Uuemaa, Evelyn, juhendajaSusi, EmilieTartu Ülikool. Geograafia osakondTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond2025-09-172025-09-172025https://hdl.handle.net/10062/115988Töö 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.etAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estoniahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/Sentinel-2kaugseirebakalaureusetöödThesis