Časoprostorové modelování dat dálkového průzkumu Země pro monitorování geohazardů v dynamických krajinách
| Název práce v češtině: | Časoprostorové modelování dat dálkového průzkumu Země pro monitorování geohazardů v dynamických krajinách |
|---|---|
| Název v anglickém jazyce: | Spatio-temporal modelling of remote sensing data for monitoring geohazards in dynamic landscapes |
| Klíčová slova: | dálkový průzkum Země, geohazardy, časoprostorové modelování |
| Klíčová slova anglicky: | remote sensing, geohazards, space-time modelling |
| Akademický rok vypsání: | 2025/2026 |
| Typ práce: | disertační práce |
| Jazyk práce: | čeština |
| Ústav: | Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie (31-370) |
| Vedoucí / školitel: | Ing. Lukáš Brodský, Ph.D. |
| Řešitel: | |
| Forma studia: | kombinovaná |
| Zásady pro vypracování |
| dálkový průzkum Země, machine learning / deep learning |
| Předběžná náplň práce |
| Monitorování dynamických geografických krajin za účelem identifikace a zmírnění geohazardů představuje zásadní výzvu, která vyžaduje integraci pokročilých výpočetních technik a různých družicových dat. Výzkum se zaměřuje na vývoj časoprostorových modelů založených na neuronových sítích schopných detekovat a analyzovat anomálie v časových řadách satelitních dat. Cílem je navrhnout model, který zachytí prostorové i časové závislosti v komplexních, vysoce dimenzionálních datech. Na vstupu bude časová řada družicových snímků pro vybranou oblast, výstupem pak kvantifikace stavu a změn dynamické krajiny. Výzkum probíhá ve spolupráci s mezinárodním týmem vedeným školitelem: https://glam.natur.cuni.cz/ Cíle práce: Vyvinout časoprostorový empirický model pro sledování dynamiky krajiny založený na umělých neuronových sítích.Kvantifikovat šíření nejistoty v procesu modelování.Aplikovat model na vybraný případ použití, např. sesuv půdy. |