Oblast Českého Švýcarska prošla během let 2016-2022 výraznými změnami ve
vegetačním pokryvu z důvodu napadení kůrovcem. Cílem této práce bylo zhodnotit
vývoj průměrných a maximálních povrchových teplot ve vztahu k charakteristikám
území jako stav vegetace, přítomnost mokřadů a vodních objektů. Údaje o teplotě byly
získány ze satelitu Terra a Landsatu 8. Ke zpracování snímků jsem využil cloudovou
platformu Google Earth Engine, její datové katalogy a uživatelské rozhraní.
K vyjádření komplexních vztahů více proměnných jsem využil Random Forest model.
Výsledky naznačují ochlazující efekt vodních prvků na povrchovou teplotu, u mokřadů
se vztah prokázat nepodařilo. Vliv odlesnění se projevil ve snížení vegetačního indexu
a zvýšení teploty. Jako hlavní parametry mající vliv na povrchovou teplotu se ukázaly
vegetační index, krajinný pokryv a nadmořská výška. Maximální hodnoty teplot ze
satelitních dat jsem srovnal s in situ ročními hodnotami atmosférických teplot
z měřících stanic umístěných v NP České Švýcarsko, kde se výsledky lišily v průměru
o 2,2 °C.
Anotace v angličtině
The area of Bohemian Switzerland has undergone significant changes in vegetation
cover during 2016-2022 due to bark beetle infestation. The aim of this work was to
evaluate the changes in average and maximum surface temperature in relation to the
characteristics of the area such as the state of vegetation and the presence of wetlands
and water bodies. Temperature data were obtained from Terra and Landsat 8 satellites.
To process the images, I used the cloud-based Google Earth Engine platform, its data
catalogues and user interface. Random Forest model was used to express complex
multivariable relationships. The results suggest a cooling effect of water features on
surface temperature, but the relationship could not be demonstrated for wetlands. The
effect of deforestation was reflected in a decrease in vegetation index and an increase
in temperature. Vegetation index, land cover and elevation emerged as the main
parameters affecting land surface temperature. The maximum temperature values from
satellite data were compared with atmospheric temperature values from measuring
stations located in the Bohemian Switzerland National Park, where the results differed
by 2,2 °C on average.
Klíčová slova
Povrchová teplota, Google Earth Engine, NDVI, družicová data, Landsat 8, MODIS,
České Švýcarsko
Oblast Českého Švýcarska prošla během let 2016-2022 výraznými změnami ve
vegetačním pokryvu z důvodu napadení kůrovcem. Cílem této práce bylo zhodnotit
vývoj průměrných a maximálních povrchových teplot ve vztahu k charakteristikám
území jako stav vegetace, přítomnost mokřadů a vodních objektů. Údaje o teplotě byly
získány ze satelitu Terra a Landsatu 8. Ke zpracování snímků jsem využil cloudovou
platformu Google Earth Engine, její datové katalogy a uživatelské rozhraní.
K vyjádření komplexních vztahů více proměnných jsem využil Random Forest model.
Výsledky naznačují ochlazující efekt vodních prvků na povrchovou teplotu, u mokřadů
se vztah prokázat nepodařilo. Vliv odlesnění se projevil ve snížení vegetačního indexu
a zvýšení teploty. Jako hlavní parametry mající vliv na povrchovou teplotu se ukázaly
vegetační index, krajinný pokryv a nadmořská výška. Maximální hodnoty teplot ze
satelitních dat jsem srovnal s in situ ročními hodnotami atmosférických teplot
z měřících stanic umístěných v NP České Švýcarsko, kde se výsledky lišily v průměru
o 2,2 °C.
Anotace v angličtině
The area of Bohemian Switzerland has undergone significant changes in vegetation
cover during 2016-2022 due to bark beetle infestation. The aim of this work was to
evaluate the changes in average and maximum surface temperature in relation to the
characteristics of the area such as the state of vegetation and the presence of wetlands
and water bodies. Temperature data were obtained from Terra and Landsat 8 satellites.
To process the images, I used the cloud-based Google Earth Engine platform, its data
catalogues and user interface. Random Forest model was used to express complex
multivariable relationships. The results suggest a cooling effect of water features on
surface temperature, but the relationship could not be demonstrated for wetlands. The
effect of deforestation was reflected in a decrease in vegetation index and an increase
in temperature. Vegetation index, land cover and elevation emerged as the main
parameters affecting land surface temperature. The maximum temperature values from
satellite data were compared with atmospheric temperature values from measuring
stations located in the Bohemian Switzerland National Park, where the results differed
by 2,2 °C on average.
Klíčová slova
Povrchová teplota, Google Earth Engine, NDVI, družicová data, Landsat 8, MODIS,
České Švýcarsko
Teplota povrchu úzce souvisí s vlhkostí půdy, a informace měřené pomocí optických senzorů mohou sloužit jednak ke sledování role jednotlivých krajinných prvků na teplotní a vlhkostní bilanci krajiny, a to včetně dopadů rozsáhlých změn lesních porostů v důsledku kůrovcové kalamity. Rozsáhlý archiv druřicových dat Landsat či Sentinel umožňuje retrospektivní analýzu. Cloudové řešení pomocí nástroje Google Earth Engine umožňuje práci s velkými objemy dat bez nutností jejich stahování a ukládání, čímž výrazně zrychluje analýzy.
Cílem práce bude retrospektivní analýza satelitních snímků družice Landsat za účelem zachycení dynamiky termální bilance krajiny Českého Švýcarska, včetně úlohy mokřadů pro ochlazování krajiny.
Postup:
zájmové území NP České Švýcarsko + CHKO Labské pískovce
literární rešerše
příprava algoritmů v prostředí Google Earth Engine (GEE)
zpracování změn teploty povrchu (Land Surface Temperature, LST) a NDVI z časové řady družicových snímků Landsat-8 od r. 2015 s využitím GEE
korelace mezi NDVI a LST
vliv krajinného pokryvu na LST (les, mokřady)
proložení výsledků s vrstvou mokřadů - role mokřadních prvků na stabilizaci teplot v krajině (ochlazující efekt)
příprava postupu pro pravidelný monitoring, dále využitelných i pro Správu NP
Práce bude probíhat v rámci interdisciplinárního projektu ŠVÝCOVOD (TAČR SS05010090, 2022-25, KGI UJEP), který představuje unikátní propojení terénního průzkumu s distančními metodami, konkrétně kombinuje geoinformatiku a dálkový průzkum, botaniku, zoologii, kartografii a historii. Výsledky budou využity Správou NPČŠ.
Zásady pro vypracování
Teplota povrchu úzce souvisí s vlhkostí půdy, a informace měřené pomocí optických senzorů mohou sloužit jednak ke sledování role jednotlivých krajinných prvků na teplotní a vlhkostní bilanci krajiny, a to včetně dopadů rozsáhlých změn lesních porostů v důsledku kůrovcové kalamity. Rozsáhlý archiv druřicových dat Landsat či Sentinel umožňuje retrospektivní analýzu. Cloudové řešení pomocí nástroje Google Earth Engine umožňuje práci s velkými objemy dat bez nutností jejich stahování a ukládání, čímž výrazně zrychluje analýzy.
Cílem práce bude retrospektivní analýza satelitních snímků družice Landsat za účelem zachycení dynamiky termální bilance krajiny Českého Švýcarska, včetně úlohy mokřadů pro ochlazování krajiny.
Postup:
zájmové území NP České Švýcarsko + CHKO Labské pískovce
literární rešerše
příprava algoritmů v prostředí Google Earth Engine (GEE)
zpracování změn teploty povrchu (Land Surface Temperature, LST) a NDVI z časové řady družicových snímků Landsat-8 od r. 2015 s využitím GEE
korelace mezi NDVI a LST
vliv krajinného pokryvu na LST (les, mokřady)
proložení výsledků s vrstvou mokřadů - role mokřadních prvků na stabilizaci teplot v krajině (ochlazující efekt)
příprava postupu pro pravidelný monitoring, dále využitelných i pro Správu NP
Práce bude probíhat v rámci interdisciplinárního projektu ŠVÝCOVOD (TAČR SS05010090, 2022-25, KGI UJEP), který představuje unikátní propojení terénního průzkumu s distančními metodami, konkrétně kombinuje geoinformatiku a dálkový průzkum, botaniku, zoologii, kartografii a historii. Výsledky budou využity Správou NPČŠ.
Seznam doporučené literatury
Anderson, M. C., Allen, R. G., Morse, A., & Kustas, W. P. (2012): Use of Landsat thermal imagery in monitoring evapotranspiration and managing water resources. Remote Sensing of Environment, 122, 50-65.
Malakar, N. K., Hulley, G. C., Hook, S. J., Laraby, K., Cook, M., & Schott, J. R. (2018). An operational land surface temperature product for Landsat thermal data: Methodology and validation. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 56(10), 5717-5735.
Kaplan, G., & Avdan, U. (2018): Monthly analysis of wetlands dynamics using remote sensing data. ISPRS International Journal of Geo-Information, 7(10), 411.
Ermida, S. L., Soares, P., Mantas, V., Göttsche, F. M., & Trigo, I. F. (2020). Google earth engine open-source code for land surface temperature estimation from the landsat series. Remote Sensing, 12(9), 1471. Wang, M., Zhang, Z., Hu, T., Wang, G., He, G., Zhang, Z., ... & Liu, X. (2020). An efficient framework for producing landsat-based land surface temperature data using Google Earth Engine. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 13, 4689-4701.
Seznam doporučené literatury
Anderson, M. C., Allen, R. G., Morse, A., & Kustas, W. P. (2012): Use of Landsat thermal imagery in monitoring evapotranspiration and managing water resources. Remote Sensing of Environment, 122, 50-65.
Malakar, N. K., Hulley, G. C., Hook, S. J., Laraby, K., Cook, M., & Schott, J. R. (2018). An operational land surface temperature product for Landsat thermal data: Methodology and validation. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 56(10), 5717-5735.
Kaplan, G., & Avdan, U. (2018): Monthly analysis of wetlands dynamics using remote sensing data. ISPRS International Journal of Geo-Information, 7(10), 411.
Ermida, S. L., Soares, P., Mantas, V., Göttsche, F. M., & Trigo, I. F. (2020). Google earth engine open-source code for land surface temperature estimation from the landsat series. Remote Sensing, 12(9), 1471. Wang, M., Zhang, Z., Hu, T., Wang, G., He, G., Zhang, Z., ... & Liu, X. (2020). An efficient framework for producing landsat-based land surface temperature data using Google Earth Engine. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 13, 4689-4701.
Přílohy volně vložené
-
Přílohy vázané v práci
mapy, grafy, tabulky
Převzato z knihovny
Ano
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
V rámci obhajoby své bakalářské práce přednesl student svou prezentaci. Student zde představil metodiku, výsledky a závěry formou tabulek a grafů. U obhajoby byla přítomna vedoucí práce Mgr. Jana Müllerová, Ph.D., která přečetla svůj posudek. Oponent práce RNDr. Martin Hais, Ph.D. přítomen nebyl a jeho posudek přečetl předseda komise doc. Ing. Jan Pacina, Ph.D.
Student zodpověděl otázky z posudků vedoucího práce a oponenta.
V diskuzi byly vzneseny následující dotazy a připomínky:
doc. Ing. Jan Pacina, Ph.D. : Co značí název mapy ,,Podíl mokřadních biotopů v pixelu"?