Detekcija terasiranih pokrajin kot semantična segmentacija digitalnega modela višin

GLUŠIČ, ANŽE (avtor), Čehovin Zajc, Luka (mentor), Ciglič, Rok (komentor)

Slovenska pokrajina je široka, raznolika in prebivalstvu nudi tako kulturne kot tudi kmetijske funkcionalnosti. Temu služijo tudi terasirane pokrajine, ki so svetovno prepoznane kot pomembni naravni in kulturni element naše okolice. Ker Slovenija še nima ustreznega kriterija za razpoznavanje teh teras, v diplomskem delu preučujemo možnost načina klasificiranje takih pobočij s pomočjo semantične segmentacije z globokimi konvolucijskimi nevronskimi mrežami. Za detekcijo smo uporabili javno dostopne podatke LIDAR digitalnega modela višin, na katere smo aplicirali enostaven globoki klasifikacijski model z arhitekturo U-Net. Referenčni podatki so bili anotirani s strani strokovnjakov, vendar so anotacije nenatančne in pomanjkljive. Dosežen napovedni model smo naučili dobro locirati terasirane pokrajine. Doprinesel je tudi nova spoznanja o terasiranih pokrajinah in referenčnih podatkih, ki bodo v korist slovenskim geografom. Prikazali smo tudi rezultate, ki prikazujejo, da je, kljub šumnim podatkom, detekcija takih pokrajin možna z globokimi modeli in predstavlja odskočno desko za nadaljnje raziskave v smeri izboljšanja njihove zaznave.

• Jezik: Slovenski jezik
• Ključne besede: terase, digitalni model višin, semantična segmentacija, umetna inteligenca, strojno učenje, LIDAR
• Vrsta gradiva: Diplomsko delo/naloga
• Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
• Organizacija: FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
• Leto izida: 2022
• PID: 20.500.12556/RUL-140540
• COBISS.SI-ID: 123820035
• Datum objave v RUL: 15.09.2022

GLUŠIČ, ANŽE, 2022, Detekcija terasiranih pokrajin kot semantična segmentacija digitalnega modela višin [na spletu]. Diplomsko delo. [Dostopano 4 maj 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=140540

Sekundarni jezik

• Jezik: Angleški jezik
• Naslov: Detection of terraced landscapes as a semantic segmentation of a digital elevation model

Izvleček

The Slovenian landscape is wide, diverse and above all offers cultural as well as agricultural functionalities to the population. Terraced landscapes contain an abundance of cultural as well as functional importance and must be identified and preserved. Since Slovenia does not yet have an adequate criterion for the identification of these terraces, we present in a way of classifying them by means of semantic segmentation with deep convolution neural network. For detection, we used the publicly available digital elevation model (LIDAR), where a simple detection model with U-Net architecture was trained. The reference data have been annotated by experts, but the annotations are inaccurate and flawed. The model managed to learned to locate terraced landscapes, which offered insights about terraced landscapes and reference data that will benefit Slovenian geographers. The results also show that, despite the noise data, detection of such landscapes is possible and represents a stepping stone for further research towards improving their detection.

• Ključne besede: terraces, digital elevation model, semantic segmentation, artificial inteligents, machine learning, LIDAR