Določanje vsebnosti izbranih težkih kovin v tleh s hiperspektralnim daljinskim zaznavanjemMangafić, Alen (Avtor) Oštir, Krištof (Mentor) Kolar, Mitja (Komentor) Grigillo, Dejan (Član komisije za zagovor) Grčman, Helena (Član komisije za zagovor) Kokalj, Žiga (Član komisije za zagovor) Varstvo okoljadoktorske disertacijehiperspektralno snemanjeslikovna spektrometrijaspektroradiometrijadaljinsko zaznavanjetežke kovineanaliza talpedologijakemija talstrojno učenjemonitoring okoljaV doktorski disertaciji obravnavamo uporabo hiperspektralnega daljinskega zaznavanja za napovedovanje vsebnosti težkih kovin (Zn, Pb, Cd) v zgornjih slojih tal. Raziskavo smo izvedli na območju severovzhodno od Celja, kjer je dolgotrajna industrijska dejavnost povzročila izrazito onesnaženje. Razvili smo metodologijo, ki temelji na povezavi letalskih hiperspektralnih posnetkov z laboratorijskimi spektroradiometričnimi meritvami ter kemijskimi in pedološkimi analizami vzorcev tal. Posebna pozornost je namenjena celoviti obdelavi podatkov – od atmosferskih popravkov, analize vhodnih podatkov, transformacij spektralnih vrednosti in priprave podatkovnih nizov za modeliranje do izbire relevantnih spremenljivk. Vpliv posameznih vhodnih spremenljivk in različnih postopkov predobdelave podatkov na kakovost napovednih modelov smo vrednotili s pogojno permutacijsko pomembnostjo. Končno napovedovanje vsebnosti izbranih težkih kovin temelji na novem pristopu, ki uporablja metodo strojnega učenja, pri čemer dodatne kemijsko-pedološke spremenljivke uporabimo zgolj v fazi učenja modelov, končne napovedi pa izvajamo izključno na spektralnih podatkih. Predstavljena metodologija je prispevek k razvoju hiperspektralnih metod za spremljanje onesnaženosti tal ter kaže potencial za učinkovitejše in stroškovno ugodnejše kartiranje na večjih območjih.[A. Mangafić]20262026-06-03 14:02:21Doktorsko delo/naloga183075UDK: 528.8.04:546.4(043.3)VisID: 10021COBISS_ID: 280466435sl