|
|
Identifikace potenciálně vhodných habitatů pro výskyt sysla obecného (Spermophilus citellus) s využitím dálkového průzkumu Země
Kadeřábková, Tereza ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Hais, Martin (oponent)
Cílem práce bylo testovat možnosti dat DPZ s různým prostorovým rozlišením (data z UAV s rozlišením 5 cm, data družice RapidEye s rozlišením 5 m a data družice Sentinel-2A s rozlišením 10 m) a různých metod DPZ (neřízená klasifikace, řízená klasifikace, vegetační indexy NDVI a TVI) pro identifikaci potenciálně vhodných habitatů výskytu sysla obecného. Analýza byla prováděna v užším zájmovém území Velkých Pavlovic a následně v širším zájmovém území 5 krajů Moravy a Slovenska a využívala data terénního mapování biotopů a nor sysla, které prováděli biologové v rámci projektu "Sysli pro krajinu, krajina pro sysly". Metody DPZ byly nejprve testovány v užším území na datech RapidEye. Metoda vykazující nejpřesnější výsledek z hlediska detekce nor byla poté aplikována v širším zájmovém území, kde byla využita data Sentinel-2A. Přesnost výsledků byla vyjádřena jako podíl detekovaných nor ve výsledné vrstvě získané z dat DPZ ku celkovému počtu zmapovaných nor v terénu. Nejlepšího výsledku dosáhla metoda definice intervalu vycházející z výpočtu průměru a směrodatné odchylky hodnot TVI v místě výskytu nor (přesnost 68,91 % pro zájmové území Velkých Pavlovic a data RapidEye při pokrytí 51,69 % užšího území; přesnost 49,89 % pro území pěti krajů a data Sentinel-2A při pokrytí 11,66 % širšího území). Výstupy byly...
|
|
|
Identifikace potenciálně vhodných habitatů pro výskyt sysla obecného (Spermophilus citellus) s využitím dálkového průzkumu Země
Kadeřábková, Tereza ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Hais, Martin (oponent)
Cílem práce bylo testovat možnosti dat DPZ s různým prostorovým rozlišením (data z UAV s rozlišením 5 cm, data družice RapidEye s rozlišením 5 m a data družice Sentinel-2A s rozlišením 10 m) a různých metod DPZ (neřízená klasifikace, řízená klasifikace, vegetační indexy NDVI a TVI) pro identifikaci potenciálně vhodných habitatů výskytu sysla obecného. Analýza byla prováděna v užším zájmovém území Velkých Pavlovic a následně v širším zájmovém území 5 krajů Moravy a Slovenska a využívala data terénního mapování biotopů a nor sysla, které prováděli biologové v rámci projektu "Sysli pro krajinu, krajina pro sysly". Metody DPZ byly nejprve testovány v užším území na datech RapidEye. Metoda vykazující nejpřesnější výsledek z hlediska detekce nor byla poté aplikována v širším zájmovém území, kde byla využita data Sentinel-2A. Přesnost výsledků byla vyjádřena jako podíl detekovaných nor ve výsledné vrstvě získané z dat DPZ ku celkovému počtu zmapovaných nor v terénu. Nejlepšího výsledku dosáhla metoda definice intervalu vycházející z výpočtu průměru a směrodatné odchylky hodnot TVI v místě výskytu nor (přesnost 68,91 % pro zájmové území Velkých Pavlovic a data RapidEye při pokrytí 51,69 % užšího území; přesnost 49,89 % pro území pěti krajů a data Sentinel-2A při pokrytí 11,66 % širšího území). Výstupy byly...
|
|
|
Klasifikace vybraných vegetačních kategorí land cover v krkonošské tundře z dat Sentinel-2A s využitím časové řady dat
Roubalová, Markéta ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Suchá, Renáta (oponent)
Klasifikace vybraných vegetačních kategorií land cover v krkonošské tundře z dat Sentinel-2A s využitím časové řady dat Abstrakt Cílem práce bylo zjistit, jestli lze pomocí multitemporálního přístupu zvýšit přesnost klasifikace vybraných kategorií vegetačního pokryvu ve východní části krkonošské tundry. Využito bylo 10 spektrálních pásem dat Sentinel-2A s prostorovým rozlišením 10 a 20 m. Klasifikační legenda byla vytvořena botanikem z Krkonošského národního parku. Řízená klasifikace MLC pro 11 tříd vegetačního pokryvu proběhla v programu ENVI 5.3 na základě terénních dat zaměřených GPS přístrojem. Jednotlivé přesnosti byly porovnány s výstupy řízené klasifikace v Kupková et al. (2017). Nejlepší výsledek klasifikace dosáhl celkové přesnosti 53,4 %, což byl podobný výsledek, jako v případě klasifikace snímku z jednoho termínu (celková přesnost 51,2 %). Klíčová slova: multitemporální klasifikace, vegetace, spektrální příznaky, Sentinel-2A, tundra, Krkonošský národní park
|
host ::
RSS.