20.500.12556/RUL-160692 Uporaba superpikslov za klasifikacijo tipov poljščin v daljinskem zaznavanju Superpixels for remote sensing classification of crop types V tej nalogi preučujemo uporabo superpikslov kot vmesne enote za klasifikacijo tipov poljščin v daljinskem zaznavanju. Multispektralne slike, pridobljene iz satelita Sentinel-2 so segmentirane v superpiksle z uporabo metod SLIC in Quickshift. Nato je nad povprečnimi časovnimi vrstami posameznih superpikslov izvedena klasifikacija z metodami LightGBM in SITS-BERT. Na podatkih o tipih poljščin v Sloveniji iz leta 2017 je pristop s superpiksli primerjan s klasifikacijo podatkov za celotne parcele ter posamezne piksle. Uporaba superpikslov se je izkazala kot smiselna zlasti v primerih, ko za klasifikacijo zadostuje grobji opis območja, saj taka segmentacija pogosto združi podatke za majhne ali ozke parcele. V primeru večjih parcel pa se superpiksli izkažejo za učinkovito tehniko povzemanja, ki olajšuje interpretacijo satelitskih podatkov brez uporabe podatkov o posameznih parcelah. This thesis addresses the use of superpixels as an intermediate unit for the classification of crop types in remote sensing. Multispectral images obtained from the satellite Sentinel-2 are segmented into superpixels using the SLIC and Quickshift methods. Then, over the average time series of individual superpixels, classification is carried out using the LightGBM and SITS-BERT methods. On the 2017 data on crop types in Slovenia, the superpixel approach is compared with the classification of data for whole parcels and individual pixels. The use of superpixels has proved to be particularly sensible in cases where a rougher description of the area is sufficient for classification, as such segmentation often aggregates data for small or narrow parcels. In the case of larger parcels, however, superpixels prove to be an effective summarisation technique that facilitates the interpretation of satellite data without the use of parcel data. daljinsko zaznavanje Sentinel-2 segmentacija slike klasifikacija površja strojno učenje globoko učenje remote sensing Sentinel-2 image segmentation land use and land cover classification machine learning deep learning true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2024-09-03 15:25:00 2024-09-03 15:25:06 2024-09-04 09:41:02 0000-00-00 00:00:00 2024 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 62681 206280451 Osvald_Aleksander_-_Uporaba_superpikslov_za_klasifikacijo_tipov_poljscin_v_daljinskem_zaznavanju.pdf Osvald_Aleksander_-_Uporaba_superpikslov_za_klasifikacijo_tipov_poljscin_v_daljinskem_zaznavanju.pdf 1 54AD6DE2E2AB85FD3CFD133C606013EE 78042f164c1bfdbea6a14e4049011d113978f779c8e80823b59455d3d570fad1 b52e00c5-69f7-11ef-8f74-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=189461 Fakulteta za elektrotehniko 0 0 0