SLEDOVÁNÍ MÍRY DEFOLIACE LESNÍCH POROSTŮ PROSTŘEDKY DPZ
MONITORING OF DEFOLIATION USING REMOTE SENSING TECHNIQUES
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/91892Identifikátory
SIS: 160919
Kolekce
- Kvalifikační práce [19113]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Fabiánek, Petr
Fakulta / součást
Přírodovědecká fakulta
Obor
Kartografie a geoinformatika
Katedra / ústav / klinika
Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie
Datum obhajoby
14. 9. 2017
Nakladatel
Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakultaJazyk
Čeština
Známka
Velmi dobře
Klíčová slova (česky)
smrk ztepilý (Picea abies), borovice lesní (Pius sylvestris), Landsat, Sentinel-2, defoliace, dálkový průzkum ZeměKlíčová slova (anglicky)
Norway spurce (Picea abies), Scots pine (Pius sylvestris), Landsat, Sentiel-2, defoliation remote sensingCílem této diplomové práce je návrh metodiky pro stanovení míry defoliace ze snímků družic Landsat a Sentinel-2. První část práce je věnována úvodu do problematiky distančního měření pomocí multispektrálních senzorů a základům zkoumání lesních porostů. Na tuto část navazuje kapitola zabývající se možnostmi monitorování defoliace prostředky dálkového průzkumu Země, a s ní úzce spjatým zdravotním stavem lesních porostů. Následuje popis použitých dat (družicových snímků i údajů z pozemního šetření od VÚLHM) a logicky sestavený proces transformace údajů z družicových snímků na hodnoty defoliace. Výsledky práce obsahují rozbor schopnosti samostatných spektrálních pásem a vegetačních indexů predikce defoliace zvláště smrkových (Picea abies) a borovicových (Pinus sylvestris) porostů. Stanovení míry defoliace je předvedeno na pásmech blízkého infračerveného pásma pomocí lineárního regresního modelu.
The aim of this diploma thesis is a proposal of a methodology used for an assessment of the measure of defoliation based on the multispectral satellite images from missions Landsat and Sentinel-2. The first part of the thesis is dedicated to the introduction of the problematics of remote sensing using multispectral sensors and the basics of research into forest vegetation. Following on this part, there is a chapter considering possibilities of monitoring defoliation using resources of remote sensing, and the closely connected problematics of the health condition of forest vegetation. After that comes a description of the used data (the satellite images and the data of ground investigation by VÚLHM) and logically compounded process of transformation of the data from satellite images on the levels of defoliation. Outcomes of the thesis include analysis of the ability of single spectral bands and vegetation indices to predict defoliation of Norway spurce (Picea abeis) and Scots pine (Pius sylvestris) vegetation. The assessment of the measure of defoliation is demonstrated on single band in near-infrared region with used of linear regression model.