• English
    • Latviešu
    • Deutsch
    • русский
  • Help
  • Latviešu 
    • English
    • Latviešu
    • Deutsch
    • русский
  • Login
View Item 
  •   DSpace Home
  • B4 – LU fakultātes / Faculties of the UL
  • A -- Eksakto zinātņu un tehnoloģiju fakultāte / Faculty of Science and Technology
  • Bakalaura un maģistra darbi (EZTF) / Bachelor's and Master's theses
  • View Item
  •   DSpace Home
  • B4 – LU fakultātes / Faculties of the UL
  • A -- Eksakto zinātņu un tehnoloģiju fakultāte / Faculty of Science and Technology
  • Bakalaura un maģistra darbi (EZTF) / Bachelor's and Master's theses
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Datorredzes metodes pielietojamība graudzāļu kartēšanā ar bezpilota gaisa kuģi

Thumbnail
View/Open
305-101628-Abolina_Liga_la21047.pdf (9.555Mb)
Author
Āboliņa, Līga
Co-author
Latvijas Universitāte. Ģeogrāfijas un Zemes zinātņu fakultāte
Advisor
Ješkins, Jurijs
Date
2024
Metadata
Show full item record
Abstract
Mūsdienās arvien pieaug tālizpētes metožu pielietošana zālāju monitoringu veikšanā, bezpilota gaisa kuģis tiek uzskatīts par efektīvu instrumentu augu kartēšanā. Pētījuma mērķis ir noskaidrot datorredzes metodes pielietojamību graudzāļu kartēšanā ar bezpilota gaisa kuģi. Darbā tiek izmantoti augstas izšķirtspējas ortofoto, kas uzņemti trīs dažādos augstumos un sezonās. Pētījums ietver metodes izstrādi zilganās molīnijas Molinia caerulea un parastās ciņusmilgas Deschampsia caespitosa kartēšanai, izmantojot pārraudzītās klasifikācijas algoritmu un uz objektiem bāzēto attēlu atpazīšanu jeb segmentāciju. Pētījuma rezultātā tika izstrādāta metode un analizētas tās uzlabošanas iespējas, kas varētu dot augstāku precizitāti graudzāļu kartēšanā.
 
Nowadays, the use of remote sensing methods in grassland monitoring is increasing, the unmanned aerial vehicle is considered an effective tool in plant mapping. The aim of the study is to find out the applicability of the computer vision method in grass mapping with an unmanned aerial vehicle. The work uses high-resolution orthophotos taken at three different heights and seasons. The research includes the development of a method for mapping Purple Moor-grass Molinia caerulea and Tufted Hair-grass Deschampsia caespitosa using a supervised classification algorithm and object-based image analyses or segmentation. As a result of the study, a method was created and the possibilities of its improvement were analyzed, which could give higher accuracy in grass mapping.
 
URI
https://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/66256
Collections
  • Bakalaura un maģistra darbi (EZTF) / Bachelor's and Master's theses [5688]

University of Latvia
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics

University of Latvia
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV