Zpřesnění digitálního výškového modelu ze satelitních snímků

Abstract

Tato práce se zabývá analýzou možností zpřesnění digitálních výškových modelů a následnou implementací jedné z objevených metod řešení. Použitá metoda využívá konvoluční neuronové sítě na bázi VGG16 ke klasifikaci využití půdy na Sentinel-2 snímku korespondujícímu digitálnímu výškovému modelu. Následně je provedena filtrace digitálního výškového modelu v rámci jednotlivých tříd a metoda je srovnána s konvenční filtrací.

This thesis deals with the analysis of the possible ways of refining digital elevation models and the subsequent implementation of one of the discovered methods of solution. The method uses a convolutional neural network based on VGG16 to classify land use on a Sentinel-2 image that corresponds to the digital elevation model. Subsequently, the digital elevation model is filtered within individual classes and the method is compared with conventional filtration.