{"id":{"repo_id":"debrecen","oai_identifier":"oai:dea.lib.unideb.hu:2437/404290"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/debrecen/oai:dea.lib.unideb.hu:2437/404290","repository":{"repo_id":"debrecen","name":"University of Debrecen","base_url":"https://dea.lib.unideb.hu/server/oai/request"},"display":{"title":"Mezőgazdasági táblák talajheterogenitás vizsgálata Sentinel 2 NDVI adatok felhasználásával","abstract":"A térinformatika egyre nagyobb jelentőséggel bír a mezőgazdaságban. A térinformatika adta lehetőségeket, ki kell használni a termelőknek. A vizsgált szántóföldi táblákról 2023., 2024., és 2025-ös időszakból származó felhő- és zavaró tényezőtől mentes, 10×10 méteres térbeli felbontású Sentinel 2 műholdfelvételből készítettem növényi vegetációs index (NDVI) képeket. A térinformatikai adatbázis adataiból „Attribute based clustering” modulját felhasználva 40x futtatott k-közép (k-mean) eljárással három csoportot (klasztert) képeztünk az adatokból. Az NDVI értékek középérték összehasonlítását legkisebb szignifikáns különbség (LSD) módszerével végeztem, amelyben meghatároztam a legkisebb szignifikáns differenciát. A következő lépésben a 2023-tól 2025-ig terjedő három évben vizsgáltam a talajfoltokhoz tartozó vegetációs indexeket és azok elkéréseit, különböző növények esetében. Ahol élesen szembetűnő volt a talajfoltok közötti különbségek akár 10-15%-os NDVI értékeltérést is eredményezett.","abstract_html":"A térinformatika egyre nagyobb jelentőséggel bír a mezőgazdaságban. A térinformatika adta lehetőségeket, ki kell használni a termelőknek. A vizsgált szántóföldi táblákról 2023., 2024., és 2025-ös időszakból származó felhő- és zavaró tényezőtől mentes, 10×10 méteres térbeli felbontású Sentinel 2 műholdfelvételből készítettem növényi vegetációs index (NDVI) képeket. A térinformatikai adatbázis adataiból „Attribute based clustering” modulját felhasználva 40x futtatott k-közép (k-mean) eljárással három csoportot (klasztert) képeztünk az adatokból. Az NDVI értékek középérték összehasonlítását legkisebb szignifikáns különbség (LSD) módszerével végeztem, amelyben meghatároztam a legkisebb szignifikáns differenciát. A következő lépésben a 2023-tól 2025-ig terjedő három évben vizsgáltam a talajfoltokhoz tartozó vegetációs indexeket és azok elkéréseit, különböző növények esetében. Ahol élesen szembetűnő volt a talajfoltok közötti különbségek akár 10-15%-os NDVI értékeltérést is eredményezett.","abstract_has_math":false,"creators":["Török, Tamás"],"institution":null,"degree_name":null,"degree_level":null,"degree_discipline":null,"degree_department":"DE--Mezőgazdaság- Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar","school":null,"contributors":[],"advisors":["Ragán, Péter"],"committee_chairs":[],"committee_members":[],"year":null,"date_issued":"","date_published":null,"updated_at":"2026-07-27T19:13:55Z","subjects":["Sentinel 2 NDVI","évjárathatás vizsgálat","üzemi tábla","kukorica","búza","napraforgó"],"languages":["hu"],"rights":[],"rights_urls":[],"identifier_entries":[]},"links":{"outbound_url":"https://hdl.handle.net/2437/404290","outbound_label":"Handle","outbound_source":"dc:identifier.uri"},"metadata_groups":[{"id":"people","label":"People","entries":[{"key":"dc:contributor.advisor","label":"Advisor","values":["Ragán, Péter"]},{"key":"dc:contributor.department","label":"Department","values":["DE--Mezőgazdaság- Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar"]},{"key":"dc:creator","label":"Author","values":["Török, Tamás"]}]},{"id":"academic_context","label":"Academic Context","entries":[{"key":"dc:date.accessioned","label":"Dc Date Accessioned","values":["2026-02-12T10:48:44Z"]},{"key":"dc:date.available","label":"Dc Date Available","values":["2026-02-12T10:48:44Z"]}]},{"id":"subjects_keywords","label":"Subjects and Keywords","entries":[{"key":"dc:subject","label":"Dc Subject","values":["Sentinel 2 NDVI","évjárathatás vizsgálat","üzemi tábla","kukorica","búza","napraforgó"]}]},{"id":"language_rights","label":"Language and Rights","entries":[{"key":"dc:language.iso","label":"Language (ISO)","values":["hu"]}]},{"id":"identifiers","label":"Identifiers","entries":[{"key":"dc:identifier.uri","label":"Identifier URI","values":["https://hdl.handle.net/2437/404290"]}]},{"id":"additional","label":"Additional Metadata","entries":[{"key":"dc:description.abstract","label":"Abstract","values":["A térinformatika egyre nagyobb jelentőséggel bír a mezőgazdaságban. A térinformatika adta lehetőségeket, ki kell használni a termelőknek. A vizsgált szántóföldi táblákról 2023., 2024., és 2025-ös időszakból származó felhő- és zavaró tényezőtől mentes, 10×10 méteres térbeli felbontású Sentinel 2 műholdfelvételből készítettem növényi vegetációs index (NDVI) képeket. A térinformatikai adatbázis adataiból „Attribute based clustering” modulját felhasználva 40x futtatott k-közép (k-mean) eljárással három csoportot (klasztert) képeztünk az adatokból. Az NDVI értékek középérték összehasonlítását legkisebb szignifikáns különbség (LSD) módszerével végeztem, amelyben meghatároztam a legkisebb szignifikáns differenciát. A következő lépésben a 2023-tól 2025-ig terjedő három évben vizsgáltam a talajfoltokhoz tartozó vegetációs indexeket és azok elkéréseit, különböző növények esetében. Ahol élesen szembetűnő volt a talajfoltok közötti különbségek akár 10-15%-os NDVI értékeltérést is eredményezett."]},{"key":"dc:description.degree","label":"Dc Description Degree","values":["szakirányú továbbképzés"]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Mezőgazdasági táblák talajheterogenitás vizsgálata Sentinel 2 NDVI adatok felhasználásával"]}]}],"canonical_facts":{"dc:contributor.advisor":["Ragán, Péter"],"dc:contributor.department":["DE--Mezőgazdaság- Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar"],"dc:creator":["Török, Tamás"],"dc:date.accessioned":["2026-02-12T10:48:44Z"],"dc:date.available":["2026-02-12T10:48:44Z"],"dc:description.abstract":["A térinformatika egyre nagyobb jelentőséggel bír a mezőgazdaságban. A térinformatika adta lehetőségeket, ki kell használni a termelőknek. A vizsgált szántóföldi táblákról 2023., 2024., és 2025-ös időszakból származó felhő- és zavaró tényezőtől mentes, 10×10 méteres térbeli felbontású Sentinel 2 műholdfelvételből készítettem növényi vegetációs index (NDVI) képeket. A térinformatikai adatbázis adataiból „Attribute based clustering” modulját felhasználva 40x futtatott k-közép (k-mean) eljárással három csoportot (klasztert) képeztünk az adatokból. Az NDVI értékek középérték összehasonlítását legkisebb szignifikáns különbség (LSD) módszerével végeztem, amelyben meghatároztam a legkisebb szignifikáns differenciát. A következő lépésben a 2023-tól 2025-ig terjedő három évben vizsgáltam a talajfoltokhoz tartozó vegetációs indexeket és azok elkéréseit, különböző növények esetében. Ahol élesen szembetűnő volt a talajfoltok közötti különbségek akár 10-15%-os NDVI értékeltérést is eredményezett."],"dc:description.degree":["szakirányú továbbképzés"],"dc:identifier.uri":["https://hdl.handle.net/2437/404290"],"dc:language.iso":["hu"],"dc:subject":["Sentinel 2 NDVI","évjárathatás vizsgálat","üzemi tábla","kukorica","búza","napraforgó"],"dc:title":["Mezőgazdasági táblák talajheterogenitás vizsgálata Sentinel 2 NDVI adatok felhasználásával"]},"updated_at":"2026-07-27T19:13:55Z"}