Andmebaasi logo
Valdkonnad ja kollektsioonid
Kogu ADA
Eesti
English
Deutsch
  1. Esileht
  2. Sirvi autori järgi

Sirvi Autor "Komisarenko, Viacheslav" järgi

Tulemuste filtreerimiseks trükkige paar esimest tähte
Nüüd näidatakse 1 - 1 1
  • Tulemused lehekülje kohta
  • Sorteerimisvalikud
  • Laen...
    Pisipilt
    listelement.badge.dso-type Kirje ,
    Põllumajandustegevuste tuvastamine Sentinel-1 ja -2 satelliidipiltide aegridadelt süvaõppega
    (2019) Komisarenko, Viacheslav; Sherif Sakr; Kaupo Voormansik; Yousef Essam
    Satelliitmõõtmised võimaldavad arendada rakendusi paljudes valdkondades. Põllumajandus on heaks näiteks rohkete satelliitseire põhiste automatiseerimisvõimalustega. Põllumajandustoetuste jaotamise järelevalvet tehakse tänini peamiselt välitöödega, Euroopa Liidus on sellega hõivatud kümneid tuhandeid inspektoreid. Usaldusväärne automaatne satelliitseire põhine kontrollisüsteem võimaldaks selle töö jõu vabastada ja suunata kõrgema lisandväärtusega sektoritesse. Sentinel-1 VH- ja VV-polarisatsiooni koherentsus ja Sentinel-2 vegetatsiooniindeks NDVI moodustasid käesoleva töö algse tunnuskomplekti. Töö raames arendati välja sidumnärvivõrgu mudel niitmise tuvastamiseks satelliitmõõtmiste aegridadest. Mudeli sobitamiseks ja parimate hüperparameetrite leidmiseks kasutati enam kui 2000 Eesti rohumaa märgendatud andmeid 2018 suvest. Siirdeõppe meetodite testimiseks kasutati Rootsi 2018, Taani 2018 ja Eesti 2017 märgendatud andmeid. Eeltreenitud mudeleid taaskasutati Eesti 2018 sihtandmekogu peal täpsuse suurendamiseks. Kõrgema usaldusväärsusega ja täpsemate tulemuste saamiseks pakuti välja praaktsooni põhine algoritm. Töö käigus leitud täiustusega saavutati 76,1% üksiksündmuste tuvastamise täpsus ja 96,6% põllupõhine niitmata põldude tuvastamisekogutäpsus hooaja lõpuks. Välja pakutud mudel sobib praktiliseks kasutamiseks niitmise tuvastamise infosüsteemis.

DSpace tarkvara autoriõigus © 2002-2025 LYRASIS

  • Teavituste seaded
  • Saada tagasisidet