Creation of a web map application in Google Earth Engine for monitoring war conflicts using Sentinel-2 and Landsat data

• Thesis title in Czech: Tvorba webové mapové aplikace v prostředí Google Earth Engine pro sledování válečných konfliktů pomocí dat Sentinel-2 a Landsat
• Thesis title in English: Creation of a web map application in Google Earth Engine for monitoring war conflicts using Sentinel-2 and Landsat data
• Academic year of topic announcement: 2023/2024
• Thesis type: Bachelor's thesis
• Thesis language: angličtina
• Department: Department of Applied Geoinformatics and Cartography (31-370)
• Supervisor: RNDr. Josef Laštovička, Ph.D.
• Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
• Date of registration: 06.11.2023
• Date of assignment: 24.01.2024
• Confirmed by Study dept. on: 26.01.2024
• Advisors: Mgr. Jan Svoboda

References

Aimaiti, Y., Sanon, C., Koch, M., Baise, L. G., & Moaveni, B. (2022). War Related Building Damage Assessment in Kyiv, Ukraine, Using Sentinel-1 Radar and Sentinel-2 Optical Images. In Remote Sensing (Vol. 14, Issue 24, p. 6239). MDPI AG. https://doi.org/10.3390/rs14246239

Beygi Heidarlou, H., Banj Shafiei, A., Erfanian, M., Tayyebi, A., & Alijanpour, A. (2020). Armed conflict and land-use changes: Insights from Iraq-Iran war in Zagros forests. In Forest Policy and Economics (Vol. 118, p. 102246). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.forpol.2020.102246

Fakhri, F., & Gkanatsios, I. (2021). Integration of Sentinel-1 and Sentinel-2 data for change detection: A case study in a war conflict area of Mosul city. In Remote Sensing Applications: Society and Environment (Vol. 22, p. 100505). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2021.100505

Kussul, N., Yailymova, H., & Drozd, S. (2022). Detection of War-Damaged Agricultural Fields of Ukraine Based on Vegetation Indices Using Sentinel-2 Data. In 2022 12th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies (DESSERT). 2022 12th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies (DESSERT). IEEE. https://doi.org/10.1109/dessert58054.2022.10018739

Marx, A. J. (2016). Detecting urban destruction in Syria: A Landsat-based approach. In Remote Sensing Applications: Society and Environment (Vol. 4, pp. 30–36). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2016.04.005

Preliminary scope of work

Bakalářská práce se bude zabývat detekcí jevů spojených s válečnými konflikty – např. požáry, místa po bombardování atp. Pro samotnou práci budou naprogramovány vlastní skripty (pomocí jazyku Python) využívající Google Earth Engine API. Pro analýzy bude využito volně dostupných multispektrálních snímků Sentinel-2 a Landsat. Pro vybraná místa urbánních území s probíhajícím či již proběhlým konfliktem bude bude otestována Change Detection metoda IR-MAD, pomocí níž bude možné detekovat a kvantifikovat proběhlé změny. Zároveň bude vytvořena vlastní webová mapová aplikace, která bude umožňovat prohlížet si konflikty za vybrané období a ve vybrané lokalitě. Aplikace bude zveřejněna na vlastních webových stránkách, které budou vytvořeny pomocí technologie WordPress.

Cíle práce:
1. Vytvoření skriptů v prostředí Python pro pozorování a detekci jevů spojených s válečnými konflikty.
2. Stanovení užitečnosti IR-MAD pro detekci změn spojených s válečnými konflikty.
3. Sestavení vlastní online webové mapové aplikace zobrazující vydetekované změny ve vybraném území.
4. Vytvoření webových stránek pomocí technologie WordPress, na nichž bude prezentována vytvořená online mapová aplikace a dále vytvořené skripty.