Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Visualization of Uncertainty in LANDSAT Classification Process

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F14%3A00225476" target="_blank" >RIV/62156489:43110/14:00225476 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Visualization of Uncertainty in LANDSAT Classification Process

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In the classification of remotely sensed data can be found many uncertainties. Namely they can arise in defining classification classes. We use two ways, incorporating acquired Corine Land Cover labels and our manually annotated labels. We are showing several visualization possibilities to show uncertainties in labels and their connections with classification results. We use parallel coordinates to visualize data, showing problems in classes definitions. These failures can be consequently seen in results of classification in confusion matrix. We inspect also posterior probabilities of k-NN classifier visualizing maximum likelihood class probabilities as alpha channel of resulting classification map.

  • Název v anglickém jazyce

    Visualization of Uncertainty in LANDSAT Classification Process

  • Popis výsledku anglicky

    In the classification of remotely sensed data can be found many uncertainties. Namely they can arise in defining classification classes. We use two ways, incorporating acquired Corine Land Cover labels and our manually annotated labels. We are showing several visualization possibilities to show uncertainties in labels and their connections with classification results. We use parallel coordinates to visualize data, showing problems in classes definitions. These failures can be consequently seen in results of classification in confusion matrix. We inspect also posterior probabilities of k-NN classifier visualizing maximum likelihood class probabilities as alpha channel of resulting classification map.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    37th International Conference on Telecommunications and Signal Processing TSP

  • ISBN

    978-80-214-4983-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    701-704

  • Název nakladatele

  • Místo vydání

  • Místo konání akce

    Berlín

  • Datum konání akce

    1. 7. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku