dr hab. Paweł Netzel, prof. URK

Propozycje tematów prac magisterskich, dr hab. Paweł Netzel, prof. URK

Temat:

Wykorzystanie metod Deep Learning w detekcji koron drzew na podstawie ortofotomapy.

Zagadnieniem poruszonym w pracy jest możliwość wykorzystania systemów głębokiego uczenia maszynowego do identyfikacji i segmentacji obszaru leśnego i wyróżnienia koron poszczególnych drzew. Praca powinna się skupić na modelach GroundDINO, Segment Anything Model oraz Box Decoder (https://github.com/lu-liang-geo/UAV_Tree_Detection). Celem jest ocena jakości segmentacji dla obszaru leśnego w warunkach polskich oraz możliwości wykorzystania takiej segmentacji do praktycznych zastosowań.

Narzędziami wykorzystanymi w pracy będą: język Python, sci-kit learn, scipy, torch oraz biblioteki realizujące modele. Praca wymaga otwartego podejścia i chęci do poszerzania swojej wiedzy.

Temat:

Analiza zmiany zasięgu obszarów leśnych na podstawie obecnych i archiwalnych zdjęć lotnicznych.

Zagadnieniem do rozwiązania w pracy jest detekcja granic obszarów leśnych na podstawie zdjęć RGB oraz czarno-białych, a następnie analiza zmian zasięgu obszarów leśnych. Praca skupi się na wybranych obszarach dla których dostępne są zarówno zdjęcie archiwalne (lata 1960-1970) jak i współczesne. W pracy sprawdzony zostanie schemat detekcji takich obszarów. Realizacja tematu związana jest prowadzeniem prac z zakresu analizy obrazu, analiz przestrzennych, segmentacji. Praca wymaga otwartego podejścia i chęci do poszerzania swojej wiedzy.