Využití dat DPZ pro hodnocení aktuálního stavu a vývoje smrkových porostů v Krkonoších

• Thesis title in Czech: Využití dat DPZ pro hodnocení aktuálního stavu a vývoje smrkových porostů v Krkonoších
• Thesis title in English: Remote sensing for evalution of state and development of Spruce stands condition in the Giant Mountains
• Key words: dálkový průzkum Země, smrkové porosty, Krkonoše
• English key words: remote sensing, Norway Spruce stands, Giant Mountains
• Academic year of topic announcement: 2011/2012
• Thesis type: diploma thesis
• Thesis language: čeština
• Department: Department of Applied Geoinformatics and Cartography (31-370)
• Supervisor: doc. RNDr. Lucie Kupková, Ph.D.
• Author: hidden - assigned by the advisor
• Date of registration: 28.12.2011
• Date of assignment: 20.01.2012
• Date of electronic submission: 28.08.2012
• Date of proceeded defence: 19.09.2012
• Opponents: doc. RNDr. Přemysl Štych, Ph.D.

Preliminary scope of work

Přestože je problematika sledování zdravotního stavu lesa pomocí metod dálkového průzkumu Země v literatuře hojně zastoupena, pro sledování zdravotního stavu lesa v Krkonoších byly dosud metody DPZ použity ve velmi omezené míře. Studie zdravotního stavu lesa v Krkonoších ze snímků družic Landsat pro Ústav pro hospodářskou úpravu lesů vypracovala firma Stoklasa Tech., ovšem jejich metodika není dostupná a výstupy analýzy nejsou zcela dostatečné. Po překonání kalamitního stavu lesních porostů v Krkonoších, který nastal v průběhu 80. a 90. let 20. století, je třeba i nadále monitorovat, zda dochází ke zlepšování kondice porostů a porovnat jejich současný stav s vývojem v minulosti, například i z důvodu předcházení hmyzích kalamit. Ke zdokonalení metod monitoringu zdravotního stavu lesa může přispět využití různých typů dat, jak optických, tak například dat laserového skenování.
Cílem práce bude využít a porovnat možnosti různých typů dat DPZ pro hodnocení zdravotního stavu smrkových porostů v Krkonoších. Pro analýzu budou využita jednak data družic Landsat, SPOT, QuickBird a WorldView-2. Zdravotní stav bude hodnocen s využitím vegetačních indexů dostupných v literatuře. Z obecně známých mohou být použity normalizovaný diferenční vegetační index (NDVI), index listové plochy (LAI), Red Edge Inflection Point (REIP) a wide-band Normalized Difference Infrared Index (wNDII). Z indexů uváděných v novějších studiích je možné za účelem sledování barevných změn aplikovat indexy Green Red Vegetation Index, Red Green Index a pro sledování vlhkosti také index Foliar Moisture Index (FMI). Na základě časové řady dat družic SPOT a Landsat bude sledován také historický vývoj zdravotního stavu lesa a vývoj horní hranice lesa v několika časových horizontech přibližně od 80. let 20. století do současnosti.