Hyperspektrální analýza obrazu

Abstract

Cieľom práce je nadobudnutie základných znalostí o hyperspektrálnej analýze. Teoretická časť sa zaoberá formou dát, ich zberom, vlastnosťami aj oblasťami využitia. Popisuje možné spôsoby klasifikácie dát. Práca sa zaoberá s datasetmi a uvádza snímanie datasetu. Uvädza moderné riešenia analýzy. V rámci praktickej časti popisuje vytvorený klasifikátor založený na porovnávaní spektier a uvádza dosiahnuté výsledky a prípadné vylepšenia.

The goal of this work is to gain basic knowledge about hyperspectral imaging. The theoretical part discusses data representation, collection, properties of the method and fields of application. It describes possibilities for hyperspectral image classification. The work deals with datasets and describes a collection of one. It shows a state-of-the-art model for hyperspectral imaging. In the practical part it describes the implementation of a classifier, which is based on spectral matching, and shows the results and potential improvements.