prikaz prve stranice dokumenta A method of hydrographic survey technology selection based on the decision tree supervised learning
  Preuzmi
PDF 1.97 MB
disertacija
A method of hydrographic survey technology selection based on the decision tree supervised learning
2021. urn:nbn:hr:164:995225
Golub Medvešek, Ivana
Sveučilište u Splitu
Pomorski fakultet
Zavod za nautiku

Citirajte ovaj rad

Golub Medvešek, I. (2021). A method of hydrographic survey technology selection based on the decision tree supervised learning (Disertacija). Split: Sveučilište u Splitu, Pomorski fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:164:995225

Golub Medvešek, Ivana. "A method of hydrographic survey technology selection based on the decision tree supervised learning." Disertacija, Sveučilište u Splitu, Pomorski fakultet, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:164:995225

Golub Medvešek, Ivana. "A method of hydrographic survey technology selection based on the decision tree supervised learning." Disertacija, Sveučilište u Splitu, Pomorski fakultet, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:164:995225

Golub Medvešek, I. (2021). 'A method of hydrographic survey technology selection based on the decision tree supervised learning', Disertacija, Sveučilište u Splitu, Pomorski fakultet, citirano: 23.02.2025., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:164:995225

Golub Medvešek I. A method of hydrographic survey technology selection based on the decision tree supervised learning [Disertacija]. Split: Sveučilište u Splitu, Pomorski fakultet; 2021 [pristupljeno 23.02.2025.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:164:995225

I. Golub Medvešek, "A method of hydrographic survey technology selection based on the decision tree supervised learning", Disertacija, Sveučilište u Splitu, Pomorski fakultet, Split, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:164:995225

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:164:995225
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovA method of hydrographic survey technology selection based on the decision tree supervised learning
Naslov (engleski)Rad ne sadrži naslov na drugom jeziku.
AutorIvana Golub Medvešek
MentorHrvoje Dodig (mentor)
MentorNenad Leder (komentor)
Član povjerenstvaPero Vidan (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaJoško Šoda (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIgor Vujović (član povjerenstva)
Član povjerenstvaTina Perić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaBlagovest Belev https://orcid.org/0000-0001-9458-6070 (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Splitu
Pomorski fakultet
(Zavod za nautiku)
Split
Datum i država obrane2021, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Tehnologija prometa i transport
Univerzalna decimalna klasifikacija
(UDC)		62 - Inženjerstvo. Tehnika. Tehnologija
Sažetak
Hydrographic survey or seabed mapping plays an important role in achieving better maritime safety, especially in coastal waters. Due to advances in survey technologies, it becomes important to choose well-suited technology for a specific area. Moreover, various technologies have various ranges of equipment and manufacturers, as well as characteristics. Therefore, in this thesis, a proposed method of a hydrographic survey, i.e., identifying the appropriate technology, has been developed. The... Više method is based on a reduced elimination matrix, decision tree supervised learning, and multicriteria decision methods. The available technologies were: SBES (research vessel), SBES+SSS (research vessel), MBES (research vessel), MBES (research vessel)+SBES (small boat), LIDAR (UAV), SDB (satellite sensors) and they are applied as a case study of Kaštela Bay. The optimal technology for Kaštela Bay study case was MBES (research vessel) and MBES (research vessel) + SBES (small boat) with a score of 0.97. Then with a score of 0.82 follows the SDB technology. Other available alternatives have a significantly lower score. It is a small evident difference between the three alternatives SBES (research vessel), SBES+SSS (research vessel), and LIDAR, which have a WSM score in the range from 0.58 – 0.65. Sakrij dio sažetka
Sažetak (engleski)
Rad ne sadrži sažetak na drugom jeziku.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:164:995225
Datum promocije2021
Studijski programNaziv: Stjecanje doktorata znanosti izvan doktorskog studija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: poslijediplomski doktorski
Akademski / stručni naziv: doktor/doktorica znanosti (dr. sc.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2021-10-04 13:54:54
accessibility

closePristupačnostrefresh

Ako želite spremiti trajne postavke, kliknite Spremi, ako ne - vaše će se postavke poništiti kad zatvorite preglednik.