|
|
Určování skladby nehomogenního lesního porostu z družicových dat
Kolešová, Petra ; Kolář, Jan (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Určování skladby nehomogenního lesního porostu z družicových dat Abstrakt Práce si bere za cíl prozkoumání možností klasifikace lesní vegetace pomocí snímků z družice Landsat 8. Nejvhodnějšími kandidáty pro zpracování se staly dva snímky. Pořízeny byly ve vegetačním období (8. března 2014 a 27. července 2013). Cílem je zjistit, zda využitím statistických metod můžeme získat informace o heterogenitě lesa na zájmovém území. Modelové území zahrnuje správní území vybraných obcí z Jihočeského a Středočeského kraje, které se nachází na území pěti ORP (Blatná, Milevsko, Písek, Příbram, Sedlčany). Provedeny byly neřízené i řízené klasifikace na základě získaných trénovacích ploch z terénu a ortofota. Tyto třídy (jehličnaté lesy, smíšené lesy, ekotony, strukturně homogenní listnaté lesy a strukturně heterogenní listnaté lesy) odpovídaly definičně kategoriím použitým v projektu NT 11425-5/2010 Mapování přírodních ohnisek zoonóz přenosných na člověka v ČR a jejich změny ovlivněné modifikacemi klimatu. Díky trénovacím množinám získaným v terénu a ortofota a podobností spektrálních vlastností se získalo větší množství trénovacích pixelů, které vstupovaly do řízené klasifikace. U klasifikací byly provedeny kontroly přesnosti pomocí chybové matice. Řízená klasifikace s účastí prvních osmi spektrálních pásem z obou snímků...
|
|
|
Forest species determination from satellite data
Launer, Michal ; Kolář, Jan (vedoucí práce) ; Brodský, Lukáš (oponent)
Určení druhové skladby lesa z družicových dat Abstrakt V tejto práci bolo skúmané druhové zloženie lesov z družicových snímok pomocou pixelovej klasifikácie. Výskum bol robený v 24 lokalitách lesných porastov v Usteckom, Karlovarskom, Plzeňskom a Stredočeskom kraji v Českej republike. V práci boli použité dáta z družíc Landsat-8 a zo Sentinel-2 z letného ročného obdobia a ako klasifikátor bol použitý Random Forest. Ako referenčné dáta boli použité údaje o druhovom zložení lesných porastov z mapového portálu LhpoMap. Metóda práce spočívala v tom, že sa pomocou rozsiahlej literárnej rešerši vybral najvhodnejší klasifikátor a zvolili sa najvhodnejšie hodnoty vstupných parametrov pre dosiahnutie, čo najvyššej celkovej presnosti klasifikácie. Praktická časť bola zameraná na tvorbu klasifikačného procesu zo softvérového hľadiska. Správnosť klasifikácií jednotlivých snímok bola overená pomocou chybových matíc. Na základe literárnej rešerši bol pre klasifikáciu snímok použitý klasifikátor Random Forest. Hodnoty parametrov boli použité Giniho kritérium, 500 rozhodovacích stromov a ostatným parametrom boli ponechané defaultné hodnoty. Celý klasifikačný proces bol robený v softvéroch ArcMap a ArcGIS Pro s využitím jazyka Python pomocou modulu sklearn.ensemble a jeho knižníc. Výsledky klasifikácie snímok dosahovali...
|
|
|
Forest species determination from satellite data
Launer, Michal ; Kolář, Jan (vedoucí práce) ; Kupková, Lucie (oponent) ; Brodský, Lukáš (oponent)
Určení druhové skladby lesa z družicových dat Abstrakt Skúmanie druhového zloženia lesov z družicových snímok sa neustále vyvíja. Nové spôsoby skúmania lesov z družíc uľahčujú lesníkom si udržiavať presnejší a aktuálny prehľad o stave lesov. V tejto práci výskum bol robený na lesoch v katastrálnych územiach Osvětimany a Buchlovice v pohorí Chřiby v Českej republike. V práci boli využité dáta zo satelitu Landsat-8 z troch ročných období a metóda Maximum Likelihood Classificasion. Ako referenčné dáta boli použité lesnícke porastové mapy. Metóda práce spočívala v klasifikácii 6 snímok pomocou trénovacích množín metódou Maximum Likehood Classification. Následne boli vybraté pixle, ktoré boli po klasifikácii aspoň 4-krát zo 6 zaradené do tej istej triedy. Na základe týchto pixlov boli vypočítané umelé trénovacie množiny pre každú zo 6 snímok, pomocou ktorých bola urobené ďalšia klasifikácia s očakávaním lepších výsledkov. Správnosť jednotlivých klasifikácií snímkov bola overená pomocou chybovej matice na porastových mapách. Kľúčové slová: dálkový průzkum, lesní porost, druhy lesa, lesnická hospodářská mapa
|
|
|
Určování skladby nehomogenního lesního porostu z družicových dat
Kolešová, Petra ; Kolář, Jan (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Určování skladby nehomogenního lesního porostu z družicových dat Abstrakt Práce si bere za cíl prozkoumání možností klasifikace lesní vegetace pomocí snímků z družice Landsat 8. Nejvhodnějšími kandidáty pro zpracování se staly dva snímky. Pořízeny byly ve vegetačním období (8. března 2014 a 27. července 2013). Cílem je zjistit, zda využitím statistických metod můžeme získat informace o heterogenitě lesa na zájmovém území. Modelové území zahrnuje správní území vybraných obcí z Jihočeského a Středočeského kraje, které se nachází na území pěti ORP (Blatná, Milevsko, Písek, Příbram, Sedlčany). Provedeny byly neřízené i řízené klasifikace na základě získaných trénovacích ploch z terénu a ortofota. Tyto třídy (jehličnaté lesy, smíšené lesy, ekotony, strukturně homogenní listnaté lesy a strukturně heterogenní listnaté lesy) odpovídaly definičně kategoriím použitým v projektu NT 11425-5/2010 Mapování přírodních ohnisek zoonóz přenosných na člověka v ČR a jejich změny ovlivněné modifikacemi klimatu. Díky trénovacím množinám získaným v terénu a ortofota a podobností spektrálních vlastností se získalo větší množství trénovacích pixelů, které vstupovaly do řízené klasifikace. U klasifikací byly provedeny kontroly přesnosti pomocí chybové matice. Řízená klasifikace s účastí prvních osmi spektrálních pásem z obou snímků...
|
|
|
Analýza turbulentního proudění nad zalesněným terénem
Potužníková, Kateřina ; Sedlák, Pavel ; Šauli, Petra
V příspěvku jsou popsány nízkofrekvenční oscilace a koherentní struktury detekované v časových řadách teploty a rychlosti větru naměřených ve třech hladinách uvnitř lesního porostu (z/h = 0.3, 0.5 a 1, kde h označuje výšku vegetace). Analýza časových řad je založena na metodě waveletové transformace. Velikosti period detekovaných struktur závisí na teplotním zvrstvení uvnitř vegetace a dále se mění v závislosti na dvou převládajících směrech zprůměrovaného horizontálního proudění nad porostem.
|
host ::
RSS.