Úvod
Prostorová interpolace je poměrně často využívanou metodou pro práci s prostorovými daty. V současné době existuje mnoho interpolačních metod, z nichž každá má své uplatnění. Míra přesnosti těchto metod je však omezená, a proto se pro prostorovou interpolaci hledají nové postupy a metody. Jedním z těchto postupů je i využití neuronových sítí.
Samotný princip neuronových sítí je známý už velmi dlouho, první umělý neuron byl sestrojen v roce 1943 (Volná, 2008). Jejich využití v oblasti geoinformatiky se však začalo rozvíjet teprve v posledních letech. Z dostupné literatury je zřejmé, že neuronové sítě mají při použití k prostorové interpolaci velmi dobré výsledky srovna- telné s jinými interpolačními metodami, v některých případech i lepší (Snell, 2000; Bhaskaran, 2010; Chowdhury, 2010). Používání neuronových sítí pro účely prosto- rové interpolace zatím není příliš rozšířenou záležitostí mezi běžnými uživateli GIS, neboť většina dostupného GIS softwaru nemá v sobě neuronové sítě implementovány. Software GRASS GIS je jedním z mála, pro který existuje modul umožňující práci s neuronovými sítěmi, konkrétně s modelem vícevrstvého perceptronu. Tato práce se zabývá testováním tohoto modulu a jeho porovnáním a dalšími interpolačními me- todami. Cílem je zjistit, zda je kvalita výsledné interpolace srovnatelná s klasickými metodami a jestli je možné používat neuronové sítě v tomto modulu k běžné interpo- laci.
- autor:
- Veronika Nevtípilová
- vedoucí práce:
- Mgr. Justyna Pastwa
- kontakt na autora:
- v.nevtipilova@gmail.com
- text práce v pdf
Tato práce byla zpracována v rámci bakalářského studia na Katedře geoinformatiky přírodovědecké fakulty Univerzity Palackého v roce 2013.