Závěrečná práce: Zdeněk Pazdera: System for gap-filling of eddy-covariance data
Bakalářská práce
System for gap-filling of eddy-covariance data
Anotace
Tato bakalářská práce si klade za cíl vyvinout uživatelsky přívětivý systém pro spolehlivé doplňování chybějících dat z měření eddy kovariance. Nejprve analyzuje současný stav metodiky doplňování chybějících dat v kontextu eddy kovariance a nástroje dostupné pro tento úkol. Následně navrhuje nový systém, který využívá více metod doplňování chybějících dat pro zpracování a srovnávací analýzu. Nakonec …více
Abstract
This thesis aims to develop a user-friendly system for reliable gapfilling of eddy covariance data. First, it analyzes the current state of the gap-filling methodology in the context of eddy covariance and the tools available for this task. Consequently, it proposes a new system that utilizes multiple gap-filling methods for processing and comparative analysis. Finally, the thesis describes the implementation …více
Zadání práce
Initially, the student should comprehensively review the literature on eddy covariance measurement, focusing on common challenges and solutions associated with data collection and processing. Following this, the specific needs and requirements for a data augmentation system in the context of eddy covariance measurement need to be identified -- especially concerning the available systems (tools) and methods described in the literature.
The student then identifies and analyzes the requirements for the created system and designs its architecture, including the integrated tools. The implementation of the system should be user-friendly and primarily provide the best possible analysis and correction of the eddy-covariance data set. Last but not least, the developed solution should also be appropriately tested, and its deployment and use should be properly described.
1. 6. 2024 17:09, RNDr. Tomáš Rebok, Ph.D., učo 39685
Práce na příbuzné téma
Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.
-
Exploring the Dynamics of Forest Ecosystems: Integrating Spectral Data and Machine Learning
Mgr. Marian Švik, Ph.D., učo 408496 -
Identifikace metod vhodných pro hledání potenciálně příčinných souvislostí ve výrobních datech za účelem snížení zmetkovosti
Ing. Mgr. Nikola Vavreková -
Machine Learning for Algorithmic Trading of Decentralized Finances
Mgr. Jakub Ryšavý -
Using knowledge graphs for predicting food supplement interactions with drugs
Mgr. Markéta Křenková -
Cognitive Alerting for Performance Measures
Mgr. Sergii Pylypenko -
Quantitative Fraud Analysis on Mobile Platforms
Ing. Josef Frola -
Assessment of the Coherency of the Host Labels
Mgr. Andrej Betík -
Predicting Student Success in Cybersecurity Training
Mgr. Kristián Tkáčik




