Využití volně dostupných družicových dat pro účely pozorování biodiverzity

Abstract

The aim of this thesis is to map the spatial distribution of grassland alpha-diversity throughout the Czech Republic and also in a selected area of interest in the Giant Mountains. The analysis covers a three-year period (2015 to 2017) and is carried out using satellite data and the Google Earth Engine cloud platform. The theoretical part of the work systematically summarizes the knowledge and methods related to the use of remote sensing and other environmental data for biodiversity modeling. The research also includes an overview of selected biodiversity databases, including an analysis of their origin, structure and used data sources. The empirical part focuses on the analysis of the relationship between selected indicators (e.g. vegetation indices or meteorological variables) and the grassland alpha-diversity reference database or in- situ measurements. Spearman's correlation coefficient was used to quantitatively evaluate these relationships. Using Random Forest (with parameter optimization via Grid Search), a classification of three classes (low, medium and high) of grassland alpha-diversity was performed. The work achieved the highest overall classification accuracy of 66,39 % for the entire republic using the classification of points obtained from the reference database and 79,16 % for the...

Cílem této diplomové práce je mapování prostorového rozložení alfa-diverzity grassland (travních porostů) v celé České republice a také ve vybrané zájmové oblasti v Krkonoších. Analýza pokrývá tříleté období (2015 až 2017) a probíhá pomocí satelitních dat a cloudové platformy Google Earth Engine. Teoretická část práce systematicky shrnuje poznatky a metody související s využitím dálkového průzkumu Země a dalších environmentálních dat pro modelování biodiverzity. Součástí rešerše je také přehled vybraných databází biodiverzity, včetně analýzy jejich vzniku, struktury a využitých datových zdrojů. Empirická část je zaměřena na analýzu vztahu mezi vybranými indikátory (např. vegetační indexy či meteorologické proměnné) a referenční databází alfa-diverzity grassland či in-situ měřením. Pro kvantitativní hodnocení těchto vztahů byl využit Spearmanův korelační koeficient. Pomocí Random Forest (s optimalizací parametrů prostřednictvím Grid Search) byla provedena klasifikace tří tříd (nízké, střední a vysoké) alfa-diverzity grassland. V rámci práce bylo dosaženo nejvyšší celkové přesnosti klasifikace 66,39 % pro celou republiku pomocí klasifikace bodů získaných z referenční databáze a 79,16 % pro vybrané zájmové území opět pomocí klasifikace bodů získaných z referenční databáze. Klíčová slova: biodiverzita,...