Využití dálkového průzkumu Země pro sledování změn životního prostředí v různých měřítkách

Bc. Eva SVOBODOVÁ

Master's thesis

Application of remote sensing for monitoring of environmental changes in different scales

Abstract:

Předložená diplomová práce se zabývá využitím vybraných klasifikačních metod a nástrojů pro sledování změn krajinného pokryvu na družicových snímcích. Konktrétně je sledován fenomén odlesňování v různých lokalitách, zejména na jižní Sibiři, kde je pozorován vývoj odlesnění v letech 2011 až 2021. Současně jsou zde nasbírána vstupní data pro tvorbu deep learningového modelu v programu ArcGIS Pro, který je dále použit na několika dalších lokalitách. Cílem je vytvořit model tak, aby co nejpřesněji klasifikoval lesní porosty a vykácené plochy a byl použitelný na různých typech lesa v co nejširším geografickém kontextu. V rámci tohoto úkolu jsou porovnány tradiční klasifikační metody s klasifikací pomocí metod deep learningu (DL). Porovnání je zaměřeno na několik vybraných parametrů, jako je množství vstupních dat, časová náročnost, a zejména přesnost výsledků.

Abstract:

The submitted diploma thesis deals with the application of selected classification methods and tools for monitoring changes in land cover on satellite images. Specifically, the phenomenon of deforestation is monitored in various localities, especially in southern Siberia, where the progress of deforestation in between 2011 and 2021 is observed. At the same time, input data are collected for the creation of a deep learning model in ArcGIS Pro software, which is further used in several other locations. The aim is to create a model so that it classifies forest stands and felled areas as accurately as possible and is applicable to various types of forest in broad geographical context. In this task, traditional classification methods are compared with deep learning classification. The comparison focuses on several selected parameters, such as the amount of input data, time consumption, and especially the accuracy of the results.

Keywords

dálkový průzkum Země, geografický informační systém, objektová klasifikace, pixelová klasifikace, deep learning, odlesňování, ArcGIS Pro

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 22. 4. 2022

Accessible from:: 31. 12. 2999

Thesis defence

• Supervisor: doc. Ing. Jan Pacina, Ph.D.

JAN EVANGELISTA PURKYNĚ UNIVERSITY IN ÚSTÍ NAD LABEM

Faculty of Environment

Master programme / field:
Ecology and environmental protection / Revitalization of Lanscape