Dlouhodobá sezónní a meziroční dynamika krajiny v CHKO Žďárské vrchy na základě časových řad Landsat

Vojtěch Mádr

Bakalářská práce

Long-Term Seasonal and Interannual Landscape Dynamics in the Žďárské vrchy Protected Landscape Area Using Landsat Time Series

Anotace:

Tato práce se zabývá popisem dlouhodobého vývoje vegetace na území CHKO Žďárské vrchy v období 1984-2023 na základě časových řad spektrálních indexů NDVI, NDWI a NDMI z družicových dat Landsat. Hlavním cílem práce bylo popsat vývoj vegetace. Dílčími cíli bylo identifikovat období se zvýšenou četností změn, charakterizovat dlouhodobý trend a sezónní dynamiku a výsledky interpretovat ve vztahu k vybraným časovým obdobím. Data byla zpracována v prostředí Google Earth Engine a analyzována pomocí algoritmu BEAST, který umožňuje rozlišit dlouhodobý trend, sezónní dynamiku a změny v čase. Analýza byla provedena na úrovni jednotlivých pixelů pro celé území i jednotlivé typy krajinného pokryvu. Výsledky ukazují, že změny krajiny neprobíhají plynule, ale spíše ve formě výraznějších epizod, zejména v 90. letech a po roce 2010. NDVI vykazuje rostoucí trend, NDWI klesající a NDMI zůstává relativně stabilní. Sezónní dynamika se mezi biotopy výrazně liší, zatímco její dlouhodobý vývoj je převážně stabilní. Analýza načasování sezónního maxima se ukázala jako problematická, protože výsledky jsou ovlivněny vysokou variabilitou dat a extrémními hodnotami. Práce ukazuje, že kombinace dálkového průzkumu Země a metod analýzy časových řad je využitelná pro dlouhodobé sledování krajiny a umožňuje identifikovat období se zvýšenou dynamikou i rozdíly mezi typy krajinného pokryvu.

Abstract:

This thesis focuses on describing the long-term development of vegetation in the Žďárské vrchy Protected Landscape Area over the period 1984–2023, based on time series of spectral indices (NDVI, NDWI, and NDMI) derived from Landsat satellite data. The main objective was to describe vegetation development, while the partial objectives were to identify periods with increased change frequency, characterize long-term trends and seasonal dynamics. The results were subsequently interpreted in relation to selected time periods. The data were processed in the Google Earth Engine environment and analyzed using the BEAST algorithm, which allows the separation of long-term trends, seasonal components, and changes over time. The analysis was carried out at the pixel level for both the entire study area and individual land cover types. The results indicate that landscape changes do not occur gradually but rather in distinct episodes, particularly in the 1990s and after 2010. NDVI shows an increasing trend, NDWI a decreasing trend, and NDMI remains relatively stable. Seasonal dynamics differ significantly between land cover types, while their long-term development is mostly stable. The analysis of the timing of seasonal maxima proved to be problematic, as the results are influenced by high data variability and extreme values. The study demonstrates that the combination of remote sensing and time series analysis methods can be used for long-term landscape monitoring and allows the identification of periods with increased dynamics as well as differences between land cover types.

Klíčová slova

dálkový průzkum Země, časové řady, BEAST, detekce změn, sezónní dynamika, CHKO Žďárské vrchy

Keywords

time series, BEAST, change detection, seasonal dynamics, PLA Žďárské vrchy, remote sensing

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 3. 4. 2026

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: prof. Ing. Petra Šímová, Ph.D.
• Oponent: Ondřej Lagner, Ph.D.

Česká zemědělská univerzita v Praze

Fakulta životního prostředí

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