Využití družicových dat programu Landsat pro environmentální výzkum s případovou studií zaměřenou na vyhodnocení vegetačních indexů v oblasti Sokolovska

Abstract

This thesis focuses on the use of remote sensing imagery and satellite image Landsat in the research of land during the revitalization, re-cultivation, and re-naturalization process. The area of the case study is the Sokolov dump. The dump is a typical long-term surface mining area and is a perfect model for the revitalization process. The thesis compares satellite imagery from the LandSat company during a period of time. The pictures are selected so that the land is not obscured by weather patterns and cloud cover. These pictures allow the evaluation of the Vegetation Index (NDVI, EVI, SAVI and MSAVI). Two areas are compared with different types of revitalization. The first is the natural process and the second is a controlled environment. The expected results should show that that the terrain data from the remote sensing images correspond to the actual land survey. The images are processed using ArcGIS and then evaluated in MatLab.

Práce zjišťuje, využití dálkového průzkumu Země a satelitních snímku Landsat při revitalizačních, rekultivačních a renaturalizačních procesech. Oblastí zájmu případové studie je Sokolovská výsypka. Která je typická dlouhodobou povrchovou těžbou, a tudíž je tato oblast dokonalým vzorem revitalizačních procesů. Porovnává satelitní snímky z programu Landsat v daných obdobích. Snímky jsou vybrány tak, aby nebyly znehodnoceny vlivem počasí. Z těchto snímku jsou vyhodnoceny základní vegetační indexy (NDVI, EVI, SAVI a MSAVI). Srovnávají se dvě oblasti s odlišným typem revitalizace (přirozená a řízená). Předpokládaný výsledek, který odpovídá terénním známým údajům, dokazuje hodnotnost DPZ (dálkového průzkumu Země). Z výsledků bylo zjištěno, že přirozená obnova je druhově o něco rozmanitější a v průběhu let stoupá plynuleji. Obnova řízená je více homogenní a má rychlejší postup. Snímky jsou zpracovány za pomocí programu ArcGIS a následně vyhodnoceny v programu MATLAB a statisticky vyhodnoceny.