Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Geoinformační technologie v hodnocení krajiny a v lesnických aplikacích Pechanec, V. 1 – Klimánek, M. 2 – Růžičková K. 3 1 Univerzita Palackého v Olomouci,

Podobné prezentace


Prezentace na téma: "Geoinformační technologie v hodnocení krajiny a v lesnických aplikacích Pechanec, V. 1 – Klimánek, M. 2 – Růžičková K. 3 1 Univerzita Palackého v Olomouci,"— Transkript prezentace:

1 Geoinformační technologie v hodnocení krajiny a v lesnických aplikacích Pechanec, V. 1 – Klimánek, M. 2 – Růžičková K. 3 1 Univerzita Palackého v Olomouci, Katedra geoinformatiky 2 Mendelova univerzita v Brně, Ústav geoinformačních technologií 3 Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava, Institut geoinformatiky

2 GEOINFORMATICKÉ ALTERNATIVY STANOVENÍ C-FAKTORU MODELU (R)USLE G (A) = R*K*L*S*C*P G (A) - průměrná dlouhodobá ztráta půdy (t. ha -1 za rok) R - faktor erozní účinnosti deště -API 5, 30, senzorové systémy K - faktor erodovatelnosti půdy L - faktor délky svahu kombinovaný LS faktor v GIS S - faktor sklonu svahu C - faktor ochranného vlivu vegetace P - faktor účinnosti protierozních opatření Univerzální rovnice pro výpočet průměrné dlouhodobé ztráty půdy používaná k ochraně půdy po celém světě v předpovídání průměrné roční ztráty půdy způsobené povrchovou a rýhovou erozí

3 OSTATNÍ Genetic programming algorithm VEGETAČNÍ INDEXY C FAKTOR NDVI J.M. van der Knijff a kol. NDVI J.M. van der Knijff a kol. NDVI De Jong NDVI De Jong NDVI + REKLASIFIKACE A. Karaburun NDVI + REKLASIFIKACE A. Karaburun NDVI + REKLASIFIKACE S.V. Smith a kol. NDVI + REKLASIFIKACE S.V. Smith a kol. NDVI M.Suriyaprasit a D.P.Shrestha NDVI M.Suriyaprasit a D.P.Shrestha LSMA A.M.de Asis, K.Omasa LSMA A.M.de Asis, K.Omasa KLASIFIKACE OBRAZU TABULKOVÝ - TERÉNNÍ PŘÍSTUP Janeček a kol. TABULKOVÝ - TERÉNNÍ PŘÍSTUP Janeček a kol. LIDAR Geostatistické metody Wang Geostatistické metody Wang Neuronové sítě USLE RUSLE mNDVI u HYPERIONU M. Heidari Mozaffar a kol. mNDVI u HYPERIONU M. Heidari Mozaffar a kol. Databáze (LPIS, CORINE land cover, ZABAGED) Databáze (LPIS, CORINE land cover, ZABAGED) SAVI/TSAVI M.Kefi a K.Yoshino SAVI/TSAVI M.Kefi a K.Yoshino KLASIFIKACE OBRAZU

4 NDVI J.M. Van der KNIJFF a kol. • Při testování jednotlivých typů vegetačního krytu zjištěna korelace mezi NDVI a C-faktorem • Obecný vzorec aplikovatelný na různé snímky:

5 NDVI J.M. Van der KNIJFF a kol. Landsat 5 TM , 172x183 km, 1: Prostorové rozlišení 30 m Erdas Imagine ArcGIS IDRISI NDVI = (NIR – red)/(NIR + red)

6 NDVI J.M. Van der KNIJFF a kol Histogram NDVI Histogram C-faktoru 0

7 LANDSAT – pásmo 1,2,3 C - FAKTOR

8 SAVI - Soil Adjusted Vegetation Index M.Kefi a K.Yoshino Landsat 5 TM – 4,3,2 Vizuální průzkum pokrytí vegetací Raster calculator Model Maker L = korekční faktor, hodnota 0 (pokrytí více než 90% snímku vegetací) -> 1 (při méně než 10% pokrytí vegetací)

9 POROVNÁNÍ VÝSLEDKŮ Histogram NDVI Histogram SAVI

10 POROVNÁNÍ VÝSLEDKŮ - výřez C faktor z NDVI C faktor ze SAVI

11 NEDOSTATKY • Nevyužití subfaktorů z RUSLE • Přesnost (dle zdroje dat) – Nevhodnost pro malá území – prostorové rozlišení – Smíšené pixely – Interval snímání – Oblačnost, poškození snímků

12 VÝHODY • Rychlost • Dostupnost • Cena • Vhodný pro velká území • Aplikace v rámci RUSLE - čas • Budoucnost

13 ugt.mendelu.cz • Dálkový průzkum Země (letecké laserové skenování, multispektrální a hyperspektrální snímkování, radarové snímání, UAV, fotogrammetrická mračna), • Pozemní měření a mapování (globální navigační satelitní systémy, pozemní laserové skenování), • Bezkontaktní měření a testování materiálů (počítačová tomografie, ultrazvuková měření, laserové skenování), • Monitoring (vysokofrekvenční identifikace a čipování, ultrazvukové detektory a čidla, laserové měřicí přístroje), • Geografické informační systémy (podpora prostorového rozhodování, modelování a vizualizace, geoweb). Technologie precizního lesnictví GIT V LESNICTVÍ

14 ugt.mendelu.cz Real-Time Forest Intelligence • Využívání služeb obsahujících lesnická data a znalostní báze pro mobilní zařízení v reálném čase – využívat data přímo na pracovní ploše v lesních porostech (v systémech pro podporu rozhodování) • Intelligent Harvest Control (projekt RTFI/SATMODO) (Treemetrics 2012) změřit interpretovat optimalizovat

15 ugt.mendelu.cz • Interpolace bodových dat do rastrových povrchů DMT a DMP (rozlišení DMP je zásadní pro identifikaci stromů) • Vrcholy stromů použitím zjednodušené metody segmentace inverzního povodí (Edson 2011) • Výpočet výšky stromů (DMP – DMT), modelování plochy korun, výčetní tloušťka na základě regresní funkce a zásoba podle modelu objemových rovnic (Petráš et Pajtík 1991). • Problémem je vzájemné propojení identických stromů vlivem náklonu kmenů a víceetážové porosty, podhodnocování výšek porostů na svazích • Výsledky (s dosahovanou přesností pro): • výšky stromů 5 – 8 m (bez etáží 1,5 m) • výčetní tloušťka 6 cm • objem kmene 0,3 m 3 • zásoby cca 15 % •DMT 10 – 60 cm APLIKACE

16 ugt.mendelu.cz • Experimentální území ŠLP Křtiny, odvození ukazatelů LDS pomocí prostorových analýz • Základním podkladem pro optimalizaci jsou kvalitní informace o reliéfu (DMT) • Terénní typizace na základě topografických analýz (sklonitost, zakřivení) a edafických kategorií (ÚHÚL 1980, Simanov et al. 1993, Neruda et al. 2011, Hrůza 2008) • Modelové technologické typizace • definování přibližovací technologie (přiřazení vah parametrům) • frikční povrchy a nákladové povrchy • vyhledání optimálních tras • určení směru přibližování, zakřivení reliéfu • Parametrizace modelu (limitní hodnoty, spojité hodnocení) • Problémy s identifikací překážek (výška, hloubka, rozestup)

17 ugt.mendelu.cz • Experimentální území v NP Šumava a na ŠLP Křtiny, interdisciplinární spolupráce (AV ČR) • Multivariantní statistické vyhodnocení kombinace datových vrstev (faktorů) v rámci zvoleného gridu s binárními hodnotami vzhledem k místům polomů (matice s cca 100 tis. kombinacemi) • Tato matice byla analyzována pomocí diskriminační analýzy (DA) a logistické regrese (LR), kde závislou hodnotou byly binární hodnoty rozdílů a nezávislou proměnnou ostatní faktory. • Obě metody dosáhly úspěšnosti predikce 71 % pro DA a 74 % pro LR na datech ŠUNAP a 82 % pro LR a 84 % pro DA na datech ŠLP v místech polomů a celkové predikce 70 – 76 %. • Celkové zhodnocení bylo provedeno pomocí Youden indexu. • Více jak 70 % polomů se objevilo v místech s vysokou hodnotou faktoru MAXTOPEX a 97 % polomů bylo na detekovaných porostních hranách a do 200 m od nich.

18 Děkujeme za pozornost.


Stáhnout ppt "Geoinformační technologie v hodnocení krajiny a v lesnických aplikacích Pechanec, V. 1 – Klimánek, M. 2 – Růžičková K. 3 1 Univerzita Palackého v Olomouci,"

Podobné prezentace


Reklamy Google