Monitoring sucha v Kalifornii pomocí analýzy časových řad družicových snímků

Ondřej Chabr

Bakalářská práce

Monitoring drought in California using time series analysis of satellite data

Anotace:

S nastupujícími změnami klimatu a rostoucími teplotami se sucho stává jedním z nejzávažnějších environmentálních problémů současnosti. Dopady dlouhodobého nedostatku vody se projevují nejen v zemědělství a hospodářství, ale také v ekosystémech, které jsou vystaveny rostoucímu stresu. Kalifornie je jednou z nejpostiženějších oblastí, kde se sucha v posledních dekádách vyskytují s rostoucí intenzitou a frekvencí. Tato práce se zaměřuje na analýzu sucha v Kalifornii v období 2020 – 2023 pomocí metod dálkového průzkumu Země (DPZ), s cílem identifikovat dlouhodobé trendy a jejich vztah k environmentálním faktorům. Pro analýzu byly využity satelitní snímky produktu Harmonized Landsat Sentinel – 2 (HLSL30), které poskytují harmonizovaná data z misí Landsat 8/9 a Sentinel – 2A/B. Vegetační a hydrologické změny byly hodnoceny pomocí indexů NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) a NDWI (Normalized Difference Water Index), které umožňují kvantifikaci sucha na základě změn vegetačního pokryvu a dostupnosti povrchové vody. Dále byla využita vrstva Dynamic World, která poskytuje detailní informace o změnách krajinného pokryvu v téměř reálném čase a umožňuje přesnější identifikaci dopadů sucha na vegetaci a vodní plochy. K efektivnímu zpracování rozsáhlých časových řad byla využita cloudová platforma Google Earth Engine (GEE), zatímco analýza trendů a detekce změn byla provedena pomocí modelu Bayesian Estimator of Abrupt Change, Seasonality, and Trend (BEAST) v prostředí RStudio. Výsledky ukazují sezónní i meziroční variabilitu NDVI a NDWI, přičemž některé lokality vykazovaly výrazné poklesy vegetačního indexu v důsledku sucha a lesních požárů, zatímco jiné oblasti reflektovaly pozitivní změny dostupnosti vody po epizodách silných dešťových a sněhových srážek. Závěry této práce potvrzují, že DPZ představuje klíčový nástroj pro sledování dopadů sucha v dlouhodobém měřítku a umožňuje identifikaci oblastí nejvíce ohrožených vegetačním stresem. Výsledky přispívají k lepšímu porozumění dynamiky sucha v Kalifornii a mohou sloužit jako podklad pro budoucí výzkum i environmentální management zaměřený na zmírňování dopadů klimatických změn.

Abstract:

With the onset of climate change and rising temperatures, drought is becoming one of the most serious environmental issues of our time. The impacts of prolonged water shortages are evident not only in agriculture and the economy but also in ecosystems, which are increasingly exposed to environmental stress. California is one of the most affected regions, where droughts have been occurring with growing intensity and frequency over recent decades. This study focuses on drought analysis in California during the period 2020 – 2023 using remote sensing (RS) methods, with the aim of identifying long – term trends and their relationship to environmental factors. The analysis utilized satellite imagery from the Harmonized Landsat Sentinel – 2 (HLSL30) product, which provides harmonized data from the Landsat 8/9 and Sentinel – 2A/B missions. Vegetation and hydrological changes were assessed using the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NDWI (Normalized Difference Water Index), which enable drought quantification based on changes in vegetation cover and surface water availability. In addition, the Dynamic World layer was used, offering detailed information on land cover changes in near real – time and allowing for more accurate identification of drought impacts on vegetation and water bodies. To efficiently process large time series data, the cloud – based Google Earth Engine (GEE) platform was employed, while trend analysis and change detection were carried out using the Bayesian Estimator of Abrupt Change, Seasonality, and Trend (BEAST) model within the RStudio environment. The results reveal both seasonal and interannual variability in NDVI and NDWI, with some locations showing significant declines in vegetation indices due to drought and wildfires, while other areas reflected positive changes in water availability following episodes of heavy rainfall and snow. The conclusions of this study confirm that remote sensing is a key tool for monitoring drought impacts on a long – term scale and enables the identification of areas most threatened by vegetation stress. The findings contribute to a better understanding of drought dynamics in California and can serve as a foundation for future research and environmental management aimed at mitigating the effects of climate change.

Klíčová slova

Dálkový průzkum Země, NDVI, NDWI, Google Earth Engine (GEE), Krajinný pokryv, Časová analýza, USA

Keywords

Remote Sensing, NDVI, NDWI, Google Earth Engine (GEE), Land Cover, Time – Series Analysis, USA

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 2. 4. 2025

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 27. 5. 2025
• Vedoucí: Ing. Tomáš Klouček, Ph.D.
• Oponent: Jan Procházka, Ing.

Česká zemědělská univerzita v Praze

Fakulta životního prostředí

Bakalářský studijní program:
Geografické informační systémy a dálkový průzkum Země v životním prostředí