Original title: Detekce supraglaciálních jezer a kvantitativní odhad jejich objemu z dat DPZ
Translated title: Supraglacial lakes detection and volume estimation from remote sensing data
Authors: Rusnák, Samo ; Brodský, Lukáš (advisor) ; Šobr, Miroslav (referee)
Document type: Master’s theses
Year: 2023
Language: eng
Abstract: [eng] [cze]
Supraglacial lakes detection and volume estimation from remote sensing data Abstract Supraglacial lakes play an important role in understanding glacier dynamics, including their response to climate change. This thesis explores the problematics of estimating lake depth and volume using a physical model. This brings challenges in considering the influence of various factors, such as cryoconite on glacier surface and suspended particular matter, which influences physical model, which is in research mostly neglected. Regression analysis of the g parameter of a physical model, representing light attenuation coefficient, and supervised classification of supraglacial lakes is applied in this thesis. The results reveal the variability of parameter Ad, representing lake bottom albedo reflectance, and its impact on predicted supraglacial lakes depth and volume. The results highlight the problem of global parameterisation of the physical model of supraglacial lakes and the need for further research to improve its accuracy and explore future possibilities in this field. Keywords: supraglacial lake, remote sensing, machine learning, physical model, depth estimation, regression analysis Detekce supraglaciálních jezer a kvantitativní odhad jejich objemu z dat DPZ Abstrakt Supraglaciální jezera představují důležitou roli v pochopení dynamiky ledovců, včetně jejich reakce na klimatické změny. Tato práce se zabývá problematikou odhadu hloubky a objemu jezer pomocí fyzikálního modelu. To přináší výzvu z hlediska zohlednění vlivu více faktorů, jakými jsou kryokonit na povrchu ledovce a nerozpuštěné látky ve vodě jezera, jejichž vliv na fyzikální model je ve výzkumu většinou opomíjen. V této práci je použita regresní analýza parametru g fyzikálního modelu, který představuje koeficient útlumu světla, a řízená klasifikace supraglaciálních jezer. Výsledky odhalují variabilitu parametru Ad, který představuje odrazivost dna jezera, a jeho vliv na modelovanou hloubku a objem supraglaciálních jezer. Výsledky poukazují na problematiku globální parametrizace fyzikálního modelu supraglaciálních jezer a upozorňují na potřebu dalšího výzkumu s cílem zlepšit jeho přesnost a prozkoumat budoucí možnosti v této oblasti. Klíčová slova: supraglaciální jezero, dálkový průzkum Země, strojové učení, fyzikální model, odhad hloubky, regresní analýza
Keywords: depth estimation; machine learning; physical model; regression analysis; remote sensing; supraglacial lake; dálkový průzkum Země; fyzikální model; odhad hloubky; regresní analýza; strojové učení; supraglaciální jezero

Institution: Charles University Faculties (theses) (web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository.
Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/185528

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-535379


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Charles University > Charles University Faculties (theses)
Academic theses (ETDs) > Master’s theses