Segmentacija satelitskih snimaka šume za klasifikaciju tipa šume

diplomski rad

• Naslov (engleski): Segmentation of satellite forest images for forest type classification
• Autor: Sara Sičić
• Mentor: Marko Subašić (mentor)
• Član povjerenstva: Marko Subašić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Tomislav Petković (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Juraj Petrović (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-09-13, Hrvatska

Sažetak

U ovom radu istražene su mogućnosti semantičke segmentacije slika šuma s ciljem klasifikacije tipova šuma na temelju označenih podataka pet različitih tipova šuma. Za problem segmentacije s ograničenom količinom podataka ispitane su dvije različite arhitekture: U-Net i VGG16, primijenjene u nekoliko različitih konfiguracija. Testirano je treniranje s augmentiranim podatcima, kao i uspješnost modela u odnosu na broj satelitskih snimaka korištenih kao ulaz u model te broj klasa koje model predviđa. Najuspješnijim se pokazao model VGG16. Daljnja poboljšanja mogla bi uključivati generiranje dodatnih podataka ili korištenje kvalitetnijeg skupa podataka.

Sažetak (engleski)

This paper explores the potential of semantic segmentation of forest images for the classification of forest types based on labeled data for five different forest types. For the segmentation problem with a limited amount of data, two different architectures were examined: U-Net and VGG16, applied in several different configurations. The training with augmented data was tested, along with the model's performance in relation to the number of satellite images used as input to the model and the number of classes the model predicts. The VGG16 model proved to be the most successful. Further improvements could include generating additional data or using a higher quality dataset.

• Ključne riječi: računalni vid; segmentacija slika; satelitske slike; klasifikacija; duboko učenje; neuronske mreže; VGG16; U-Net
• Ključne riječi (engleski): computer vision; image segmentation; satellite pictures; classification; deep learning; neural networks; VGG16; U-Net
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:158788
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-10-12 22:05:45