|
|
Matematické modelování pomocí L-systémů
Janoutová, Růžena ; Procházková, Jana (oponent) ; Martišek, Dalibor (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o L-sytémech a jejich praktickém využití. Prácí můžeme pomyslně rozdělit na dvě části - teoretickou a aplikovanou. V teoretické části, tj. v první kapitole, se zabýváme samotnými L-systémy. Nachází se zde jejich zavedení a klasifikace. Aplikovaná část zahrnuje druhou a třetí kapitolu. Druhá kapitola obsahuje přehled využití L-systémů a třetí kapitola je věnována programu, který je součástí bakalářské práce, jeho popisu a návodu k použití.
|
|
|
Matematické metody modelování morfologie jehličnanů
Janoutová, Růžena ; Štarha, Pavel (oponent) ; Martišek, Dalibor (vedoucí práce)
Cílem práce byla tvorba jehličnatého stromu nedestruktivní metodou umožňující popis struktury dospělého smrkového porostu. Z poskytnutých dat byl po jejich zpracování vytvořen model L-systému, kterým se vytvářely větve stromu. V algoritmu Python skriptu byly následně vygenerovány parametry nutné k vytvoření modelu stromu v grafickém softwaru Blender. Model jehličnatého stromu se podařilo úspěšně vygenerovat. Jeho paměťová náročnost je velká, ale pro účely vytvoření modelu to není zásadní problém.
|
|
|
Modelling 3D Forest Structure for Improved Retrieval of Forest Biophysical Properties
Janoutová, Růžena ; Albrechtová,, Jana (oponent) ; Štarha, Pavel (oponent) ; Martišek, Dalibor (vedoucí práce)
The main goal of the thesis was to improve quantitative estimation of vegetation parameters of spruce stand using spectral simulations of three-dimensional radiative transfer model. In the first step, the precise computer 3D model of a spruce tree was created. Since implementation of such precise representation was computationally too demanding for a larger forest canopy, the 3D model had to be simplified. The optimal simplification was found using available spectral airborne data and through comparison with the original 3D spruce model. The optimal simplification yielded an acceptable compromise between computation requirements and accuracy of radiative transfer simulations reproducing the forest stand reflectance. The optimized simplification was subsequently used in retrievals estimating the vegetation parameters from a spectral satellite image. Accuracy of the estimates was validated through comparison with field measurements of retrieved parameters.
|
|
|
Estimation of winter wheat yield using machine learning from airborne hyperspectral data
Švik, Marian ; Pikl, Miroslav ; Janoutová, Růžena ; Veselá, Barbora ; Slezák, Lukáš ; Klem, Karel ; Homolová, Lucie
Methods based on optical remote sensing allow nowadays to assess crop conditions over larger areas. The assessment of crop conditions and potential estimation of crop yields in the early growth\nstages can help farmers to better target their management practice such as application of fertilizers. In this study we analysed airborne hyperspectral images acquired several times during the growing season over two experimental sites in the Czech Republic (Ivanovice and Lukavec). The field experiments on winter wheat included 12 levels of fertilisation (combination of organic and mineral fertilisers). Such an experiment design and the possibility of combining the data from two sites together increased the variability in our wheat yield dataset, which varied between 2.8 and 10.0 t/ha. Further, we used a machine learning method – namely gaussian process regression from the ARTMO toolbox to train two variants of models: a) combining the spectral data from both sites and from the multiple acquisition days and b) combining the spectral data from both sites for individual acquisition days.The results showed that it was feasible to predict wheat yield already at the beginning of April with R2 > 0.85. This promising result, however, requires more thorough validation and therefore we plan to include more data from other sites in the next steps.
|
|
|
Letecká hyperspektrální kampaň HYPOS
Hanuš, Jan ; Homolová, Lucie ; Janoutová, Růžena
ESA projekt HYPOS (Hyperspectral analysis and heterogeneous surface modelling) řešili pracovníci CzechGlobe společně se třemi francouzskými partnery (Magellium, CESBIO, IRSTEA) v letech 2016 až 2018. Úkolem projektu bylo vytvoření algoritmů pro odhad parametrů vegetace z hyperspektrálních dat a definování nejvhodnějších spektrálních pásem pro odhad parametrů z multispektrálních dat.
|
|
|
Modelling 3D Forest Structure for Improved Retrieval of Forest Biophysical Properties
Janoutová, Růžena ; Albrechtová,, Jana (oponent) ; Štarha, Pavel (oponent) ; Martišek, Dalibor (vedoucí práce)
The main goal of the thesis was to improve quantitative estimation of vegetation parameters of spruce stand using spectral simulations of three-dimensional radiative transfer model. In the first step, the precise computer 3D model of a spruce tree was created. Since implementation of such precise representation was computationally too demanding for a larger forest canopy, the 3D model had to be simplified. The optimal simplification was found using available spectral airborne data and through comparison with the original 3D spruce model. The optimal simplification yielded an acceptable compromise between computation requirements and accuracy of radiative transfer simulations reproducing the forest stand reflectance. The optimized simplification was subsequently used in retrievals estimating the vegetation parameters from a spectral satellite image. Accuracy of the estimates was validated through comparison with field measurements of retrieved parameters.
|
|
|
Potential of the sentinel-2 red edge spectral bands for estimation of eco-physiological plant parameters
Malenovský, Zbyněk ; Homolová, Lucie ; Janoutová, Růžena ; Landier, L. ; Gastelluetchegorry, J-P. ; Bertholt, B. ; Huck, A.
In this study we investigated importance of the spaceborne instrument Sentinel-2 red edge spectral bands and reconstructed red edge position (REP) for retrieval of the three eco-physiological plant parameters, leaf and canopy chlorophyll content and leaf area index (LAI), in case of maize agricultural fields and beech and spruce forest stands. Sentinel-2 spectral bands and REP of the investigated vegetation canopies were simulated in the Discrete Anisotropic Radiative Transfer (DART) model. Their potential for estimation of the plant parameters was assessed through training support vector regressions (SVR) and examining their P-vector matrices indicatingsignificance of each input. The trained SVR were then applied on Sentinel-2 simulated images and the acquired\nestimates were cross-compared with results from high spatial resolution airborne retrievals. Results showed that contribution of REP was significant for canopy chlorophyll content, but less significant for leaf chlorophyll content and insignificant for leaf area index estimations. However, the red edge spectral bands contributed strongly to the retrievals of all parameters, especially canopy and leaf chlorophyll content. Application of SVR on Sentinel-2 simulated images demonstrated, in general, an overestimation of leaf chlorophyll content and an underestimation of LAI when compared to the reciprocal airborne estimates. In the follow-up investigation, we will apply the trained SVR algorithms on real Sentinel-2 multispectral images acquired during vegetation seasons 2015 and 2016.
|
|
|
Matematické metody modelování morfologie jehličnanů
Janoutová, Růžena ; Štarha, Pavel (oponent) ; Martišek, Dalibor (vedoucí práce)
Cílem práce byla tvorba jehličnatého stromu nedestruktivní metodou umožňující popis struktury dospělého smrkového porostu. Z poskytnutých dat byl po jejich zpracování vytvořen model L-systému, kterým se vytvářely větve stromu. V algoritmu Python skriptu byly následně vygenerovány parametry nutné k vytvoření modelu stromu v grafickém softwaru Blender. Model jehličnatého stromu se podařilo úspěšně vygenerovat. Jeho paměťová náročnost je velká, ale pro účely vytvoření modelu to není zásadní problém.
|
|
|
Matematické modelování pomocí L-systémů
Janoutová, Růžena ; Procházková, Jana (oponent) ; Martišek, Dalibor (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o L-sytémech a jejich praktickém využití. Prácí můžeme pomyslně rozdělit na dvě části - teoretickou a aplikovanou. V teoretické části, tj. v první kapitole, se zabýváme samotnými L-systémy. Nachází se zde jejich zavedení a klasifikace. Aplikovaná část zahrnuje druhou a třetí kapitolu. Druhá kapitola obsahuje přehled využití L-systémů a třetí kapitola je věnována programu, který je součástí bakalářské práce, jeho popisu a návodu k použití.
|
|
|
Mathematical methods of modelling the morphology of spruce trees
Janoutová, Růžena ; Novotný, Jan ; Pivovarník, Marek ; Zemek, František
Radiative transfer (RT) models are simulation tools which can be used to quantify relationships between vegetation canopy properties and observed remotely sensed data. Th is study aims at creating a spruce tree growth model as a key input for use in RT models. Th e spruce tree model is built on data obtained from terrestrial laser scanning of spruce trees. Each tree model is unique. Th is uniqueness is achieved by using L-systems which are able to simulate natural randomness while complying with the given tree parameters. L-systems are established on a theory of grammar that enables rewriting a string of symbols according to specifi ed rewriting rules. In practice, our tree models are generated in Blender visualization soft ware, implementing an algorithm written in Python. Th e algorithm generates the basic parameters of the whole tree and then creates the parameters of the spruce trunk and initial branches. Th e parameters are generated randomly within a range that is calculated from measured data. Th en each branch is grown on the basis of annual increments defi ned by fi eld measurements. Tree needles are distributed with respect to the age of individual branches; therefore, the needles have diff erent colours according to their age. Cones and faces are graphical representations of the spruce model. Branches are represented by cones and needles are represented by faces around the branches. Th e faces are transparent, thus simulating light transmittance in-between the needles. The whole model is highly computationally demanding, especially with respect to computer memory.
|
host ::
RSS.