Original title:
Hodnocení fenologie vegetace pomocí časových řad dat Sentinel-2
Translated title:
Assessment of vegetation phenology using Sentinel-2 time series data
Authors:
Danilchyk, Tatsiana ; Štych, Přemysl (advisor) ; Bohovic, Roman (referee) Document type: Master’s theses
Year:
2022
Language:
eng Abstract:
[eng][cze] This work aims to evaluate the detection of phenological phases of vegetation based on phenometric parameters according to archival Sentinel-2 data in the selected areas over the period 2018-2020. The first part of the work describes literature review of the relevant publications, which is followed by the description of the suggested methodology. Then, there are the results with the graphic material and description for each monitored site. In the final part of the work, advantages and disadvantages of the developed algorithm are discussed followed up by suggestions for future research and improvement. The developed algorithm consists of two parts. Masking out cloudy and cloud shadow pixels and generation on the vegetation indices time series is done in the GEE platform. The time series analysis and detection of SOS and EOS as well as statistical analysis are done in the R environment. The study areas of size 20 x 20 m represent different species of perennial vegetation across the Czech Republic. For the assessment of the phenophases detection are selected NDVI, RENDVI, NDRE, NDMI and MCARI. The Asymmetric Gaussian function and Double Logistic function are fitted to the time series of each vegetation season in each tested site, the phenology metrics are derived based on threshold or derivatives...Cílem této práce je vyhodnotit detekci fenologických fází vegetace na základě fenometrických parametrů podle archivních dat Sentinel-2 ve vybraných oblastech v období 2018-2020. V první části práce je uveden literární přehled relevantních publikací, na který navazuje popis navržené metodiky. Poté jsou uvedeny výsledky s grafickými materiály a popisem pro jednotlivé sledované lokality. V závěrečné části práce jsou diskutovány výhody a nevýhody vytvořeného algoritmu, na které navazují návrhy na budoucí výzkum a zlepšení. Vyvinutý algoritmus se skládá ze 2 částí. Odmaskování oblačných pixelů a generování na časové řadě vegetačních indexů se provádí v prostředí GEE. Analýza časových řad a detekce SOS a EOS a statistická analýza se provádí v prostředí R. Studované plochy 20 x 20 m reprezentují různé druhy trvalé vegetace na celém území České republiky. Pro hodnocení detekce fenofází jsou zvoleny hodnoty NDVI, RENDVI, NDRE, NDMI a MCARI. Asymetrická Gaussova funkce a Dvojitá logistická funkce jsou aplikovany na časové řady jednotlivých vegetačních období v každé testované lokalitě, fenologické parametry jsou odvozeny na základě prahových hodnot nebo derivací. Výsledky jsou ověřeny na základě in-situ dat poskytnutých ČHMÚ. NDMI vykázal nejvyšší přesnost při detekci SOS při použití Asymetrické Gaussovy...
Keywords:
Google Earth Engine; phenology; phenophase; Sentinel-2; time series; fenofáze; fenologie; Google Earth Engine; Sentinel-2; časové řady
Institution: Charles University Faculties (theses)
(web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository. Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/171838