|
|
Hodnocení lesní vegetace pomocí časových řad družicových snímků
Laštovička, Josef
Příloha k disertační práci: Abstrakt (Mgr. Josef Laštovička) Abstrakt Disertační práce se zabývá studiem lesních ekosystému na území střední Evropy pomocí časových řad družicových snímků, se zaměřením na zpracování optických multispektrálních dat. Právě lesní ekosystémy jsou poslední desetiletí pod četnými disturbancemi biotického i abiotického charakteru. Časové řady družicových dat s vysokým prostorovým rozlišením umožňují lesní disturbance podrobně zkoumat a analyzovat. V práci je kladen důraz na užití volně dostupných dat Landsat a Sentinel- 2, pro něž bylo provedeno detailní testování a porovnání. Vybrány byly diferenční metody časových řad. Práci lze rozdělit do dvou částí. První část zkoumá detekci lesních povrchů pomocí per-pixelových a sub-pixelových klasifikačních metod. Konkrétně bylo užito per-pixel klasifikátorů Neural Network, Support Vector Machine a Maximum Likelihood, které byly mezi sebou vzájemně otestovány a porovnány pro různé typy dat (s vysokým prostorovým rozlišením - Landsat a Sentinel; i velmi vysokým prostorovým rozlišením - WorldView-2) pro detekci land cover chráněných území. Z výše zmíněných klasifikátorů dosahoval nejvyšší přesnosti klasifikace Support Vector Machine. Z hlediska sub-pixelové klasifikace bylo využito Spectral Unmixing metod. Konkrétně byly pro tvorbu frakcí...
|
|
|
Hodnocení lesní vegetace pomocí časových řad družicových snímků
Laštovička, Josef ; Štych, Přemysl (vedoucí práce) ; Brom, Jakub (oponent) ; Bucha, Tomáš (oponent)
Příloha k disertační práci: Abstrakt (Mgr. Josef Laštovička) Abstrakt Disertační práce se zabývá studiem lesních ekosystému na území střední Evropy pomocí časových řad družicových snímků, se zaměřením na zpracování optických multispektrálních dat. Právě lesní ekosystémy jsou poslední desetiletí pod četnými disturbancemi biotického i abiotického charakteru. Časové řady družicových dat s vysokým prostorovým rozlišením umožňují lesní disturbance podrobně zkoumat a analyzovat. V práci je kladen důraz na užití volně dostupných dat Landsat a Sentinel- 2, pro něž bylo provedeno detailní testování a porovnání. Vybrány byly diferenční metody časových řad. Práci lze rozdělit do dvou částí. První část zkoumá detekci lesních povrchů pomocí per-pixelových a sub-pixelových klasifikačních metod. Konkrétně bylo užito per-pixel klasifikátorů Neural Network, Support Vector Machine a Maximum Likelihood, které byly mezi sebou vzájemně otestovány a porovnány pro různé typy dat (s vysokým prostorovým rozlišením - Landsat a Sentinel; i velmi vysokým prostorovým rozlišením - WorldView-2) pro detekci land cover chráněných území. Z výše zmíněných klasifikátorů dosahoval nejvyšší přesnosti klasifikace Support Vector Machine. Z hlediska sub-pixelové klasifikace bylo využito Spectral Unmixing metod. Konkrétně byly pro tvorbu frakcí...
|
|
|
Archiv družicových dat CENIA
Kvapil, Jiří
Laboratoř dálkového průzkumu CENIA, české informační agentury životního prostředí v rámci své výzkumné činnosti vyvinula a pro širokou veřejnost zpřístupnila informační systém Archiv družicových dat. Aplikace je dostupná na webu Laboratoře dálkového průzkumu na https://dpz.cenia.cz/archiv. Data jsou využitelná pro nejrůznější aplikace v zemědělství, lesnictví, monitoringu životního prostředí, sledování vývoje území apod.
Plný text:  PDF
|
|
| |
|
| |
|
|
Klasifikace vybraných zemědělských plodin v modelovém území Kutnohorska s využitím časové řady dat Sentinel-2 a PlanetScope
Kuthan, Tomáš ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Klasifikace vybraných zemědělských plodin v modelovém území Kutnohorska s využitím časové řady dat Sentinel-2 a PlanetScope Abstrakt Práce je zaměřena na analýzu spektrálních charakteristik vybraných zemědělských plodin v průběhu zemědělské sezóny z časové řady družicových dat senzorů Sentinel-2 (A a B) a PlanetScope v modelovém území v okolí sídel Kolín a Kutná Hora. Vychází z předpokladu, že využití více termínů obrazových dat, která zachycují plodiny v různých fenologických fázích, umožňuje lepší identifikaci druhů plodin (Lu et al., 2004). Cílem práce bylo zpracovat charakteristiku sezónního průběhu spektrálních příznaků vybraných zemědělských plodin (cukrovka, ječmen jarní, ječmen ozimý, kukuřice, pšenice jarní, pšenice ozimá, řepka ozimá), která určí období roku vhodná pro odlišení jednotlivých plodin. Dalším cílem práce bylo provést klasifikaci těchto plodin v modelovém území z časové řady dat dvou výše zmíněných senzorů a porovnat přesnost pixelové a objektově orientované klasifikace pro multitemporální kompozit a přesnost pro snímek z období, kdy jsou od sebe jednotlivé plodiny dobře rozlišitelné. Trénovací a validační plochy a klasifikační maska byly vytvořeny s využitím databáze LPIS, kterou poskytl Státní zemědělský intervenční fond. Pro klasifikaci byla využita časová řada družicových dat obou...
|
|
|
Hodnocení zdravotního stavu lesních porostů v České republice pomocí satelitních dat Sentinel-2
Lukeš, Petr ; Strejček, R. ; Křístek, Š. ; Mlčoušek, M.
Předkládaná metodika má za cíl navrhnout komplexní systém celoplošného hodnocení zdravotního stavu lesních porostů České republiky na základě analýzy satelitních dat Sentinel2. Metodika řeší celý proces od zpracování zdrojových satelitních dat pomocí zcela nového přístupu založeného na využití všech dostupných satelitních pozorování a jejich zpracování do formy bezoblačných mozaik České republiky za využití přístupu analýzy velkých dat. V\nnásledném kroku jsou produkty odvozené z těchto bezoblačných mozaik (vegetační indexy a jiné analýzy obrazu) porovnány s rozsáhlou databází pozemního šetření zdravotního stavu lesních porostů (hodnoty indexu listové plochy vzorkované v rámci vývoje metodiky - dále LAI, databáze defoliací porostů ICPForests, hyperspektrální letecká data pro vybrané zájmové území, globální databáze detekce těžby). Pro produkty s nejlepším vztahem k pozemním hodnotám indexu listové plochy je vyvinut predikční statistický model zisku hodnot LAI ze satelitních dat. Zdravotní stav porostů je hodnocen na základě sledování meziroční změny hodnot LAI pro bezoblačné mozaiky generované v maximu vegetační fáze vegetace, kde jsou jednotlivé pixely zařazeny do čtyř tříd zdravotního stavu dle míry růstu či poklesu LAI ve sledovaném období. Finální hodnocení zdravotního stavu je aplikováno na úrovni katastrálních území, kde je každé katastrální území zařazeno do čtyř tříd zdravotního stavu na základě procentického zastoupení porostů nejnižší třídy zdravotního stavu (výrazný pokles LAI) k celkové lesnatosti porostů do 80 let věku.
|
|
|
Klasifikace druhové skladby lesa pomocí dat Sentinel-2 a Landsat
Havelka, Ondřej ; Štych, Přemysl (vedoucí práce) ; Kupková, Lucie (oponent)
Hlavním cílem diplomové práce je zhodnocení využitelnosti vybraných klasifikačních algoritmů k rozlišení druhové skladby lesů na území Česka. Použitím družicových snímků Sentinel-2 a Landsat 8 je zkoumáno, zda lepší prostorové rozlišení ovlivní výslednou klasifikaci a zda díky technologickému pokroku lze docílit klasifikace lesních porostů na úrovni jednotlivých druhů. Základem každé řízené klasifikace je vhodně zvolený soubor trénovacích a kontrolních množin, který v předkládané práci vychází z polygonové vrstvy, popisující druhovou skladbu, jejímž autorem je Ústav pro hospodářskou úpravu lesů. Na základě rešerše aktuální odborné literatury jsou v předkládané práci použity klasifikační algoritmy Support Vector Machine, Neural Network a Maximum Likelihood. Je snahou jejich modifikacemi, které vychází z výsledků odborných prací, dosáhnout co nejvyšší klasifikační přesnosti. Veškeré výsledky jsou doplněny tabulkami, grafy a mapami, které uceleně a přehledně shrnou odpovědi na stanovené cíle předkládané práce.
|
|
|
Evaluation of methods and input data for land cover classification: case study of the former military areas Ralsko and Brdy
Paluba, Daniel ; Štych, Přemysl (vedoucí práce) ; Brom, Jakub (oponent)
Využitie dát diaľkového prieskumu Zeme (DPZ) na mapovanie krajinnej pokrývky upútalo pozornosť širokej škály vedeckých výskumníkov a praktikov v posledných desaťročiach. Vplyv na zvýšenie záujmu o DPZ malo hlavne otvorenie archívu dát družíc Landsat a Sentinel. Hlavným cieľom tejto štúdie je vyhodnotiť presnosť bežne využívaných algoritmov Maximum Likelihood (ML) a Support Vector Machine (SVM) nad voľne dostupnými dátami Landsat 8 a Sentinel-2 na príklade území bývalých vojenských obvodov Ralsko a Brdy, ktoré prešli špecifickým vývojom krajinnej pokrývky. Štúdia hodnotí krajinnú pokrývku v oboch záujmových územiach k roku 2016 a na základe dosiahnutých výsledkov poukazuje na použiteľnosť vybraných dát a metód. Dosiahnuté výsledky klasifikácií krajinnej pokrývky dosahovali uspokojivé výsledky - celkové presnosti boli vyššie ako 85 %. Na základe očakávania, algoritmus SVM celkovou presnosťou prekonal algoritmus ML. Najlepšie presnosti klasifikácie dosahovali triedy vodných plôch a ihličnatých lesov, naopak, najviac chýb generovali triedy zastavané plochy, riedka vegetácia a plochy bez vegetácie. Kľúčové slová: diaľkový prieskum Zeme, Support Vector Machine, Maximum Likelihood, Česko, Sentinel-2, Landsat 8
|
|
|
SLEDOVÁNÍ MÍRY DEFOLIACE LESNÍCH POROSTŮ PROSTŘEDKY DPZ
Prokopec, Karel ; Kolář, Jan (vedoucí práce) ; Fabiánek, Petr (oponent)
Cílem této diplomové práce je návrh metodiky pro stanovení míry defoliace ze snímků družic Landsat a Sentinel-2. První část práce je věnována úvodu do problematiky distančního měření pomocí multispektrálních senzorů a základům zkoumání lesních porostů. Na tuto část navazuje kapitola zabývající se možnostmi monitorování defoliace prostředky dálkového průzkumu Země, a s ní úzce spjatým zdravotním stavem lesních porostů. Následuje popis použitých dat (družicových snímků i údajů z pozemního šetření od VÚLHM) a logicky sestavený proces transformace údajů z družicových snímků na hodnoty defoliace. Výsledky práce obsahují rozbor schopnosti samostatných spektrálních pásem a vegetačních indexů predikce defoliace zvláště smrkových (Picea abies) a borovicových (Pinus sylvestris) porostů. Stanovení míry defoliace je předvedeno na pásmech blízkého infračerveného pásma pomocí lineárního regresního modelu.
|
host ::
RSS.