prikaz prve stranice dokumenta Upotreba i usporedba metoda nenadzirane i nadzirane klasifikacije SENTINEL-2 satelitskih snimki na području Grada Zagreba u programskom jeziku R
  Preuzmi
PDF 3 MB
diplomski rad
Upotreba i usporedba metoda nenadzirane i nadzirane klasifikacije SENTINEL-2 satelitskih snimki na području Grada Zagreba u programskom jeziku R
diplomski rad
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Rudarsko-geološko-naftni fakultet, 2023. urn:nbn:hr:169:086466
Rukavina, Dominik
Sveučilište u Zagrebu
Rudarsko-geološko-naftni fakultet
Zavod za geofizička istraživanja i rudarska mjerenja

Institucijski repozitorij: Repozitorij Rudarsko-geološko-naftnog fakulteta Sveučilišta u Zagrebu

Citirajte ovaj rad

Rukavina, D. (2023). Upotreba i usporedba metoda nenadzirane i nadzirane klasifikacije SENTINEL-2 satelitskih snimki na području Grada Zagreba u programskom jeziku R : diplomski rad (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Rudarsko-geološko-naftni fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:086466

Rukavina, Dominik. "Upotreba i usporedba metoda nenadzirane i nadzirane klasifikacije SENTINEL-2 satelitskih snimki na području Grada Zagreba u programskom jeziku R : diplomski rad." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Rudarsko-geološko-naftni fakultet, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:086466

Rukavina, Dominik. "Upotreba i usporedba metoda nenadzirane i nadzirane klasifikacije SENTINEL-2 satelitskih snimki na području Grada Zagreba u programskom jeziku R : diplomski rad." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Rudarsko-geološko-naftni fakultet, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:086466

Rukavina, D. (2023). 'Upotreba i usporedba metoda nenadzirane i nadzirane klasifikacije SENTINEL-2 satelitskih snimki na području Grada Zagreba u programskom jeziku R : diplomski rad', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Rudarsko-geološko-naftni fakultet, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:086466

Rukavina D. Upotreba i usporedba metoda nenadzirane i nadzirane klasifikacije SENTINEL-2 satelitskih snimki na području Grada Zagreba u programskom jeziku R : diplomski rad [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Rudarsko-geološko-naftni fakultet; 2023 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:086466

D. Rukavina, "Upotreba i usporedba metoda nenadzirane i nadzirane klasifikacije SENTINEL-2 satelitskih snimki na području Grada Zagreba u programskom jeziku R : diplomski rad", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Rudarsko-geološko-naftni fakultet, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:086466

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:086466
Podaci o radu
NaslovUpotreba i usporedba metoda nenadzirane i nadzirane klasifikacije SENTINEL-2 satelitskih snimki na području Grada Zagreba u programskom jeziku R : diplomski rad
Naslov (engleski)Use and comparison of unsupervised and supervised classification methods of SENTINEL-2 satellite images of Zagreb City area in R programming language : master's thesis
AutorDominik Rukavina
MentorIvan Medved (mentor)
Član povjerenstvaIvan Medved (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaJasna Orešković (član povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Korman (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Rudarsko-geološko-naftni fakultet
(Zavod za geofizička istraživanja i rudarska mjerenja)
Zagreb
Datum i država obrane2023-02-27, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Rudarstvo, nafta i geološko inženjerstvo
Geološko inženjerstvo
Sažetak
Klasifikacija SENTINEL-2 satelitske snimke na području Grada Zagreba pomoću metoda nenadziranog i nadziranog strojnog učenja. Prikupljanje ulaznih podataka rađeno je u softveru QGIS. Izgradnja modela nenadzirane i nadzirane klasifikacije provedena je u R-studio-u. Usporedba točnosti predikcije korištenih modela random forest i extreme gradient boost. Vizualni pregled dobivenih rezultata stvorenih u programskom jeziku R.
Sažetak (engleski)
Classification of SENTINEL-2 satellite images of Zagreb City area using the methods of unsupervised and supervised machine learning. Input data collection was done in QGIS software. Construction of unsupervised and supervised classification models was performed in R-studio. Comparison of prediction accuracy of used random forest and extreme gradient boost models. Visual overview of the results created in R programming language.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:169:086466
Studijski programNaziv: Geološko inženjerstvo; smjerovi: Hidrogeologija i inženjerska geologija, Geologija okoliša
Smjer: Hidrogeologija i inženjerska geologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka geološkog inženjerstva (mag. ing. geol.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-08-08 07:43:04