Monitorování změn zalednění z multisensorových dat DPZ

• Název práce v češtině: Monitorování změn zalednění z multisensorových dat DPZ
• Název v anglickém jazyce: Multi-sensor remote sensing approach for glacier change monitoring
• Klíčová slova: dálkový průzkum Země, ústup zalednění, strojové učení, hluboké učení
• Klíčová slova anglicky: remote sensing, glacier retreat, machine learning, deep learning
• Akademický rok vypsání: 2023/2024
• Typ práce: disertační práce
• Jazyk práce: čeština
• Ústav: Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie (31-370)
• Vedoucí / školitel: Ing. Lukáš Brodský, Ph.D.
• Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
• Datum přihlášení: 05.10.2023
• Datum zadání: 05.10.2023
• Datum potvrzení stud. oddělením: 11.10.2023

Předběžná náplň práce

- Rozbor metod detekce plošného ústupu zalednění z optických dat pomocí strojového učení a hlubokého učení.
- Aplikace vybrané metody detekce plošného ústupu zalednění.
- Analýza metod objemových změn ledovce ze stereooptických dat.
- Aplikace vybrané metody pro kvantifikace objemové bilance vybraného ledovce.
- Rozbor aplikačních možností 3D modelů hlubokého učení pro detekci změn zalednění.
- Srovnávací studie různých přístupů pro detekci změn ledovců.

Předběžná náplň práce v anglickém jazyce

- Analysis of methods for detecting areal glacier retreat from optical data using machine learning and deep learning.
- Application of the selected method for detecting areal glacier retreat on the selected glacier.
- Analysis of glacier volume change methods from stereo optical data.
- Application of a selected method to quantify the volume balance of a selected glacier.
- Analysis of the potential of 3D deep learning models for glacier change detection.
- Comparative study of different approaches for glacier change detection.