Podrobný digitální model terénu jako prediktor výnosu

Bc. Jakub Bilík

Master's thesis

Detailed digital elevation model as a predictor of yield

Abstract:

Stále více se v zemědělství rozšiřují postupy souhrnně označované jako precizní zemědělství. V rámci precizního zemědělství se také sleduje závislost různých topografických, půdních a meteorologických charakteristik na výnos zemědělských plodin. Na základě digitálního modelu terénu (DMT) je možné pro každé zemědělsky využívané území vypočítat topografické charakteristiky (indexy). V práci byly srovnány různě podrobné DMT. Pomocí bezpilotního prostředku byl získán podrobný DMT (rozlišení 0,6 m). Dále byly dostupné tyto DMT: DMR 5G (2 m), SRTM (30 m) a ASTER GDEM (20 m × 30 m). Literární rešerše byla zaměřena na vytvoření přehledu topografických indexů. Následně byly nad daty DMT vypočítány následující indexy: sklon, orientace, zakřivení, podélné zakřivení, profilové zakřivení, akumulace odtoku, relativní nadmořská výška a index TWI (Topographic Wetness Index). Pomocí lineární regrese byla vypočítána závislost s daty potenciálu výnosu. Také byly zhodnoceny rozdíly mezi jednotlivými DMT.Mezi topografickými indexy a potenciálem výnosu byla zjištěna pouze velmi malá závislost, která neprokázala u konkrétní lokality vliv terénu na potenciální výnos. Nejvyšší závislost vyjádřená koeficientem determinace byla 0,032. Závislost tedy není statisticky významná. Dále byly zjištěny rozdíly mezi jednotlivými DMT, které byly následně zhodnoceny pomocí chyb RMSE, MAE a vizuálně.

Abstract:

In agriculture are increasing constantly more spread practices such as precision farming. Precision agriculture also monitors the dependence of various topographical, soil and meteorological charakteristice on crop yields. Based on the Digital Terrain Model (DMT), topographical charakteristic (indices) can be calculated for each agricultural area. Various DMTs were compared. A detailed DMT (0.6 resolution) was obtained using an unmanned vehicle. In addition, the following DMTs were available: DMR 5G (2 m), SRTM (30 m) and ASTER GDEM (20 m × 30 m). The literary research was focused on creating an overview of topographic indices. Subsequently, the following indices were calculated over DMT data: slope, orientation, curvature, plan curvature, profile curvature, flow accumulation, relative altitude, and the Topographic Wetness Index (TWI). Linear regression was used to calculate dependence on yield potential data. Differences between DMTs were also evaluated.Only a very small dependence was found between the topographic indices and the yield potential, which did not show the effect of the terrain on the potential yield for a particular locality. The highest dependence expressed by determination coefficient was 0.032. Thus, dependence is not statistically significant. Futhermore, differences were found between individual DMTs, which were subsequently evaluated by RMSE, MAE and visual errors.

Keywords

Topografické indexy, DMT, drony, výnos plodin, DMR 5G, SRTM, ASTER GDEM

Keywords

Topographic indices, DMT, drones, crop yield, DMR 5G, SRTM, ASTER GDEM

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 18. 4. 2019

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Jan Komárek, Ph.D.
• Reader: David Moravec, Ph.D.

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Environmental Sciences

Master programme / field:
Landscape Engineering / Regional Environmental Administration