Razpoznava suše z integracijo senzorskih in rastrskih podatkovHauko, Luka (Avtor) Mongus, Domen (Mentor) sušastrojno učenjerazpoznavaV sklopu diplomskega dela predstavljamo metodo za razpoznavanje suše, ki temelji na integraciji satelitskih podatkov, iz njih izvedenih podatkovnih produktov, kot sta to normaliziran vegetacijski indeks in indeks vlažnostnega stresa, s senzorskimi podatki o vremenu, vključno s povprečnimi padavinami, zračno vlažnostjo in temperaturo. Podatke smo pridobili preko aplikacijskih programskih vmesnikov ter jih integrirali v podatkovne zbirke, nad katerimi smo izvedli strojno učenje. Slednje je vključevalo metode k-najbližjih sosedov, podporne vektorje in naključni gozd. Rezultati so pokazali, da v našem primeru dosežemo najvišjo natančnost glede na metriko F1 z uporabo slednjega.[L. Hauko]20232023-08-28 12:08:17Diplomsko delo/naloga85361UDK: 004.932'1:004.85(043.2)COBISS_ID: 171693827sl