Určování obsahu chlorofylu z hyperspektrálních obrazových dat
RETRIEVAL OF CHLOROPHYLL CONTENT FROM HYPERSPECTRAL IMAGE DATA
diploma thesis (DEFENDED)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/37594Identifiers
Study Information System: 81944
Collections
- Kvalifikační práce [19109]
Author
Advisor
Referee
Halounová, Lena
Faculty / Institute
Faculty of Science
Discipline
Cartography and Geoinformatics
Department
Department of Applied Geoinformatics and Cartography
Date of defense
20. 9. 2010
Publisher
Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakultaLanguage
Czech
Grade
Excellent
5 ABSTRAKT Diplomová práce je zaměřena na využití kvantitativních metod obrazové spektrometrie pro výpočet obsahu chlorofylu (Cab) v korunách stromů. Práce demonstruje možnosti využití modelů radiativního transferu pro zisk obsahu chlorofylu z hyperspektrálních obrazových dat. V praktické části je pak demonstrována aplikace metodiky modelů radiativního transferu v kombinaci s exponenciální regresní funkcí pro výpočet obsahu chlorofylu v korunách smrkových porostů Národního parku Šumava. Podkladem této praktické části jsou dvě sady leteckých hyperspektrálních snímků, pořízených pomocí senzorů AISA Eagle a AISA Dual v srpnu a září roku 2009 v lokalitách Černá Hora a Smrčina. Výsledkem práce jsou rastrové vrstvy zobrazujících obsah chlorofylu v korunách dospělých a mladých smrků. Tato data pak byla zpracována do formy mapových výstupů v měřítku 1: 5000. Klíčová slova: smrk ztepilý (Picea Abies), lýkožrout smrkový (Ips typographus), modely radiativního transferu, DART, PROSPECT, umělé neuronové sítě, chlorofyl, index ANMB650-725
5 ABSTRACT The main scope of submited master thesis is the use of quantitative methods of imaging spectroscopy data for retrieval of chlorophyll content of forrest canopies. It demonstrates the potentials of radiative transfer models in combination with exponential regression model for retrieval of chlorophyll content from imaging spectroscopy data. Estimation of Norway spruce chlorophyll content is based on two datasets acquired in August and September 2009 by airborne very high spatial resolution sensors AISA Eagle and AISA Dual over Cerna Hora and Smrcina sites. Obtained chlorophyll content data were finally used for creation of high scaled (1: 5000) map outcomes. Keywords: Norway spruce (Picea Abies), Eight-toothed spruce beetle (Ips typographus), DART, PROSPECT, artificial neural networks, chlorophyll, ANMB650-725 index