Sledování vlivu krajinného pokryvu na kvalitu vody řeky Ohře pomocí metod dálkového průzkumu Země

Ondřej Stehlík

Bakalářská práce

Monitoring the influence of landscape cover on the water quality of the Ohře River using remote sensing methods

Anotace:

Tato bakalářská práce představuje komplexní analýzu vlivu krajinného pokryvu na kvalitu vody v povodí řeky Ohře, s využitím pokročilých metod dálkového průzkumu Země a geografických informačních systémů. Práce kombinuje využití satelitních snímků Sentinel-2 s geoprostorovým softwarem (ArcGIS Pro a SNAP) pro roky 2018 a 2020, čímž umožňuje podrobnou analýzu změn v krajinném pokryvu a jejich dopadu na vodní prostředí. V rámci studie byly vyhodnoceny spektrální indexy NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) a BSI (Bare Soil Index), spolu s inherentními optickými vlastnostmi vody (IOPs), k detekci a kvantifikaci znečišťujících látek a biofyzikálních charakteristik vody. Tyto IOPs byly vyhodnoceny pomocí Case 2 Regional CoastColour (C2RCC), jenž je pokročilým hydrologickým nástrojem využívající metod deep learning neural networks. Analýza odhalila vztahy mezi krajinným pokryvem a kvalitou vody, zvláště v obdobích se zvýšeným znečištěním, což naznačuje potenciál dálkového průzkumu Země jako nástroje pro efektivní monitoring a management vodních zdrojů. Tato práce přispívá k lepšímu porozumění vlivu antropogenních a přírodních faktorů na kvalitu povrchových vod a poskytuje základ pro další výzkum v této oblasti.

Abstract:

This bachelor thesis presents a comprehensive analysis of the impact of land cover on water quality in the Ohře River basin, utilizing advanced methods of Earth remote sensing and geographic information systems. The study combines utilization of Sentinel-2 satellite imagery with geospatial software (ArcGIS Pro and SNAP) for the years 2018 and 2020, thereby enabling detailed analysis of changes in land cover and their impact on the aquatic environment. Within the study, spectral indices NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and BSI (Bare Soil Index) were evaluated, along with the inherent optical properties of water (IOPs), to detect and quantify pollutants and biophysical characteristics of water. These IOPs were evaluated using the Case 2 Regional CoastColour (C2RCC), which is an advanced hydrological tool utilizing deep learning neural networks methods. The analysis revealed relationships between land cover and water quality, especially during periods of increased pollution, indicating the potential of Earth remote sensing as a tool for effective monitoring and management of water resources. This work contributes to a better understanding of the impact of anthropogenic and natural factors on the quality of surface waters and provides a foundation for further research in this area.

Klíčová slova

Dálkový průzkum Země, Krajinný pokryv, Kvalita vody

Keywords

Water quality, Earth remote sensing, Land cover

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 3. 2024

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Ing. David Moravec, Ph.D.
• Oponent: Petra Šímová, Ph.D.

Česká zemědělská univerzita v Praze

Fakulta životního prostředí

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