Mapy taxačních veličin z dat leteckého laserového skenování pro ŠLP Křtiny

Bc. Martin Beránek

Diplomová práce

Maps of Forest Stand Variables Derived from Airborne Laser Scanning Data for the ŠLP Křtiny

Anotace:

Diplomová práce se zabývá možností využití dat leteckého laserového skenování (LLS) a inventarizačních ploch provozní inventarizace lesa (PIL) pro tvorbu map vybraných taxačních veličin na území ŠLP Křtiny. Hlavním cílem bylo vytvořit a ověřit aplikovatelný postup regresního modelování a vytvoření výsledných mapových výstupů. Výsledky prokázaly, že plochy PIL lze využít jako referenční data pro konstrukci regresních modelů, pokud je při výpočtu taxačních veličin respektována metodika jejich odvození. Pro modelování horní a střední výšky se jako vhodné ukázaly lineární modely se smíšenými efekty. Naopak pro komplexnější veličiny, jako jsou zásoba na hektar, výčetní kruhová základna na hektar a počet stromů na hektar, bylo vhodnější vytvářet soubory lineárních regresních modelů pro homogennější datové skupiny. Stratifikace dat podle dřevinné skladby a výškové struktury vedla ke zvýšení predikčního výkonu modelů, avšak zároveň zvýšila nároky na minimální rozsah trénovacích dat. Hlavní nejistotu pro modelování představovala zejména nižší přesnost zaměření středů inventarizačních ploch a s ní spojené oslabení vazby mezi terénními a lidarovými daty.

Abstract:

The master’s thesis evaluates the potential use of airborne laser scanning (ALS) data and permanent sample plots with concentric design for the production of maps of selected forest stand variables within the University Forest Enterprise Křtiny area. The main objective was to develop and validate an applicable regression modelling workflow and to produce the resulting map outputs. The results demonstrated that permanet sample plots with concentric design (PIL) can be effectively used as reference data for constructing regression models, provided that the methodological procedures for deriving stand variables are consistently respected. Linear mixed-effects models proved to be suitable for modelling dominant height and Lorey’s mean height. In contrast, for more complex variables – such as growing stock per hectare, basal area per hectare, and number of trees per hectare – it was more appropriate to develop sets of linear regression models for more homogeneous data subsets. Stratification of the data according to species composition and height structure led to an improvement in predictive performance; however, it also increased the requirements for the minimum size of the training dataset. The primary source of uncertainty in the modelling process was the relatively low positional accuracy of inventory plot centres, which weakened the relationship between field measurements and LiDAR-derived metrics.

Klíčová slova

Area-based approach, Lineární regresní modelování, Provozní inventarizace lesa, Letecké laserové skenování, LiDAR

Keywords

Operational forest inventory, Airborne laser scanning, LiDAR, Area-based approach, Linear regression modelling

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 18. 4. 2026

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 2. 6. 2026
• Vedoucí: Ing. Zdeněk Patočka, Ph.D.
• Oponent: Peter Surový, externi

Mendelova univerzita v Brně

Lesnická a dřevařská fakulta

Magisterský studijní program / specializace:
Lesní inženýrství / Lesní inženýrství