diplomsko delo
Marko Kužner (Avtor), Domen Mongus (Mentor), David Selčan (Komentor), Tomaž Rotovnik (Komentor)

Povzetek

V tem diplomskem delu predstavljamo analizo metod za zaznavanje oljnih madežev na vodni površini s satelitom TRISAT. Primerjali smo metodo največjega verjetja in nevronsko mrežo. Algoritma smo učili in testirali nad dvema različnima bazama podatkov. Z rezultati smo pokazali, da je metoda največjega verjetja računsko in prostorsko bolj spremenljiva pri manjšem številu vhodnih podatkov, medtem ko se je nevronska mreža izkazala za natančnejšo. S primerjavo najboljših izbranih kanalov nad bazama podatkov smo pokazali, da so si izbrani kanali podobni. Rezultate tega diplomskega dela lahko uporabimo za izvedbo algoritma nad referenčnimi slikami satelita TRISAT.

Ključne besede

satelit TRISAT;metoda največjega verjetja;nevronske mreže;zaznavanje olja;kratkovalovni infrardeči spekter;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: [M. Kužner]
UDK: 004.93:629.783(043.2)
COBISS: 41195267 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 683
Št. prenosov: 0
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Detection of oil spills in multispectral satellite images
Sekundarni povzetek: This diploma thesis explored methods for the detection of oil spills in multispectral satellite images. We compared the maximum likelihood classification and neural networks. Algorithms were trained and tested over two different databases. Results showed that the maximum likelihood classification is computationally and space complexity more suitable for a smaller number of inputs, while the neural network proved to be more accurate on the other side. A comparison of the best selected channels over the databases showed that selected channels were similar. The results of this diploma thesis can be used for the implementation of an algorithm on the reference images of satellite TRISAT.
Sekundarne ključne besede: satellite TRISAT;maximum likelihood classification;neural networks;oil detection;short-wavelength infrared spectrum;
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Konec prepovedi (OpenAIRE): 2023-08-31
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Računalništvo in informacijske tehnologije
Strani: X, 30 f.
ID: 11995567