesis is focused on the comparison of Random Forest (RF) and CART classifiers on the example of the Ethiopian region of Sidama. An analysis of land cover change between 2014 and 2020 was performed for this region. The cloud-based platform Google Earth Engine (GEE) was used for classifications. Supervised classifications were performed on images from Landsat 8 and Sentinel-2 missions, which were retrieved from the Earth Engine data catalogue. Data from in-situ measurement was used for training polygons, variability of input data over time was verified with Google Earth Pro. In the research part, the work deals with the methods and results of research that were conducted in a topic close to this work. In the empirical part, the work deals with the analysis of Landsat 8 and Sentinel-2 data. The temporal, spatial and spectral resolution were compared. In terms of temporal resolution, it has been shown that Sentinel-2 data allows up to three times more images for the same area thanks to the two satellites scanning in parallel. Spectral and spatial resolution of Sentinel-2 allows better observation of smaller and less distinguishable elements. The data was then used for land cover classifications using RF and CART classifiers in the cloud-based GEE environment. The RF classifier made it...en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Přírodovědecká fakulta, Katedra aplikované geoinformatiky a kartografiecs_CZ
thesis.grade.code2
dc.contributor.consultantŠtych, Přemysl
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV