Detekce archeologických nalezišť pomocí dálkového průzkumu Země

Show simple item record
dc.contributor.advisorGruber Ivan, Ing. Ph.D.cs
dc.contributor.authorBalda, Pavelcs
dc.contributor.refereeStraka Jakub, Ing.cs
dc.date.accepted2025-06-17
dc.date.accessioned2026-02-20T16:32:22Z
dc.date.available2024-10-01
dc.date.available2026-02-20T16:32:22Z
dc.date.issued2025-05-19
dc.date.submitted2025-05-19
dc.description.abstractPráce zkoumá přístupy hlubokého učení pro detekci archeologických nalezišť pomocí vegetačních příznaků na leteckých snímcích. Pro řešení problému omezeného množství anotovaných dat byl sestaven obrázkový dataset lokalit v České republice. Ten byl následně rozšířen o nově identifikované lokality. Výzkum porovnává natrénované modely konvolučních neuronových sítí a vyvíjí metody generování syntetických dat - procedurálně generovaných vzorů vegetačních příznaků a neurálně generovaných obrázků pomocí difúzních modelů. Experimentální výsledky ukazují, že předtrénování na procedurálně generovaných syntetických datech s následným dotrénováním na reálnýchsnímcích vede k optimálnímu výkonu a dosahuje skóre F1 0,673 na testovací sadě. Validace na reálných ortofotosnímcích potvrzuje praktickou použitelnost - model úspěšně identifikoval 75 % archeologických testovacích lokalit napříč několika lety snímkování.cs
dc.description.abstract-translatedThis thesis explores deep learning approaches for detecting archaeological cropmarks in aerial imagery. To address the challenge of limited annotated data, a specialized dataset from the Czech Republic was curated and extended with newly identified locations. The research compares convolutional neural network models and develops synthetic data generation methods, including procedurally generated cropmark patterns and neural generation using fine-tuned diffusion models. Experimental results demonstrate that pre-training on procedurally generated synthetic data followed by fine-tuning on real cropmark images yields optimal performance, achieving an F1 score of 0.673 on the test set. Validation on real-world orthophotos confirms practical applicability, with the model successfully identifying 75% of known archaeological test sites across multiple years of imagery.en
dc.description.departmentKatedra kybernetikycs
dc.description.resultObhájenocs
dc.format106 s.
dc.identifier99954
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/66083
dc.language.isoen
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezenícs
dc.rights.accessopenAccesscs
dc.subjectarcheologické vegetační příznakycs
dc.subjectdálkový průzkumcs
dc.subjecthluboké učenícs
dc.subjectpočítačové viděnícs
dc.subjectgenerování syntetických datcs
dc.subjectletecké snímkovánícs
dc.subjectkonvoluční neuronové sítěcs
dc.subjectprocedurální generovánícs
dc.subjectarcheologická prospekcecs
dc.subjectklasifikace scénycs
dc.subject.translatedarchaeological cropmarksen
dc.subject.translatedremote sensingen
dc.subject.translateddeep learningen
dc.subject.translatedcomputer visionen
dc.subject.translatedsynthetic data generationen
dc.subject.translatedaerial imageryen
dc.subject.translatedconvolutional neural networksen
dc.subject.translatedprocedural generationen
dc.subject.translatedarchaeological prospectionen
dc.subject.translatedscene classificationen
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-levelNavazujícícs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-programKybernetika a řídicí technikacs
dc.titleDetekce archeologických nalezišť pomocí dálkového průzkumu Zeměcs
dc.title.alternativeDetection of Archaeological Sites Using Remote Sensingen
dc.typediplomová prácecs
local.files.count4*
local.files.size19252910*
local.has.filesyes*
local.relation.IShttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=99954

Files

Original bundle
Showing 1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
Name:
DP_Balda_A23N0047P.pdf
Size:
18.2 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
VŠKP
Download
No Thumbnail Available
Name:
PV_Balda_A23N0047P.pdf
Size:
59.69 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího VŠKP
Download
No Thumbnail Available
Name:
PO_Balda_A23N0047P.pdf
Size:
64.13 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta VŠKP
Download
No Thumbnail Available
Name:
PB_Balda_A23N0047P.pdf
Size:
40.09 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby VŠKP
Download

Collections

Theses (KKY)