Classification of Herbaceous Vegetation Using Airborne Hyperspectral Imagery

L

Fátlan vegetációtípusok azonosítása légi hiperspektrális távérzékelési módszerrel

Munkánk során egy szikes táj vegetációtípusainak osztályozását végeztük el, légi hiperspektrális adatok felhasználásával. A munka célja a hiperspektrális adatok alkalmazhatóságának vizsgálata volt e komplex társulásoknál, eltérő képosztályozási módszerek alkalmazásával. Vizsgálatunkban hagyományos osztályozó eljárások (Maximum Likelihood Classifier – MLC, Random Forest – RF és Support Vector Machine – SVM) eredményességét teszteltük 10 és 30 pixeles tanítóterületek felhasználásával. A mozaikolt hiperspektrális felvételen a zajszűrés és az információnyerés céljából MNF transzformációt alkalmaztunk. A légi hiperspektrális felvétel AISA EAGLE II szenzorral készült 1m terepi felbontásban. Társulástani besorolás és felszínborítás alapján összesen 20 vegetációosztályt alakítottunk ki. Az osztályokat további négy főbb élőhelykategóriába soroltuk: sztyeppék, nyílt szikes gyepek, szikes rétek, szikes és nem szikes mocsarak. Az SVM és az RF osztályozó eljárások, a pixelek számától függetlenül, majdnem minden vegetációosztálynál megbízhatóan működtek, nagy osztályozási pontosságot adtak. Az MLC bár nagy mintaszámnál nagy pontosságú osztályozást eredményezett, kis mintaszámnál számos osztály esetében alacsony megbízhatósággal működött. Az eredmények alapján elmondható, hogy a komplex fátlan táji környezetben a vegetáció osztályozásra az SVM megfelelő osztályozó lehet, mivel nagyobb pontosságot nyújt, mint az RF és az MLC. Az SVM bizonyult a legkevésbé érzékenynek a tanító területek mintáinak méretére, így alkalmas lehet azokban az esetekben, amikor néhány osztálynál az elérhető pixelek száma korlátozottan áll rendelkezésre

Land cover analysis based on descriptive statistics of Sentinel-2 time series data

L

Mapping aquatic vegetation of the Rakamaz-Tiszanagyfalui Nagy-Morotva using hyperspectral imagery

Rapid development in remote sensing technologies provides more and more reliable methods for environmental assessment. For most wetlands, it is difficult to walk-in without disturbing the endangered species living there; therefore, application of opportunities provided by remote sensing has a great importance in population-mapping. One effective tool of vegetation pattern estimation is hyperspectral remote sensing, which can be used for association and species level mapping as well, due to high ground resolution. The Rakamaz-Tiszanagyfalui Nagy-morotva is an oxbow lake, located in the north-eastern part of Hungary. For this study, a wetland area of 1.17 km2 containing the original water bad and shoreline was selected. For the image analysis, images taken by an AISA DUAL system hyperspectral sensor were used. At the same time, 7 main vegetation classes were separated, which are typical for the sample plot designated on the test site. Classification was performed by the master areas signed by the most common associations of the Rakamaz-Tiszanagyfalui Nagy-morotva with determined spectrums. During the image analysis, SAM classification method was used, where radian values were optimized by the results of classification performed at the control area

Az inflációs célkövetés nemzetközi tapasztalatai

A közgazdasági gondolkodásban és így a monetáris politikában is az elmúlt két-három évtizedben jelentős mértékű változások mentek végbe mind az intézményi szabályozás, mind az alkalmazott gyakorlat területén. Ennek az volt az alapja, hogy megváltozott a monetáris politika hatásmechanizmusáról illetve a monetáris lépések inflációra és a kibocsájtás növekedésére gyakorolt hatásáról a kép. Mai napig nincs konszenzus arról, hogy mi is a legjobb monetáris politikai gyakorlat, azonban abban megegyezés látszik kialakulni, hogy a központi bankok elsődleges feladatának a hosszú távú árstabilitás fenntartásának kell lennie, amit leginkább az inflációs várakozások lehorgonyzásával tud elérni. Ezen elméleti átalakulás egyik következménye az inflációs célkövetés (inflation targeting, IT) rendszerének megjelenése és elterjedése lett. A dolgozat arra keresi a választ, hogy az IT rendszer teljesítménye valóban jobb teljesítményt nyújt-e, mint más monetáris politikai rendszerek.Mscnemzetközi gazdaság és gazdálkodásv

A Peg Solitaire játék megoldása a mesterséges intelligencia eszközeivel

A szakdolgozat a Peg Solitaire nevű játék megoldásával foglalkozik. Ehhez a mesterséges intelligencia által biztosított eszközöket használom fel. A dolgozat elsődleges célja, hogy megoldást találjak a problémára. Ezen túlmenően szeretném a problémát reprezentáló teljes állapotteret bejárni azért, hogy az összes megoldást megtaláljam.BSc/BAGazdasági informatiku

Konvolúciós neurális hálók felhasználása nőgyógyászati területekről származó problémákhoz

A 21. században folyamatosan növekedett az egész világon a mesterséges megtermékenyítéshez kapcsolódóan elvégzett műtétek száma. Sajnos a sikeres beültetések aránya alacsonynak mondható, amely az elmúlt években sem változott meg jelentősen. Egy ilyen műtét sikertelensége nagymértékű traumával jár a páciensnek, amely a többszöri próbálkozás során tovább növekedhet. A sikertelenség egyik fő oka az, hogy a beültetett petesejt nem tapad meg a méhfalon és így kilökődik a szervezetből. A hagyományos hiszteroszkópia során készülő felvételekből nem képesek az orvosok olyan extra információt kinyerni, mely segítségül szolgálna annak eldöntésében, hogy a beültetés sikeres lesz-e. Lehetőséget kaptam, hogy részt vegyek egy projektben, melyek célja a petesejt sikeres beültetésének támogatása a méhnyálka általános állapotának felmérésével oly módon, amely eltér az eddig használt módszerektől. Ennek a megvalósítását egy olyan rendszer létrehozásával szeretnénk elérni, amely még a beültetés előtt előre tudná jelezni, hogy sikeres lesz-e a megtermékenyítés. A rendszer a fő komponensei a következők: speciális megvilágító egység, a képeket rögzítő kamera és a felvételeket feldolgozó szoftver. A megvilágító egység képes a látható spektrumnak csak egy kis részintervallumát kibocsátani, viszont változtatható, hogy a látható fénytartomány mely részét fedi le ez az intervallum. A különböző hullámhosszú fény a méhnyálkahártya különböző mélységeiből verődik vissza, így a méhfalról más és más tulajdonságokat kiemelő képeket tudunk készíteni. Ezeket a képeket egy erre alkalmas kamera fogja rögzíteni. A felvételek közötti különbségek kismértékűek, szabad szemmel nem vizsgálhatók, ezért szükség van egy olyan szoftverre, amely képfeldolgozás segítségével előbb kinyeri az érdekes területeket a képekről (a mi esetünkben ez a méhfal), majd különböző tulajdonság leírók vagy mélytanuló algoritmusok alkalmazásával ad egy predikciót a beültetés sikerességére nézve. Dolgozatom témája az előbb említett szoftver első részének megvalósítása, mely során szegmentálás segítségével meghatározom a képek azon részeit, amelyen a méhfal található. Az érdekes terület kinyerését hagyományos, a teljes látható fénytartományban készült képeken fogom elvégezni, mivel egyrészt még nem készültek felvételek a speciális megvilágító egységgel, másrészt ezekkel a képeken hatékonyabban lehet szegmentálni. 3 Ahogy az 1.ábrán is látható, ezeken a képeken több olyan objektum is található ( buborékok, szövetdarabok stb.), melyeket ki kell szűrni a felvételekből. A képek mennyisége és a feladat nehézsége miatt hamar egyértelművé vált, hogy csak olyan megoldás fogadható el, amely teljesen automatikusan képes ezt a feladatot elvégezni. Ennek a megvalósítása viszont a megszokott, sztenderd módszerekkel, mint például klaszterezés, régió alapú szegmentálás vagy kontúr alapú szegmentálás, nehezen elvégezhető a nem kellő mértékben definiált tulajdonságok miatt. Miután a hagyományos megoldásokat kizártam, elkezdtem alternatív lehetőségeket felkutatni, mint például a gépi tanulásokon alapuló módszerek. Az utóbbi években igen népszerű területté vált, mely a képfeldolgozásban is egyre jelentősebb tényezővé nőtte ki magát, ezzel háttérbe szorítva az eddigi konvencionális megközelítéseket. A gépi tanulás egyik fajtája az úgynevezett neurális hálózatok, melyeknek egy speciális változatát, a konvolúciós neurális hálókat szokták a képfeldolgozási problémák megoldásához használni. 2015 második felében hoztak létre olyan modelleket, melyek képesek a bemenetként megadott képeket szegmentálni oly módon, hogy egy pixelszintű osztályozást hajtanak végre megadott felvételeken. Dolgozatom célja ezeknek a hálóknak a felhasználásával egy olyan szegmentálásra képes modell létrehozása, amely a lehető legpontosabban képes meghatározni a képeken található méhfal területét, melyet a későbbiekben felhasználhatunk a további vizsgálatokhoz.MSc/MAProgramtervező Informatiku