prikaz prve stranice dokumenta Detekcija pošumljenih područja iz zračnih fotografija
Rad nije dostupan
diplomski rad
Detekcija pošumljenih područja iz zračnih fotografija
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. urn:nbn:hr:168:094702
Jerković, Eduard - Edi
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Jerković, E. E. (2021). Detekcija pošumljenih područja iz zračnih fotografija (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:094702

Jerković, Eduard Edi. "Detekcija pošumljenih područja iz zračnih fotografija." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:094702

Jerković, Eduard Edi. "Detekcija pošumljenih područja iz zračnih fotografija." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:094702

Jerković, E. E. (2021). 'Detekcija pošumljenih područja iz zračnih fotografija', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:094702

Jerković EE. Detekcija pošumljenih područja iz zračnih fotografija [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:094702

E. E. Jerković, "Detekcija pošumljenih područja iz zračnih fotografija", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:094702

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:094702
Podaci o radu
NaslovDetekcija pošumljenih područja iz zračnih fotografija
Naslov (engleski)Detection of Forested Areas in Aerial Photographs
AutorEduard - Edi Jerković
MentorTomislav Petković (mentor)
Član povjerenstvaTomislav Petković (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Pribanić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Subašić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-02-26, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Očuvanje okoliša je jedna od najvažnijih zadaća koje moderno društvo mora ispuniti. Jedan od bitnih aspekata zaštite okoliša je očuvanje šumskih područja. Šumski ekosustavi su kritična komponenta svjetske biološke raznolikosti jer mnoge šume imaju veću bioraznolikost od ostalih ekosustava. Udaljena mjerenja i automatska analiza zračnih fotografija su nezamjenjivi alati za praćenje ispunjenja te zadaće. Ovaj rad daje pregled trenutnih rješenja koja se mogu pronaći u literaturu te zatim predlaže rješenje temeljeno na dubokom učenju i računalnom vidu kako bi što točnije procijenio pošumljenost područja. Pripremljena je baza od 110 zračnih fotografija koje su ručno segmentirane. U radu je je opisana neuronska mreža za segmentaciju zračnih fotografija koja koristi U-net arhitekturu. Uz podjelu 70-30 na skupove za učenje i evaluaciju, dobivena je točnost od 85.79% na evaluacijskim primjerima.
Sažetak (engleski)
Preserving the environment is one of the most important tasks that modern society must fulfill. One of the essential aspects of environmental protection is the preservation of forest areas. Forest ecosystems are a critical component of global biodiversity because many forests have greater biodiversity than other ecosystems. Remote measurements and automatic analysis of aerial photographs are indispensable tools for monitoring the fulfillment of this task. This thesis gives an overview of current solutions described in the literature and then it proposes a solution based on deep learning and computer vision to estimate the forestation of the area as accurately as possible. A database of 110 manually segmented aerial photographs was prepared. A neural network for segmentation of aerial photographs using U-net architecture was used for segmentation. With a split of 70-30 into learning and evaluation sets, the accuracy of 85.79% was obtained on the evaluation set.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:094702
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 09:10:23