prikaz prve stranice dokumenta Analiza satelitskih snimaka za klasifikaciju šumskih vrsta
Rad nije dostupan
završni rad
Analiza satelitskih snimaka za klasifikaciju šumskih vrsta
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:138876
Jakovac, Matija
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Jakovac, M. (2024). Analiza satelitskih snimaka za klasifikaciju šumskih vrsta (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:138876

Jakovac, Matija. "Analiza satelitskih snimaka za klasifikaciju šumskih vrsta." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:138876

Jakovac, Matija. "Analiza satelitskih snimaka za klasifikaciju šumskih vrsta." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:138876

Jakovac, M. (2024). 'Analiza satelitskih snimaka za klasifikaciju šumskih vrsta', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 29.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:138876

Jakovac M. Analiza satelitskih snimaka za klasifikaciju šumskih vrsta [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 29.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:138876

M. Jakovac, "Analiza satelitskih snimaka za klasifikaciju šumskih vrsta", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:138876

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:138876
Podaci o radu
NaslovAnaliza satelitskih snimaka za klasifikaciju šumskih vrsta
Naslov (engleski)Satellite image analysis for classification of forest species
AutorMatija Jakovac
MentorMarko Subašić (mentor)
Član povjerenstvaMarko Subašić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDonik Vršnak (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIvana Matovinović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-07-08, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Rad istražuje primjenu UNET modela odnosno konvolucijske neuronske mreže za segmentaciju i klasifikaciju šumskih vrsta koristeći satelitske snimke Sentinel-2. Model je treniran na skupu podataka od 236 slika, a evaluiran korištenjem metrika poput srednje kvadratne pogreške (MSE), srednje apsolutne pogreške (MARE) i Dice koeficijenta. Uspješan trening postignut je izborom pravilnih hiperparametra. Postignuti rezultati na testnom skupu podataka pokazuju visoku preciznost modela, s MSE od 0.0138, Dice koeficijentom od 0.9055 i točnosti predikcije za grab i johu većim od 0.95. Vizualizacija rezultata toplinskom kartom i raznim grafovima potvrđuje visoku točnost predikcije na neviđenim podacima. Ovaj rad doprinosi razvoju učinkovitog alata za analizu ekoloških podataka te je s njime moguće pomoći u zaštiti bioraznolikosti i održivom upravljanju šumskim resursima.
Sažetak (engleski)
The paper investigates the application of the UNET model, that is, the convolutional neural network for the segmentation and classification of forest species using Sentinel-2 satellite images. The model was trained on a dataset of 236 images, and evaluated using metrics such as mean square error (MSE), mean apsolute relative error (MARE) and Dice coefficient. Successful training was achieved by choosing the correct hyperparameters. The results achieved on the test data set show a high precision of the model, with MSE of 0.0138, Dice coefficient of 0.9055 and prediction accuracy for hornbeam and alder greater than 0.95. Visualization of the results with a heat map and with various graphs confirms the high accuracy of predictions on unseen data. This work contributes to the development of an effective tool for the analysis of ecological data, and with it it is possible to help in the protection of biodiversity and the sustainable management of forest resources.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:138876
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2024-10-12 20:54:56