Browsing by Affiliation "Informatikos ir statistikos katedra / Department of Informatics and Statistics"

Darbo tikslas - sukurti SWAT hidrologinį modelį ir atlikti parametrų vertinimą mažame Akmenos–Danės upės baseine. Darbo uždaviniai: atlikti Akmenos-Danės upės baseino erdvinį skaitmenizavimą ir sudaryti kuriamo modelio hidrologinius atsako vienetus (HRU); įvertinti AD SWAT modelio rezultatus panaudojant SWAT Error checker vizualizavimo programą; sudaryti klimato kaitos scnenarijus ir įvertinti jų poveikį skirtingiems hidrologiniams upės baseino komponentams; sudaryti AD upės baseino prognostinius scenarijus. AD SWAT modelis buvo vykdomas naudojant ArcSWAT plėtinį ArcGIS kompiuterinėje programoje. Įtraukti 7 įėjimo duomenų rinkiniai: kaukės, DEM, žemės naudmenų, dirvožemio, Lietuvos upių tinklo ir kitų vandens telkinių sluoksniai ir meteorologiniai duomenys. Sukurtas tarpinis HRU duomenų rinkinio sluoksnis, kuriame sugeneruota virš 200 HRU kombinacijų. SWAT error checker programos pagalba atskleista, kad modelyje verta atkreipti dėmesį į galimus neadekvačius nuosėdų kiekius 28-ame ir 26-ame HRU vienete, 99,4% NO3 pašalinama iš dirvožemio profilio, neįprastai mažai fosforo stresinių dienų, mažas N tirpumo santykis nuotėkyje, didžiausias išleidimo koeficientas į AD upę sugeneruojams Padvarių tvenkinyje. Nustatyta, kad iš pritaikytų 8 klimato kaitos scenarijų didžiausi virš 30% pokyčiai nustatyti 11-oje komponentų taikant CO2RCP6.0 – 8.5 klimato kaitos scenarijų, mažiausi pokyčiai pritaikius kritulių padidėjimo scenarijų ir labai nežymūs pokyčiai pritaikius labiausiai tikėtinus klimato kaitos scenarijus tiriamoje teritorijoje.

Adaptyvios intelektualios mokymos(si) aplinkos (VMA) kontekste analizuojama konceptualios klasterizacijos algoritmų taikymo galimybė, siekiant užtikrinti programinio agento gebėjimą „jausti“ kintančią aplinką ir atpažinti būsenas, kuriose jis atsiduria. Agento aplinka suprantama kaip VMA sąsaja su vartotoju ir VMA bazėje išsaugotus besimokančiojo modelis, kuris nuolat kinta mokymos(si) proceso eigoje. Agento gebėjimas „jausti“ suvokiamas kaip agento savybė klasifikuoti besimokančiuosius, atsižvelgiant į jų turimą žinių lygį, kuris taip pat kinta mokymos(si) proceso eigoje. Taikant literatūroje aprašytus konceptualios klasterizacijos algoritmus, siekiama atrinkti geriausiai tinkantį probleminės srities specifikai, pritaikant realiems duomenims modeliuoti.

Siekiant sukurti optimalų alternatyvią biometrinę autentifikavimo sistemą būtina surasti geriausią neuroninį tinklą. Darbe yra kuriami įvairūs neuroniniai tinklai ( MLP ir LSTM) kurie turės skirtingus hiperparametrus. Keičiant juos bus siekiama surasti geriausią tinklą bei jo parametrus hiperparametrus kuris gebės aptikti tinkamus vartotojus su didžiausią tikimybę.

Pasaulyje sparčiai besivystant elektra varomoms transporto priemonėms atsiranda vis daugiau problemų susijusių su jų energijos sąnaudomis. Labai didelė problema šioje srityje yra elektros energijos sukaupimas ir naudojimas. Siekiama, kad būtų galima elektra varoma transporto priemone nuvažiuoti kuo didesnį atstumą su kuo mažesnėmis energijos sąnaudomis. Tam reikalingi labai talpūs akumuliatoriai ir atitinkami valdymo algoritmai. Blogai parinkti valdymo algoritmai gali be reikalo ir greitai iššvaistyti akumuliatoriuose sukauptą energijos rezervą ir sumažinti nuvažiuojamą atstumą. Šiame darbe apžvelgiami labiausiai paplitę sistemų valdymo algoritmai, tokie kaip PID reguliatorius, greičio profiliai ir neraiškioji logika. Apžvelgus kiekvieno iš jų panaudojimo atvejus mokslinėje literatūroje nutarta elektrinio traukinio greičio kontrolės sistemą mažinančią energijos sąnaudas kurti remiantis greičio profiliais. Darbe taip pat nagrinėjami įtolintų sistemų valdymo būdai Bluetooth ryšio pagalba. Darbe aprašomas tiek techninės, tiek programinės sistemos kūrimo procesas. Sukurta sistema yra automatinė, o jos inicijavimas ir duomenų rinkimas vyksta nuotoliniu būdu. Atliekant sistemos patikrinimą eksperimentiniu būdu buvo stebimas sistemos elektros energijos suvartojimas, o po to palyginamas su prieš tai buvusios sistemos energijos suvartojimu. Atlikus palyginimą nustatyta, kad naujos sistemos veikimas užtikrina tolydų elektrinio traukinio modelio judėjimą ir mažesnes energijos sąnaudas.

Magistrantūros baigiamajame darbe buvo analizuojama įmonė turinti motyvacinę sistemą, tačiau nėra aišku kaip tiksliai ji motyvuoja, ir ar tebe motyvuoja darbuotojus. Kadangi įmonėje nėra įrankio peržiūrėti ir matyti įmonės motyvacinės sistemos efektyvumo ilgesniu motyvavimo laikotarpiu rezultatus, dėl to buvo nuspręsta tokį įrankį sukurti. Šis įrankis ir grafikai duos pardavimų vadovui aiškumą ir paprastumą, tobulinant motyvacinę sistemą. Ir sutaupys laiko analizuojant pardavimus. Šio įrankio pagalba jis galės matyti, kaip suteiktas priedas veikia vieną ar kitą darbuotoją. Tai palengvins vadovo paieškas ieškant to optimalaus viduriuko, kuomet motyvuojant darbuotoją yra kuo mažesnis priedo bei pelno pasikeitimas, ko ir siekia visos įmonės diegdamos motyvacines sistemas. Įrankio kūrimo procese buvo identifikuoti duomenys, kurių reikia kuriant naujus KPI ir kaip juos išsitraukti iš duomenų bazės. Taip pat surasta programa atvaizduoti duomenims ir joje realizuotas naujai sukurtų KPI atvaizdavimas.

Šiuo metu žmonija patiria technologinį šuolį, kuris, kaip tikimasi, pakeis daugelį jau esamų pasenusių sistemų. Daiktų internetas IoT, ir pažangi interneto tinklų įrenginių aplinka duomenų surinkimui, yra perspektyvi mokslinių tyrimų sritis. Deja, naudojant, kaupiant ir analizuojant didžiuosius duomenis, praktikoje dažnai susiduriama su duomenų atitikimo su realia situacija, kolizija. Kuriama sistema naudoja jutiklius, kurie sujungti su IoT įrenginiais, jungiasi per bevielius ryšius, galinčiais nukreipti duomenis į serverius, debesų sistemas. Debesies, serverių duomenis galima pasiekti realiu laiku pažangių įrenginių pagalba, taip pat kaupti serveryje, juos analizuoti bei atsisiųsti tolesnėms analizėms. Jutikliai gali matuoti dujų koncentraciją, temperatūrą, drėgmę ir siųsti duomenis į serverius. Siūlomos architektūros jutikliai išdėstyti skirtingose vietose, ir naudojami aplinkos taršos stebėsenai, bei duomenų rinkimui. Panaudojus laiko eilutės algoritmus, duomenų paieškos variklis tiksliai sugrupuoja duomenis, išveda jų vidurkius, kurie naudojami tolimesniam duomenų apdorojimui. Nustatyta, kad naudojant algoritmus galima tiksliai pašalinti duomenų triukšmus ir panaudoti tik tikslius duomenis kurie informuoja apie oro taršos pasikeitimo faktorių.

Eismo įvykių skaičius, kuriuose yra sužalojami arba žūva žmonės Klaipėdos mieste ir jos rajone kasmet didėja. Informacija apie tokius kelių eismo įvykius yra renkama su tikslu, kad vėliau būtų galima nustatyti konkretaus įvykio aplinkybes. Kelių policijos surinkta informacija turi erdvinius atributus: koordinates, gatvę, namo numerį. Duomenys su koordinačių atributu suteikia galimybę juos analizuoti erdvinės statistikos metodais ir GIS sistemomis. Darbe analizuojami Lietuvos ir užsienio literatūros šaltiniai, aprašantys sistemas ir metodus naudojamus šiuolaikiškai analizuojant eismo įvykių tendencijas. GIS technologijų naudojimas analizuojant eismo įvykius užsienio valstybėse nėra naujovė, o Lietuvoje dar tik pradedama atlikinėti panašius tyrimus. Iš literatūros atrinkti ir aprašyti dažniausiai naudojami erdvinės statistikos metodai, tokie kaip: branduolio tankio vertinimo metodas, artimiausių kaimynų analizės metodas, Morano I indekso skaičiavimo metodas, Getis-Ord Gi* statistikos skaičiavimo metodas. Tyrimui buvo panaudoti 2015-2017 m. surinkti duomenys, konkrečiai 889 eismo įvykių taškai pasiskirstę visame Klaipėdos mieste ir Klaipėdos rajone. Išsiaiškinta, kad Klaipėdos rajono eismo įvykių analizei galima naudoti naujus, greitus ir šiuolaikiškus metodus.

Darbas skirtas maršruto planavimo sistemos, įvertinančios eismo spūstis realiam laikui, projektavimui ir prototipo kūrimui. Darbe suprojektuota sistema, kuri apjungia eismo spūsčių ir maršruto planavimo posistemius į vieną sistemą, naudodama realaus laiko duomenis. Apžvelgus mokslinę literatūrą buvo pasirinkta metodika ir priemonės leidžiančios realizuoti eismo spūsčių aptikimą realiu laiku ir maršruto sudarymą įvertinant spūstis. Darbe pateikti sukurtos sistemos prototipo palyginimo su Waze maršruto planavimo sistemos rezultatai.

Tradiciniai naudojimo tinkamumo testavimo metodai dažnai neturi galimybės visapusiškai užfiksuoti skirtingus vartotojo patirties aspektus. Šio mokslinio darbo pagrindinis dėmesys skiriamas išsamios sistemos prototipo kūrimui, kuriuo siekiama pagerinti saityno programų naudojimo tinkamumo testavimą ir vartotojo patirties (UX) analizavimą integruojant seansų įrašymą, sąveikos registravimą ir emocijų atpažinimą. Darbo tikslas – pritaikyti emocijų atpažinimo technologijas saityno programų UI testavimui remiantis UX principais ir išbandyti siūlomo prototipo veikimą realiomis sąlygomis. Darbo metodika – įvairių mokslinių darbų, straipsnių ir knygų, susijusių su UI testavimu, UX principais, emocijų atpažinimu iš veido išraiškų ir programinės įrangos naudojamumu, analizavimas. Darbo rezultatai – pirmoje darbo dalyje analizuojamos emocijų atpažinimo iš veido išraiškų technologijos ir jų panaudojamumo galimybės UI testavimui. Antroje dalyje aprašomi funkciniai ir nefunkciniai reikalavimai, parenkama programinė ir techninė įranga bei sudaromas kuriamos sistemos prototipo planas. Trečioje dalyje smulkiai išdėstomas sistemos prototipo kūrimo procesas bei verifikuojamas jos darbas. Ketvirtoje dalyje tikrinama iškelta hipotezė ir atliekama gautų duomenų validacija. Išvada. UI testavimas, remiantis UX principais ir integruojant emocijų atpažinimą, gali būti galingas įrankis gerinant vartotojo patirtį. Rekomenduojama tobulinti UI testavimo procesus, įtraukiant šiuos aspektus ir gerinant duomenų analizės metodus. Tai leistų įgyti išsamesnį ir objektyvesnį vaizdą apie saityno programos sąsajos naudojamumą.

Šiais laikais, imitacinis modeliavimas tampa vienu būtiniausių sprendimų paieškos etapų ir verslo analitikams, ir inžinieriams, ir įmonės vadovams, ir praktiškai visoms mokslo šakoms. Kuomet modeliavimas naudojant realias sistemas yra labai brangus ar labai sudėtingas, į pagalbą derėtų pasitelkti kompiuterinį modeliavimą, kitaip dar vadinamą – imitaciniu modeliavimu. Imitacinis modeliavimas apima matematikos, logikos, algoritmų ir duomenų struktūrų kūrimo ir skaičiavimo metodus, analizuojant, prognozuojant ir valdant įvairių sistemų funkcionavimą. Darbe analizuojami imitacinio modeliavimo principai ir metodai, logistikos sistemos struktūra ir funkcijos, atliekama logistikos imitacinių modelių kūrimo paradigmų ir metodų lyginamoji analizė. Remiantis autoriaus atliktos lyginamosios analizės išvadomis, pasirenkamas logistikos sistemos procesams tinkamas hibridinis modeliavimo būdas. Vykdant modelio kūrimą detaliai aprašyti visi tiekimo grandinės erdvinio hibridinio modelio kūrimo etapai. Sudaryti scenarijai ir atlikti kompiuteriniai eksperimentai su sukurtu Baltijos regiono tiekimo grandinės modeliu. Jų analizė parodė, kad hibridinis modelis leidžia tinkamai aprašyti pagrindinių tiekimo grandinės komponentų dinamiką, ją tirti ir nustatyti valdymo veiksmus, kurie leidžia optimizuoti nagrinėjamą sistemą. Šis darbas turi ir pridėtinę praktinę - metodinę vertę. Jame detaliai aprašytas hibridinių imitacinių modelių kūrimo procesas, apimantis skirtingų modeliavimo paradigmų submodelių kūrimo ypatumus.

Šiandienos laikais verslas susiduria su vis didesniais iššūkiais, iš kurių vienas svarbiausių kaip sėkmingai vykdyti projektus spartėjančiame Pramonės 4.0 pasaulyje. Egzistuojančios verslo valdymo sistemos ne visada spėja adaptuotis prie greitėjančių pokyčių bei tenkinti vis naujus įmonės poreikius. Dažna problema yra įmonės veiklos vykdymo efektyvumo užtikrinimas. Tai vyksta taikant verslo valdymo sistemose esančias užduočių valdymo posistemes, tačiau šių posistemių automatizavimo lygis vis dar nėra aukštas ir daug rutininio darbo reikia atlikti rankiniu būdu. Susiklosčius tokiai situacijai praverčia taikyti automatinį užduočių priskyrimą, kuris sutaupo laiką. Priskirti darbus vykdytojams galima atsitiktiniu būdu, tačiau tai dažnai yra ne visai tikslu. Galima naudoti taisyklių rinkinį, kuriame naudojamų parametrų kiekis yra didesnis nei atsitiktiniame priskyrime, pvz. įtraukiamas parametras „priskiriamoji užduotis“, tačiau toks rinkinys apriboja taikymą ir paverčia komplikuotu. Dabartiniu metu atsirado daugiau galimybių naudoti mašininio mokymosi metodus ir algoritmus, nuo klasikinių matematinių iki sudėtingų gilaus apsimokymo metodų. Šiame darbe buvo kuriama išmanioji užduočių valdymo posistemė, kurioje užduočių priskyrimui atlikti buvo taikomi natūralios kalbos apdorojimo ir mašininio mokymosi metodai. Eksperimentinėje darbo dalyje buvo tiriamas automatinis užduočių priskyrimas trimis būdais: atsitiktiniu, taikant taisyklių rinkinį bei įgyvendinat ir taikant mašininio mokymosi algoritmus (NLP-SVM). Atlikus tyrimą buvo nustatyta, kad tiksliausiai užduotis automatiškai priskiria NLP-SVM algoritmas. Šį algoritmą galima naudoti vykdant automatinį užduočių priskyrimą verslo valdymo sistemose, tačiau tai nereiškia, kad tinka tik šis konkretus autoriaus sukurtas algoritmų derinys, galima naudoti ir kitus mašininio mokymosi algoritmus arba hibridinę architektūrą pagal sprendžiamą probleminę situacija.

Dėl augančios pagyvenusių žmonių populiacijos, senjorai, kurie negali pasirūpinti savimi yra apgyvendinami socialinės globos/slaugos namuose. Naudojantis išmaniosiomis technologijomis galima stebėti senjorų sveikatos parametrus ir skatinti aktyvesnę gyvenseną, leidžiant patiems globos/slaugos namų gyventojams stebėti savo sveikatos rodiklių pokyčius ir progresą. Šiame darbe pateikiamas išmanios sistemos, skirtos pagyvenusių žmonių sveikatos parametrų stebėjimui, laboratorinis prototipas. Sistemos prototipą sudaro sveikatos rodiklius renkantys išmanūs laikrodžiai kurie perduoda surinktą informaciją naudojantis Bluetooth 5.0 BLE bevielio ryšio technologiją. Išmanių laikrodžių pritaikymas padės globos/slaugos namų darbuotojams stebėti savo gyventojų sveikatos rodiklius, kurių pagalba galės spręsti kaip jiems kuo skubiau galima padėti. Šiuos duomenis renka ir atvaizduoja išmanūs telefonai kurie persiunčia informaciją į debesų serverį naudojantis Wi-Fi arba 4G bevielio ryšio technologijomis. Sistema naudoja debesų serverį perduoti informaciją sistemos tinklalapiui ir saugoti duomenis duomenų bazėje vėlesniam jų stebėjimui. Sistemos tinklalapis parsisiunčia surinktus sveikatos rodmenis ir juos atvaizduoja grafine forma. Taip pat sukurta sistemos tinklalapio funkcija kuri įspėja vartotoją apie kritinius paciento sveikatos parametrų pasikeitimus.

Magistriniame darbe yra nagrinėjamos duomenų perdavimo ir vizualizavimo sistemų galimybės. Pagrindinis darbo tikslas – Klaipėdos universiteto mokslinių tyrimų laivo modelio supimosi duomenų perdavimas ir atvaizdavimas, parinkus tinkamiausią vizualizavimo būdą bei sistemą ir išanalizavus esamas programines įrangas, parinkus techninę ir programinę įrangą, sukurti sistemą ir ją ištestuoti. Duomenų perdavimas tarp mikrovaldiklių ir serverių yra keitimosi informacija tarp dviejų skirtingų sistemų procesas. Mikrovaldiklis yra atsakingas už duomenų rinkimą iš įvairių šaltinių ir jų perdavimą į serverį. Toliau serveris apdoroja ir išsaugo informaciją tolesniam naudojimui. Saugumas yra labai svarbus dalykas perduodant duomenis tarp mikrovaldiklių ir serverių. Svarbu užtikrinti, kad duomenys būtų perduodami saugiai, kad būtų išvengta neteisėtos prieigos. Tai galima pasiekti naudojant šifravimą ir saugius ryšio protokolus, tokius kaip SSL/TLS. Apibendrinant galima sakyti, kad duomenų perdavimas tarp mikrovaldiklių ir serverių atlieka esminį vaidmenį IoT įrenginių ir sistemų veikimui. Atitinkamų protokolų ir saugumo priemonių naudojimas užtikrina saugų ir efektyvų keitimąsi informacija tarp šių dviejų sistemų. Duomenų vizualizacija yra svarbi duomenų supratimo ir perdavimo priemonė. Tai vizualiai atvaizduoja duomenis, leidžiančius lengviau suprasti ir interpretuoti sudėtingą informaciją. Neapdorotus duomenis paverčiant grafiniu formatu, duomenų vizualizacija leidžia asmenims matyti modelius, ryšius ir tendencijas, kurias gali būti sunku atpažinti naudojant vien tekstinius ar skaitmeninius duomenis. Vienas iš pagrindinių duomenų vizualizavimo pranašumų yra galimybė greitai nustatyti koreliacijas ir tendencijas dideliuose duomenų rinkiniuose. Tai ypač naudinga priimant pagrįstus sprendimus, pagrįstais duomenimis, pagrįstomis įžvalgomis. Pavyzdžiui, pardavimo duomenų vizualizavimas gali padėti įmonei nustatyti sezoninius modelius ir numatyti būsimas pardavimo tendencijas, o tai gali būti naudinga prognozuojant ir planuojant biudžetą. Duomenų vizualizacija taip pat atlieka lemiamą vaidmenį perduodant duomenis suinteresuotosioms šalims. Pateikiant informaciją aiškiu, glaustu ir vizualiai patraukliu formatu, duomenų vizualizacija leidžia žmonėms lengviau suprasti ir išsaugoti informaciją. Tai gali būti ypač svarbu pateikiant sudėtingus duomenis netechninėms suinteresuotosioms šalims, kurios gali ribotai suprasti technines sąvokas ar duomenų analizės metodus. Kitas duomenų vizualizavimo pranašumas yra galimybė sukurti interaktyvias informacijos suvestines, skirtas stebėti realiuoju laiku. Tai leidžia asmenims stebėti duomenų pokyčius laikui bėgant ir laiku priimti sprendimus pagal dabartines tendencijas. Pavyzdžiui, įmonė gali naudoti duomenų vizualizavimo įrankius, kad galėtų stebėti pagrindinius veiklos rodiklius, tokius kaip svetainės lankomumas, pardavimai ar klientų pasitenkinimas realiuoju laiku. Apibendrinant galima sakyti, kad duomenų vizualizacija yra esminė priemonė, padedanti duomenis paversti naudingomis įžvalgomis. Tai aiškiai ir vizualiai patraukliai pateikiami duomenys, leidžiantys asmenims greitai nustatyti koreliacijas, tendencijas ir modelius. Duomenų vizualizacija padeda žmonėms ir organizacijoms priimti duomenimis pagrįstus sprendimus ir pasiekti savo tikslus, palengvindama informuotų sprendimų priėmimą ir veiksmingą komunikaciją. Darbe sprendžiami keturi pagrindiniai uždaviniai. Pirmasis uždavinys skirtas išanalizuoti hidrolatakuose laivo modelio supimo parametrų vizualizavimo sistemas bei vizualizavimo būdus, remiantis mokslinės literatūros šaltiniais. Antrasis uždavinys skirtas sistemos projektavimui, kuris susideda iš: raiškaus paveikslėlio, sistemos panaudos atvejų diagramos, funkcinių ne funkcinių reikalavimų, ir kitų diagramų. Trečiasis uždavinys skirtas realizuoti sistemai. Ketvirtasis uždavinys skirtas verifikuoti sukurtą sistemą.

Šiuolaikiniai giliuoju mokymusi pagrįsti algoritmai geba susidoroti su didelės apimties duomenimis ir todėl yra ypač svarbūs automatizuojant laivo eigos prognozavimą intensyvioje laivyboje. Tai būtu viena iš pagalbinių priemonių leidžiančių stebėti, valdyti intensyvėjantį eismą jūroje ir jos dalyvius. Darbe gilusis rekurentinis tinklas realizuojamas taikant Java technologiją ir į ją integruojant vieną populiariausių neuroninių tinklų Deep Learning 4 Java biblioteką. Pritaikius giliojo mokymo algoritmą yra sukuriama pasikartojančio tinklo architektūra (LSTM) gebanti automatizuotai nuspėti plaukiančio laivo tolimesnę judėjimo eigą. Sukurta architektūra grindžiama sekomis, kai duomenys kinta laike, todėl darbe tyrinėjami optimaliausi duomenų struktūros sudarymai ir LSTM tinklo hiperparametrai, kuriais siekiama išgauti maksimaliai tiksliausius spėjimo rezultatus. Rezultatų palyginimui buvo naudojamos skirtingos rekurentinių tinklų architektūros: standartinis LSTM, LSTM stekas, autoenkoderis (AE) ir variacinis autoenkoderis (VAE). Tyrimo metu nustatyta, kad tiksliausia prognozė atliekama su autoenkoderio architektūra. Tyrimas atliktas konkrečiai nagrinėjamo Olandijos krantinės regiono duomenų imtyje, o siūlomas algoritmas gali būti pritaikomas kaip vienas iš būdų gerinančių laivybos saugumą.

Makrofitai yra svarbi žuvų veisimosi vieta, jie stabilizuoja nuosėdas, taip pat sumažina anglies dioksido, fosforo ir azoto kiekį atmosferoje. Vienas iš jūrų strategijos pagrindų direktyvos kriterijų yra rūšių ir buveinių pasiskirstymas bei įvairovė. Šiuo metu naudojami makrofitų monitoringo in situ metodai reikalauja daug laiko ir apima nedidelį teritorijos plotą. Šiame darbe bandoma sudaryti aukštos kokybės priekrantės vandens augalų žemėlapius, naudojant drono ir sentinel-2 palydovo duomenis, apibūdinti nendrynų pokytį ir įvertinti dažniausiai kylančias problemas, naudojant šiuos metodus. Pagrindiniai aspektai, į kuriuos atsižvelgiama kartografuojant dronu, yra hidrometeorologinės ir techninės sąlygos. Taip pat vertinama galimybė tiksliai apskaičiuoti makrofitų tūrį, padengimą, ir gausumą. Gautos ortofoto lyginamos su in situ ir palydovų duomenimis. Galutiniame rezultate dronu gauti aukštos erdvinės rezoliucijos (iki 4 mm) ortofoto žemėlapiai ir nustatytos palankios sąlygos jiems gauti. Iš gautų ortofoto Platelių ežero dalyje apskaičiuotas nendrių pjovimo poveikis (34% padengimo sumažėjimas). Teritorijoje makrofitų padengimo koreliacijos įvertinimas tarp in situ ir drono bei palydovo duomenų buvo apie 0,5. Kadangi vizualus vertinimas yra panašaus tikslumo kaip vertinimas pasitelkiant augalijos indeksus iš drono, jo taikymas gali reikšmingai pagerinti (apimti didesnį plotą) makrofitų monitoringą.