Verifikace a doplnění Open Land Use z dat DPZ

Bc. Jan Chytrý

Bakalářská práce

Verifications and Ammendment of Open Land Use by Remotely Sensed Data

Anotace:

Tato práce se zabývá rozšířením databáze Open Land Use (OLU). Primárně zpracovává možnost využití dat dálkového průzkumu Země (DPZ) k doplnění podkladů o využití půdy a krajinného pokryvu (LULC). Práce se dále věnuje tématům softwarového inženýrství, konkrétně zdokonalení datového modelu databáze OLU a specifikaci softwarových požadavků OLU jako projektu. S využitím knihovny eo-learn programovacího jazyka Python byl navržen algoritmus pro zpracování snímků družice Sentinel-2, které pak mohou být klasifikovány na základě spektrální informace různými způsoby včetně metod strojového učení. Algoritmus byl testován na příkladu klasifikace LULC v jižní části Jihomoravského kraje. Bylo dosaženo slibných výsledků, které však musí být nadále zdokonalovány. Navržena byla také integrace algoritmu do OLU. Současný nevyhovující datový model OLU byl přepracován a jeho nová verze má potenciál být v databázi prakticky využita. Byla také formalizována specifikace interních i externích softwarových požadavků pro datovou složku OLU. Algoritmus představuje jednu z možností, jak pro OLU získávat vlastní data LULC. Výstupy softwarového inženýrství pak OLU posouvají v oblasti projektového řízení i práce s daty.

Abstract:

This thesis deals with extending the Open Land Use database (OLU). It primarily elaborates the possibility of using remote sensing data to amend land-use and land-cover (LULC) information in OLU. Furthermore, it addresses the software engineering topics of OLU data model refinement and software requirements specification for OLU as a project. A preliminary pipeline for Sentinel-2 imagery processing and spectral-based image classification (capable of using various methods, including machine learning) was designed using eo-learn, a Python language library. The pipeline’s usage was demonstrated on an example of LULC classification in the southern part of the South Moravian Region, Czech Republic. It achieved promising results, which nevertheless need to be further improved. An integration of the pipeline to OLU was proposed. The current OLU data model was reworked and has a potential to be implemented in the system. The software requirements specification was formalized with 35 collected requirements of both internal and external character. The processing pipeline opens possibilities of intrinsic LULC data supply to OLU. The software engineering outcomes move OLU on both project management and data-operational levels.

Keywords

Open Land Use, využití území, krajinný pokryv, zpracování satelitních dat, klasifikace obrazu, Sentinel-2, datové modelování, analýza softwarových požadavků, land use, land cover, satellite data processing, image classification, data modelling, software requirements engineering

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 29. 5. 2020

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 24. 6. 2020
• Vedoucí: doc. RNDr. Tomáš Řezník, Ph.D.
• Oponent: Mgr. Tomáš Pavelka

Masarykova univerzita

Přírodovědecká fakulta

Bakalářský studijní program / obor:
Geografie a kartografie / Geografická kartografie a geoinformatika