Machine learning algoritmusok pontosságának értékelése WorldView-2 műholdfelvétel alapján, tetőfedő anyagok osztályozásában

A tétel rövid nézete
dc.contributor.advisorSzabó, Szilárd
dc.contributor.authorAbriha, Dávid
dc.contributor.departmentDE--Természettudományi és Technológiai Kar--Földtudományi Intézethu_HU
dc.date.accessioned2019-05-03T12:06:04Z
dc.date.available2019-05-03T12:06:04Z
dc.date.created2019-05-03
dc.description.abstractAz elemzéseket WorldView-2 műholdfelvétel alapján végeztem el, Random Forest és Support Vector Machine ellenőrzött osztályba soroló algoritmusokkal. A vizsgálatok egyrészt arra irányultak, hogy a modell becsült- és validált pontosságára milyen hatással van a referenciaadatok tetősíkok alapján történő szegmentálása, másrészt pedig megvizsgálni, hogy a két osztályozó algoritmus optimalizálása során milyen pontosságok érhetők el.hu_HU
dc.description.correctorgj
dc.description.courseGeográfushu_HU
dc.description.degreeMSc/MAhu_HU
dc.format.extent31hu_HU
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2437/266877
dc.language.isohuhu_HU
dc.subjecttávérzékeléshu_HU
dc.subjectmultispektrális műholdfelvételhu_HU
dc.subjectmachine learninghu_HU
dc.subjectképosztályozáshu_HU
dc.subjectterületi autokorrelációhu_HU
dc.subjecthiperparaméter optimalizációhu_HU
dc.subjectszegmentációhu_HU
dc.subject.dspaceDEENK Témalista::Földtudományokhu_HU
dc.titleMachine learning algoritmusok pontosságának értékelése WorldView-2 műholdfelvétel alapján, tetőfedő anyagok osztályozásábanhu_HU
Fájlok
Gyűjtemények
Hallgatói dolgozatok (Földtudományi Intézet)