|
|
Ochrana krajinného rázu CHKO Pálava
Kohoutková, Kristýna
Cílem této diplomové práce je zpracovat hodnocení krajinného rázu vybrané části CHKO Pálava. Práce analyzuje přírodní podmínky a velmi podrobně se zabývá historickým vývojem, kulturními a percepčními hodnotami území. Součástí analýz je stanovení vizuální exponovanosti území, která je základním východiskem pro praktickou část. Praktická část se zabývá třemi základními okruhy. Jsou to stavební rozvoj území, zelená infrastruktura krajiny a hodnocení krajinného rázu. Diplomová práce přináší návrh vhodných rozvojových ploch, katalog vegetačních prvků pro doplnění zelené infrastruktury a zejména návrh lužní krajiny. Hodnocení krajinného rázu rozděluje území na 3 oblasti, 6 podoblastí a upozorňuje na 6 výjimečných míst krajinného rázu. Všechny části návrhu mají za cíl zvýšit hodnotu krajinného rázu modelového území.
|
|
|
Testování možností extrakce vybraných krajinných charakteristik pro popis stanovišť výskytu indikačně významných druhů ptáků v Krkonoších z dat dálkového průzkumu Země
Polák, Mojmír ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Janík, Tomáš (oponent)
Diplomová práce využívá data Dálkového průzkumu Země dvou prostorových úrovní (Sentinel-2 s pixelem 10 x 10 m a PlanetScope 3 x 3 m). Práce zkoumá možnosti extrakce vybraných krajinných charakteristik (spektrální indexy, typ land cover, krajinné metriky) s cílem vyhodnotit, jaké charakteristiky a v jakém měřítku jsou statisticky významné pro výskyt 23 vybraných druhů ptáků, druhovou bohatost a počet druhů řádu pěvci v kvadrátech 1400 x 1400 m v Krkonoších. Data o výskytu druhů byla mapována v letech 2012-2014 na české i polské straně. Síla vztahu mezi charakteristikami a výskytem byla určena Pearsonovým korelačním koeficientem. Nepodařilo se potvrdit, že by pro extrakci krajinných charakteristik byla přínosnější data s větším prostorovým rozlišením. Z celkového pohledu krajinné charakteristiky neprokázaly funkční vztahy pro všechny vybrané druhy. Jako relevantní se potvrdily pro vybrané druhy, druhovou bohatost a řád pěvců například faktory průměrná nadmořská výška a land cover. Land cover byl analyzován metodou řízené klasifikace Random Forest v prostředí Google Earth Engine s celkovou přesností 78 % v případě dat Sentinel-2, jak v tundře, tak i ve zbylé části území a pro data PlanetScoce v tundře 77 %, ve zbylé části území 66 %. Výsledky klasifikací byly porovnány s datovými produkty CORINE Land...
|
host ::
RSS.