Metody pokročilé statistiky pro dálkový průzkum Země
Remote sensing with use of advanced statistics
Type of document
bakalářská prácebachelor thesis
Author
Hybner Karel
Supervisor
Tichý Ondřej
Opponent
Stiborek Jan
Field of study
Matematické inženýrstvíStudy program
Aplikace přírodních vědInstitutions assigning rank
katedra matematikyDefended
2017-02-09Rights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Tato práce se věnuje využití bayesovské statistiky v oblasti analýzy hyperspektrálních fotografií pocházejících z dálkového průzkumu Země. Konkrétně jde o problém rozlišení zdrojů ? oblastí na zemském povrchu, které jsou stejné povahy. Po úvodu do dálkového průzkumu Země a seznámení se se základy bayesovské statistiky je zde detailně popsána bayesovská metoda založená na využítí Variačního Bayesova teorému. Této metody je poté užito při řešení dvou různých bayesovských modelů. Vzniklé algoritmy jsou testovány na syntetických i reálných hyperspektrálních datech. This work discusses the use of bayesian statistics in analysis of hyperspectral images originating from the area of remote sensing. Specifically, the concern of this work is the problem of source recognition ? recognition of regions on Earth?s surface sharing the same pattern. After the introduction to remote sensing and to the basics of bayesian statistics, a bayesian method based on the use of Variational Bayes theorem is described in detail here. This method is then used to inference of two dierent bayesian models. Resulting algorithms are tested on synthetic and real hyperspectral data.
Collections
- Bakalářské práce - 14101 [278]