Autor: Eliška Regentová
Vedoucí práce: doc. RNDr. Vilém Pechanec, Ph.D.
Místo vzniku: Univerzita Palackého v Olomouci,
Přírodovědecká fakulta, Katedra geoinformatiky
Rok obhajoby práce: 2020
Cílem práce je tvorba nástroje pro (polo)automatizaci procesu identifikace disturbance lesních porostů. Identifikace disturbance je založena na analýze dat z družic Sentinel. Výsledným řešením práce je funkční nástroj a základní technická dokumentace.
Metody, data, programy a postupy zpracování použité pro tvorbu nástroje k identifikaci disturbance lesních porostů jsou stručně představeny v následujících sekcích. Způsobu implementace do vlastního aplikačního řešení se věnunje praktická část bakalářské práce.
Práce se opírá o čtyři základní metody a přístupy:
Vstupními daty jsou satelitní snímky družice Sentinel 2 stažené z archívu Copernicus Open Access Hub v extrahované podobě ve formátu SAFE. Doporučená úroveň zpracování dat je L2A, obsahující atmosférické korekce.
Analýza disturbance lesních porostů probíhá pomocí výpočtů vegetačních indexů NDVI, RVSI, RSR a REIP. Tyto indexy byly vybrány na základě zkoumaných parametrů rostlin, druhového složení lesa a odborné literatury.
Pro vytvoření výsledného nástroje byla použita:
Výsledkem této bakalářské práce je nástroj pro identifikaci disturbance lesních porostů na základě dat z družic Sentinel. Je napsán v jazyce Python verze 3.7.4 pro platformu Windows. Jeho spuštění vyžaduje několik knihoven. Pro jejich správu je doporučen software se svobodnou licencí Anaconda 3.
Cílem této bakalářské práce bylo vytvořit funkční nástroj za účelem (polo)automatizace procesu identifikace disturbance lesních porostů na základě dat z družic Sentinel. Tento nástroj je k dispozici na GitHubu, jehož odkaz se nachází v sekci Ke stažení. Součástí nástroje je rovněž uživatelská příručka ve formátu PDF. Kromě funkcionality stanovené v dílčích cílích práce byl program souběžně doplňován o dílčí funkce, jež uživateli usnadní jeho použití. Mezi takové funkce patří interaktivní barevná stupnice, zaokrouhlení hodnot na tři desetinná místa, možnost přiblížení, oddálení nebo posunutí obrazu, vytvoření validního souboru GeoJSON či možnost nahrání vytvořené geometrie zpět do programu.
The aim of the thesis is creation of semi-automated tool for identification of forest disturbance based on Sentinel data. The tool is written in the Python programming language using an object-oriented approach. The input data are satellite images of Sentinel 2 on which four selected vegetation indices are calculated – NDVI, RSR, RVSI and REIP. The program is interactive and the final decision on forest disturbance is supported by graphs, time series, statistical indicators and colour representation of index values on the satellite image. The program is possible to use for any forest area with the character of a temperate zone. The results rather indicate the areas of significant change. Precise determination of the occurrence, causes and consequences of disturbance requires further detailed research.
Výsledný nástroj je dostupný na GitHubu. Základní dokumentace je zahrnuta pod stejným odkazem ve formátu PDF. Ke stažení je dostupný i kompletní text bakalářské práce. Pro účely prezentace jejího obsahu byl vytvořen poster.