Možnosti detekce mokřadních biotopů Natura 2000 pomocí dat Sentinel-2

Anna Brandejsová

Bachelor's thesis

Possibilities of detection of Natura 2000 wetland habitats using Sentinel-2 data

Abstract:

Tato bakalářská práce je zaměřena na mapování evropsky chráněných biotopů, které spadají pod soustavu Natura 2000. Předmětem výzkumu jsou mokřadní biotopy, které byly detekovány v rámci mapování biotopů a nachází se v Karlovarském kraji. Mapování biotopů pro celé území ČR v terénu trvá 12 let, proto tato bakalářská práce zjišťuje možnosti přispění dálkového průzkumu Země k urychlení vytváření Vrstvy mapování biotopů. K detekci mokřadů byly využity multispektrální snímky z družice Sentinel-2. Pro výzkum byly zpracovány snímky z vegetačního období pro mokřadní biotopy z roku 2018. Výsledné mapování bylo provedeno za využití řízené klasifikace, konkrétně algoritmů Random forest a Classification a regression trees v programu Google Earth Engine. Ke zhodnocení přesnosti výsledků byly použity charakteristiky přesnosti, které vycházejí z výskytu biotopů dle Vrstvy mapování biotopů a z předpokládaného výskytu biotopů z klasifikace. Z analýzy jsem ověřila předpoklad, že mapování mokřadů pomocí multispektrálních snímků je náročný, především z důvodu heterogenity mokřadních biotopů. Z klasifikace vychází, že biotopy byly často nadhodnocovány. Z klasifikací lze indikovat přibližná místa výskytu biotopů, také se podařilo odlišit mokřadní plochy od okolí. Klasifikátor Random Forest dosahoval spolehlivějších výsledků pro všechny kategorie. Zároveň mezi detekovanými biotopy nedocházelo k výrazné záměně. Výsledky této práce nenahradí mapování biotopů v terénu, ale tento výzkum by do budoucna mohl pro mapování biotopů sloužit jako podklad k určení přibližného výskytu biotopů.

Abstract:

This bachelor thesis is focused on detecting habitats of the Site of Community importance which are part of the network Natura 2000. The objective of the mapping are wetlands occurred in Karlovy Vary Region. Originally habitat mapping in Czech Republic takes up to 12 years. Therefore, this bachelor thesis examines the possibilities of the contribution of remote sensing to accelerate the creation of the Habitat mapping layer. Multispectral images from the Sentinel-2 satellite were used for the detection of wetlands habitats. For the research there were images processed from vegetation season of wetlands of the year 2018. The mapping was performed using a supervised classification, specifically the algorithms Random forest and Classification and regression trees in the Google Earth Engine. To evaluate the accuracy of the results, there were used accuracy metrics, which were based on the occurrence of habitats according to Habitat mapping layer in addiction to the expected occurrence of habitats from the results of classifications. The analysis verified an assumption that mapping wetlands using multispectral images is challenging, the main reason is heterogeneous surface of wetlands. The result of classification proves that habitats have been overestimated. From the classification it is possible to indicate approximate location of habitats also the result differs wetlands from the surroundings. The classification by Random forest achieved more reliable results for all categories. The outcomes of this thesis cannot substitute terrain mapping however this research could serve as a basis for habitats mapping in the future for determination approximate occurrence of habitats.

Keywords

mokřadní biotopy, soustava Natura 2000, dálkový průzkum Země, Sentinel-2, Vrstva mapování biotopů

Keywords

remote sensing, Natura 2000 network, Habitat mapping layer, Sentinel-2, wetland habitats

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 30. 3. 2021

Thesis defence

• Supervisor: doc. Ing. Petra Šímová, Ph.D.
• Reader: David Moravec, Ph.D.

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Environmental Sciences

Bachelor programme:
Geographic information systems and Remote sensing in Environmental Sciences