Suve- ja talvekultuuride tuvastamine Sentinel-2 andmete ja masinõppe abil
| dc.contributor.advisor | Uuemaa, Evelyn, juhendaja | |
| dc.contributor.author | Susi, Emilie | |
| dc.contributor.other | Tartu Ülikool. Geograafia osakond | et |
| dc.contributor.other | Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond | et |
| dc.date.accessioned | 2025-09-17T07:05:05Z | |
| dc.date.available | 2025-09-17T07:05:05Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Töö eesmärk oli hinnata Sentinel-2 andmete ja otsustusmetsa algoritmi sobivust suvi- ja taliviljade eristamiseks varakevadel. Uurimispiirkonnaks oli Tatra org Lõuna-Eestis. Kasutati Google Earth Engine’i keskkonda, kus viidi läbi andmetöötlus, treening ja klassifitseerimine. Mudeli koostamiseks kasutati spektraalindekseid ning välitöödel kogutud proovipunkte. Treeningandmetel saavutati kuni 86% täpsus, punktipõhisel valideerimisel 78% ja pikslipõhisel hindamisel 67%. Peamised eksimused esinesid taliviljade ja küntud maa vahel, mis viitab spektraalsele kattuvusele kevadel. Visuaalne analüüs näitas, et vigu leidus põllumassiivide kesk- ja servaaladel, kuid esines ka täpselt klassifitseeritud põlde. Järelduseks kinnitab töö, et Sentinel-2 andmed võimaldavad usaldusväärset klassifitseerimist kevadistes tingimustes. Tulemusi parandaks mitme sensori andmete kasutamine ning aegridade kaasamine. | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10062/115988 | |
| dc.language.iso | et | |
| dc.publisher | Tartu Ülikool | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estonia | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/ | |
| dc.subject | Sentinel-2 | |
| dc.subject | kaugseire | |
| dc.subject.other | bakalaureusetööd | et |
| dc.title | Suve- ja talvekultuuride tuvastamine Sentinel-2 andmete ja masinõppe abil | |
| dc.type | Thesis | en |
Failid
Originaal pakett
1 - 1 1