prikaz prve stranice dokumenta Analiza velike količine podataka iz različitih izvora u području pametne poljoprivrede
Rad nije dostupan
diplomski rad
Analiza velike količine podataka iz različitih izvora u području pametne poljoprivrede
2023. urn:nbn:hr:168:147423
Skukan, Ana
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Skukan, A. (2023). Analiza velike količine podataka iz različitih izvora u području pametne poljoprivrede (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:147423

Skukan, Ana. "Analiza velike količine podataka iz različitih izvora u području pametne poljoprivrede." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:147423

Skukan, Ana. "Analiza velike količine podataka iz različitih izvora u području pametne poljoprivrede." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:147423

Skukan, A. (2023). 'Analiza velike količine podataka iz različitih izvora u području pametne poljoprivrede', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 10.05.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:147423

Skukan A. Analiza velike količine podataka iz različitih izvora u području pametne poljoprivrede [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2023 [pristupljeno 10.05.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:147423

A. Skukan, "Analiza velike količine podataka iz različitih izvora u području pametne poljoprivrede", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:147423

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:147423
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovAnaliza velike količine podataka iz različitih izvora u području pametne poljoprivrede
Naslov (engleski)Big data analysis from different sources in smart agriculture
AutorAna Skukan
MentorGordan Ježić (mentor)
Član povjerenstvaGordan Ježić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIvana Podnar Žarko (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMario Kušek (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2023-07-04, Hrvatska
Sažetak
U današnje doba brzih klimatskih promjena i napretka u pametnoj poljoprivredi, postaje vrlo bitno s kakvim meteorološkim podacima baratamo. Kroz ovaj rad fokus je stavljen na usporedbu in-situ i satelitskih podataka za nekoliko meteoroloških varijabli kroz pregled nekoliko lokacija. Varijable koje su se proučavale su vjetar, padaline, uvjeti u zraku, temperatura, temperatura tla i sunčeva radijacija, a lokacije su Budimci, Skenderovci, Osijek i Novo Selo Rok. Statistička analiza uključuje čišćenje podataka, analizu različitih koeficijenata korelacije, statističke testove te linearnu regresiju. Osim statističke analize u pisanom obliku, rad sadrži i Web aplikaciju koja nudi detaljan pregled analize svake varijable za svaku lokaciju te prikladne vizualizacije. Kroz analizu se zaključuje da varijable koje su povezane uz manja područja i imaju tendenciju biti više volatilne, kao što su vjetar i padaline, ne koreliraju, dok varijable koje su slične na bliskim mikro-područjima, kao što su temperatura i uvjeti u zraku, imaju visoku do vrlo visoku (snažnu) korelaciju.
Sažetak (engleski)
In today's era of rapid climate change and progress in smart agriculture, it becomes very important what kind of meteorological data we handle. Through this paper, the focus is placed on the comparison of in-situ and satellite data for several meteorological variables through an overview of several locations. The variables studied are wind, precipitation, air conditions, temperature, soil temperature and solar radiation, and the locations are Budimci, Skenderovci, Osijek and Novo Selo Rok. Statistical analysis includes data cleaning, analysis of various correlation coefficients, statistical tests and linear regression. In addition to statistical analysis in written form, the paper also contains a Web application that offers a detailed overview of the analysis of each variable for each location and suitable visualizations. The analysis concludes that variables that are associated with smaller areas and tend to be more volatile, such as wind and precipitation, do not correlate, while variables that are similar in close micro-areas, such as temperature and air conditions, have strong correlation.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:147423
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-10-11 10:27:19