Hodnocení časových řad družicových snímků k pozorování disturbancí v oblasti Nízkých Tater

Abstract

Práce je zaměřena na nalezení vhodné metody pro pozorování změn stavu lesní vegetace v letech 1992-2015 a její vyhodnocení. Na základě Time Series technologií (časových řad) jsou vyhodnoceny družicové snímky z oblasti Nízkých Tater. Konkrétně se jedná o snímky Landsat 4, 5, 7 a 8, pro něž je nutné k pozorování jednotlivých vegetačních indexů provést kalibrace a úpravu hodnot vstupních dat vzhledem k tomu, že se jedná o snímky pořízené odlišnými senzory s různou radiometrickou rozlišovací schopností. Z tohoto hlediska se práce zabývá možnostmi normalizovaných relativních radiometrických korekcí a vyhledání konkrétního vhodného typu korekce pro snímky Landsat CDR. U vytvořené kalibrované datové sady jsou vyhodnoceny řady jednotlivých vegetačních indexů. Výsledné hodnoty jsou vyhodnoceny ve vztahu s výskytem lesních disturbancí, jako např. větrné bouře či orkány, biologičtí škůdci a další. V závěru práce diskutuje dosažené výsledky, hodnotí zkoumané metody kalibrace a vhodnost vegetačních indexů pro pozorování kalamitních stavů. Pro efektivní tvorby časových řad je vyvinuta aplikace pro vytvoření časových řad ze snímků Landsat CDR a také aplikace pro přípravu dat relativní radiometrické normalizace. Klíčová slova: Time series, radiometrické korekce, atmosférické korekce, Landsat CDR, vegetační indexy,...

The work is aimed at finding appropriate methods for observing changes in the status of forest vegetation and its evaluation in the years 1992-2015. The satellite images of the Low Tatras are analyzed by using Time Series technology. Specifically, the images Landsat 4, 5, 7 and 8, for which it is necessary to perform a calibration and an adjustment of input data values to realize the individual vegetation indices, due to the fact that the images are captured by different sensors with different radiometric resolution. From this perspective, the work deals with the possibilities of normalized relative radiometric corrections and search for a particular type of appropriate compensation for Landsat CDR images. Calibrated data sets are evaluated by Time Series of different vegetation indices. The resulting values are evaluated in relation with the occurrence of forest disturbances, eg. wind storms, biological and other pests. The final part is discussion of the results, evaluating the test methods of calibration and suitability of vegetation indices for observing the state of calamity. The App is created for generating the Time Series of Landsat images CDR and for preparing RRN datasets. Key words: Time Series, radiometric correction, atmospheric correction, Landsat CDR, vegetation indices,...