Fúze radarových a vizuálních dat pro dálkový průzkum Země
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cieľom práce je vygenerovať satelitný optický snímok v prípade jeho nedostupnosti. Takýto snímok je vygenerovaný z aktuálneho radarového snímku a za pomoci radarových a optických snímkov z minulosti. Zameranie práce cieli na poľnohospodárstvo, kde sa na analýzu dát používajú rôzne vegetačné indexy. Pre zjednodušenie problematiky je práca zameraná len na optický snímok zobrazujúci NDVI. Boli vytvorené 4 dátové sady, pre prvé tri ročné obdobia a~štvrtý, ktorý ich spája. Pre riešenie problému preloženia obrázku z jedného na druhý bol použitý model Pix2Pix-cGAN. Výsledky práce zobrazujú rozdiely pri použití dátových sád, rozličného množstva a~typu použitých snímkov, tak ako aj intervalu medzi snímkami. Daným výskumom bolo zistené, že sieť je schopná vytvárať reálne uveriteľné obrázky s validnými numerickými hodnotami, avšak má problém správne využiť informáciu o radarovej zmene, ktorá je dôležitá pre ohodnotenie vývoja rastlín práve v prípade nedostupnosti optického snímku. Táto práca a~jej výsledky sú jedinečné vďaka naprieč Európou geograficky rozmanitej dátovej sade a vďaka zameraniu na agrikultúru, a to bez ohľadu na typ plodín.
The aim of this thesis is to generate optical imagery in case of its unavailability. Optical and radar data from the past are used to generate such images. The main application field of this thesis is agriculture, where countless vegetation indexes can be used. In this thesis, for simplicity, only NDVI is utilized. Four datasets were created, each for the first three seasons of the year and the fourth that connects them all. As a solution for an image to image translation, Pix2Pix-cGAN was chosen. The results show the differences in the use of these datasets, between the different amounts and types of used pictures, as well as the interval adjustments between pictures. Our research found that the network is capable of creating plausible imagery with valid numerical values, but struggles to correctly utilize the information about the radar difference, which is important in order to evaluate plant development mainly when the optical imagery is unavailable. This thesis and its results are unique due to the geographically diverse dataset across Europe and the focus on agriculture, regardless of crop type.
The aim of this thesis is to generate optical imagery in case of its unavailability. Optical and radar data from the past are used to generate such images. The main application field of this thesis is agriculture, where countless vegetation indexes can be used. In this thesis, for simplicity, only NDVI is utilized. Four datasets were created, each for the first three seasons of the year and the fourth that connects them all. As a solution for an image to image translation, Pix2Pix-cGAN was chosen. The results show the differences in the use of these datasets, between the different amounts and types of used pictures, as well as the interval adjustments between pictures. Our research found that the network is capable of creating plausible imagery with valid numerical values, but struggles to correctly utilize the information about the radar difference, which is important in order to evaluate plant development mainly when the optical imagery is unavailable. This thesis and its results are unique due to the geographically diverse dataset across Europe and the focus on agriculture, regardless of crop type.
Description
Keywords
GAN, predklad obrázka na obrázok, Pix2Pix, ďiaľkový priezkum zeme, agrikultúra, vytvorenie dátovej sady, radarový snímok, optický snímok, NDVI, Sentinel 1, Sentinel 2, satellitný snímok, GAN, Image to image transfer, Pix2Pix, Remote sensing, Earth observation, agriculture, dataset creation, radar imagery, optical imagery, NDVI, Sentinel 1, Sentinel 2, satellite imagery
Citation
STRYCH, T. Fúze radarových a vizuálních dat pro dálkový průzkum Země [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Strojové učení
Comittee
prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda)
doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (místopředseda)
doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen)
Ing. Jaroslav Rozman, Ph.D. (člen)
doc. Ing. František Zbořil, CSc. (člen)
Date of acceptance
2022-06-21
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B. Otázky u obhajoby: V práci zmiňujete, že v některých případech jsou hodnoty radarových dat v čase klesající a na stejném místě je vývoj obrazových dat rostoucí a že je toto třeba nějak ošetřit. Z jakého důvody by se toto neměla konvoluční síť sama naučit? Popř. co myslíte tím "ošetřením"?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení