<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>Napredne metode zaznavanja požarišč na območju Slovenije s pomočjo satelitskih posnetkov Sentinel-2</dc:title><dc:creator>Blatnik Šebela,	Monja	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Repe,	Blaž	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>požarišče</dc:subject><dc:subject>Sentinel-2</dc:subject><dc:subject>pragovne metode</dc:subject><dc:subject>rast regij</dc:subject><dc:subject>naključni gozd</dc:subject><dc:description>V magistrskem delu smo preverjali uporabnost naprednih metod zaznavanja požarišč na območju Slovenije. Požarišča smo napovedovali za 10 požarnih dogodkov, na podlagi katerih smo ugotavljali splošno uporabnost izvedenih metod. Na podlagi satelitskih posnetkov Sentinel-2 smo za 192 spektralnih indeksov izdelali analizo ločljivosti razredov in določili ožji nabor indeksov z visoko zmožnostjo ločevanja požarišč od ostalih površin. Indekse z najvišjo oceno ločljivosti razredov smo s preprostim povprečjem združili v nov, sintezni indeks ožganosti, ki smo ga uporabili kot podlago za izvedbo različnih pragovnih metod in metode rasti regij. Na podlagi učnih vzorcev in indeksov visoke ločljivosti smo izdelali tudi model strojnega učenja s pomočjo algoritma naključnega gozda. Vse metode smo izdelali tako za pikselsko kot za objektno analizo, ki je zahtevala predhodno segmentacijo. Metode smo vrednotili s pomočjo matrik zmede na podlagi preverjanja podobnosti izdelanih požarišč s poligoni požarišč, ki jih izdeluje Zavod za gozdove Slovenije. Ugotovili smo, da algoritem rasti regij na nivoju pikselske analize izkazuje najvišjo natančnost zaznavanja požarišč.</dc:description><dc:date>2026</dc:date><dc:date>2026-02-03 08:35:04</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>179000</dc:identifier><dc:identifier>VisID: 613358</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
