Pokročilé metody klasifikace družicových dat pro účely LULUCF

• Thesis title in Czech: Pokročilé metody klasifikace družicových dat pro účely LULUCF
• Thesis title in English: Advanced satellite data classification techniques for LULUCF applications
• Key words: LULUCF, GEE, Random Forest, Gradient Tree Boosting, Sentinel-2
• English key words: LULUCF, GEE, Random Forest, Gradient Tree Boosting, Sentinel-2
• Academic year of topic announcement: 2022/2023
• Thesis type: diploma thesis
• Thesis language: čeština
• Department: Department of Applied Geoinformatics and Cartography (31-370)
• Supervisor: doc. RNDr. Přemysl Štych, Ph.D.
• Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
• Date of registration: 04.01.2023
• Date of assignment: 13.01.2023
• Confirmed by Study dept. on: 13.01.2023
• Date of electronic submission: 30.04.2025
• Date of proceeded defence: 05.06.2025
• Opponents: Mgr. Daniel Paluba, Ph.D.

Preliminary scope of work

Diplomová práce se zaobírá možnostmi využití multispektrálních a multutemporálních družicových dat pro účely klasifikace land cover/land use. Práce se zaměří převážně na implementaci dat programu Copernicus (Sentinel-2). Hlavním úkolem práce je posoudit výhody a perspektivy multitemporálních družicových dat v klasifikaci land use/land cover ve vybraných třídách.