Prostorová analýza heterogenity pozemků z družicových dat

Bc. Martin Rychlý

Master's thesis

Spatial analysis of land heterogeneity by satellite data

Abstract:

V literárním přehledu diplomové práce je řešena problematika precizního zemědělství a dálkového průzkumu Země. V praktické části je hodnocena korelace zvolených vegetačních indexů a absolutních výnosů jednotlivých zemědělských plodin u vybraných pozemků. Následně je hodnoceno, jak se odlišují hodnoty korelace NDVI a výnosů mezi jednotlivými pozemky. Posledním bodem bylo vyhodnocení prostorové variability hodnot NDVI a absolutního výnosu v rámci vybraného období, plodin a pozemků. Metodický postup byl rozdělen do několika kroků. Prvním krokem byla tvorba geodatabáze družicových snímku z platformy Sentinel 2A a výnosových dat za rok 2017. Následoval výpočet vegetačních indexů a tvorba bodové vrstvy reprezentující hodnoty vegetačních indexů a výnosu. Posledním krokem bylo statistické vyhodnocení a tvorba mapových podkladů. Z výsledků je zřejmé, že data vykazují vysokou míru korelace koncem května a v průběhu června. Dosažené hodnoty korelace NDVI a výnosů se odlišují u jednotlivých pozemků. Pomocí využitých družicových dat lze stanovit prostorovou variabilitu výnosu u jednotlivých zemědělských plodin a pozemků.

Abstract:

The literature review of the thesis deals with issues related to precision agriculture and remote sensing. The practical part evaluates the correlation of selected vegetation indices and absolute yields of individual crops on selected fields. Subsequently, it is evaluated how the NDVI correlation values and yields between individual fields differ. The last point was mentioned the evaluation of spatial variability of NDVI values and yields within the selected period, crops and land. The method was divided into several steps. The first step was to create a geodatabase of satellite images from the Sentinel 2A platform and yield data for 2017. The calculation of the vegetation indices followed by the creation of a point layer representing the values of the vegetation indices and the yield. The last step was focused on statistical evaluation and creation of map data. The results show that data indicate a high correlation rate at the end of May and during June. NDVI correlation value and yield are different for individual fields. Due to the used satellite data, spatial yield variability can be determined for individual agricultural crops and land.

Keywords

precizní zemědělství, dálkový průzkum Země, Sentinel 2A, vegetační index, prostorová variabilita výnosu

Keywords

remote sensing, spatial variability of yield, precision agriculture, Sentinel 2A, vegetation indices

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 25. 4. 2018

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Vojtěch Lukas, Ph.D.

Mendel University in Brno

Faculty of AgriSciences

Master programme / field:
Agricultural Specialization / Agroecology