Indikátory holé orné půdy založené na datech Sentinel-2

Vojtěch Kašička

Bachelor's thesis

Indicators of bare arable land based on Sentinel-2 data

Abstract:

Dálkový průzkum Země skrývá obrovský potenciál zkoumat určité jevy v krajině s vysokou přesností díky velkému množství dostupných dat. Poměrně nová družice Sentinel-2 díky své vysoké frekvenci přeletů nad stejným územím a vysokým rozlišením pořízených snímků povrchu nabízí možnosti zkoumání i komplexních a problematických jevů v krajině, jako je například eroze. Náchylnost půdy k erozi je dobré předvídat dopředu a toho lze dosáhnout například na základě znalosti o délce doby, po kterou jsou půdní bloky bez vegetačního pokryvu. V této práci jsem analyzoval dva vegetační indexy na území o rozloze jedné snímkové dlaždice Sentinelu-2 v ČR za účelem budoucí možnosti rychlé detekce holé orné půdy a také předpovědi míry náchylnosti půdních bloků k erozi. Porovnávány byly indexy NDVI a SAVI a do výpočtů vstupovala pásma o rozlišení 10 metrů. Nejdříve byly porovnány prahové hodnoty obou indexů, které byly dohledatelné v literatuře. Index NDVI prokázal schopnost klasifikovat holou ornou půdu až na nepatrné odchylky poměrně přesně, ale threshold SAVI musel být dále upraven, neboť vykazoval příliš velké odchylky od reality v klasifikacích. Z provedených vizuálních analýz prahových hodnot pro SAVI a následným dalším porovnáním s indexem NDVI vyšlo najevo, že nejlepším klasifikátorem holé orné půdy a vegetace je z těchto dvou indexů SAVI s nastavenou prahovou hodnotou 0,15 i na územích, kde se může lišit barevnost holých půdních bloků. Nutno podotknout, že s lišící se celkovou hustotou vegetace a tím pádem i s použitým korekčním faktorem L na zkoumaném území se správnost prahové hodnoty pro SAVI může lišit. Dále byla zjištěna poměrně silná závislost míry holosti orné půdy na sklonu půdních bloků v kategorii svažitosti nad 7°. Tyto půdní bloky totiž vykazovaly nejmenší holost. Zbylé dvě testované kategorie sklonitosti se od sebe navzájem příliš významně neliší. Index SAVI lze v případě, že bude dodržen stejný korekční faktor L=0,5 doporučit pro hledání holé orné půdy na územích s podobnou celkovou hustotou vegetace s vysokou přesností.

Abstract:

Remote sensing has great potential to investigate certain phenomena in the landscape with high precision thanks to the large amount of data available. The relatively new Sentinel-2 satellite, with its high frequency of overflights over the same area and the high resolution of the surface images taken, offers the possibility to investigate even complex and problematic landscape phenomena such as erosion. The susceptibility of soil to erosion can be predicted in advance and this can be achieved, for example, by knowing the length of time that soil blocks are without vegetation cover. In this study, two vegetation indices were analysed over an area of one Sentinel-2 image tile in the Czech Republic to enable future rapid detection of bare arable land and also to predict the degree of susceptibility of soil blocks to erosion. The NDVI and SAVI indices were compared and 10 m resolution bands were used in the calculations. First, the threshold values of the two indices were compared, which were found in the literature. Although the NDVI demonstrated the ability to classify bare arable land fairly accurately except for slight deviations, the SAVI threshold had to be further adjusted as it showed too large deviations from reality in the classifications. Visual analyses of the SAVI thresholds and subsequent further comparison with the NDVI index showed that the SAVI was the better classifier of bare arable land and vegetation of the two indices, with a threshold set at 0.15, even in areas where the colour of bare soil blocks may vary. It should be noted that as the overall density of vegetation varies, and therefore the L correction factor applied in the study area, the accuracy of the SAVI threshold may vary. Furthermore, a relatively strong dependence of the degree of arable land bareness on the slope of soil blocks in the slope category above 7° was found. These soil blocks showed the lowest bareness. The other two slope categories tested did not differ significantly from each other. The SAVI index can be recommended for finding bare arable land in areas with similar overall vegetation density with high accuracy if the same correction factor L=0.5 is maintained.

Keywords

Dálkový průzkum Země, NDVI, SAVI, eroze

Keywords

SAVI, NDVI, erosion, Remote sensing

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 30. 3. 2022

Thesis defence

• Supervisor: doc. Ing. Petra Šímová, Ph.D.

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Environmental Sciences

Bachelor programme:
Geographic Information Systems and Remote Rensing in Environmental Sciences