velikost textu

Hyperspectral Remote Sensing for Environmental Mapping and Monitoring

Upozornění: Informace získané z popisných dat či souborů uložených v Repozitáři závěrečných prací nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora.
Název:
Hyperspectral Remote Sensing for Environmental Mapping and Monitoring
Název v češtině:
Enviromentální aplikace obrazové spektroskopie
Typ:
Disertační práce
Autor:
Mgr. Veronika Kopačková, Ph.D.
Školitel:
doc. Ing. Jan Kolář, CSc.
Oponenti:
Sabine Chabrillat, Dr.
prof. F. Devaraj Van den Meer
Id práce:
90031
Fakulta:
Přírodovědecká fakulta (PřF)
Pracoviště:
Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie (31-370)
Program studia:
Kartografie, geoinformatika a dálkový průzkum Země (P1310)
Obor studia:
-
Přidělovaný titul:
Ph.D.
Datum obhajoby:
30. 9. 2013
Výsledek obhajoby:
Prospěl/a
Jazyk práce:
Angličtina
Klíčová slova:
dálkpový průzkum Země; obrazová spektroskopie, hyperspektrální data, acidifikace, multi-temporální analýza, modelování pH, vegetační stress, nespecifické stresové ukazatele, těžké kovy
Klíčová slova v angličtině:
Remote Sensing; Image spectroscopy; multi-date hyperspectral data; mining impacts; Acid Mine Drainage (AMD); pH modeling; vegetation stress; non-specific stress markers; heavy metal stress
Abstrakt:
Abstrakt Předložená disertační práce se věnuje aplikaci metod obrazové spektroskopie jako moderního nástroje pro environmentální monitoring, přičemž se zaměřuje na modelování vybraných geochemických a biochemických parametrů Disertační práce je členěna do dvou tematických celků. První z nich (kapitoly 2 a 3) je věnován aplikaci minerální a obrazové spektroskopie pro vymezení plošného výskytu povrchové acidifikace (anglický termín: AMD – Acid Mine Drainage) a modelování povrchového pH. Druhá tematická část (kapitoly 4, 5 a 6) se věnuje zhodnocení fyziologického stavu smrkových porostů. V kapitole 2 jsou s využitím satelitních dat ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer satellite data) plošně vymezeny kyselé zvětralinové povrchy (pH<4), jež charakterizuje výskyt jarositu a lignitu (hnědé uhlí). Kapitola 3 se věnuje vytvoření modelu pro odhad povrchového pH odkrytých substrátů s využitím leteckých hyperspektrálních dat HyMap (07/2009). Tato studie je jednou z prvních, jež aplikuje metody obrazové spektroskopie pro kvantitativní modelování pH v prostředí povrchových dolů vyznačující se vysokou heterogenitou. V druhé tematické části je obrazová spektroskopie aplikována do oblasti monitoringu zdravotního stavu lesních smrkových porostů, které se vyskytují v bezprostředním okolí Sokolovské pánve, avšak nejsou přímo zasaženy vlastní těžbou. Výsledně je vytvořen statistický model integrující obsah chlorofylu (Cab) s vegetačními indexy REP a SIPI, jež umožňuje vyhodnotit fyziologický stav smrkových porostů a identifikovat případný stress i u takových porostů, jež ještě nevykazují viditelné symptomy poškození (kapitola 4). V kapitole 5 je výše popsaná metoda aplikována na další sadu hyperspektrálních dat HyMap, jež byly pořízeny v následujícím roce (08/2010). Výsledky klasifikace jsou dále validovány s biochemickými parametry smrkového jehličí a asociovány s geochemickými podmínkami půdního prostředí. Klasifikací obou hyperspektrálních datových sad (HyMap 07/2009 a 08/2010), stejně jako statistickým vyhodnocením biochemických a geochemických parametrů, bylo identifikováno zatížení a vegetační stres u stejných lokalit). Výsledky této části prokazují validitu modelu navrženého v kapitole 4 a dále demonstrují přidanou hodnotu hyperspektrálních dat, jež jsou pořizována ve více časových horizontech. V poslední kapitole 6 je pomocí faktorové analýzy statisticky vyhodnocena široká škála biochemických parametrů za účelem vytipování jejich potenciálního využití jako nespecifických indikátorů vegetačního stresu. Tyto výsledky demonstrují, že vedle poměru Car/Cab je i obsah fenolických látek významným indikátorem vegetačního stresu.
Abstract v angličtině:
Abstract The main purpose of this thesis is to use Image Spectroscopy as a tool to monitor the environmental conditions in a region affected by anthropogenic activities via estimating both geochemical and biochemical parameters on a regional scale. The research has been carried on the Sokolov lignite mine, NW Bohemia, a region affected by long-term extensive mining. The thesis is divided into two thematic parts. First part is devoted to applications of Image Spectroscopy into Acid Mine Drainage mapping and its related issues (chapters 2 and 3). In chapter 2 the equivalent mineral end-members were successfully derived from the ASTER image data (Advanced Space-borne Thermal Emission and Reflection Radiometer satellite data). In the chapter 3 the pH was estimated on the basis of mineral and image spectroscopy. The Multi Range Spectral Feature Fitting (MRSFF) technique was utilized for mineral mapping and the multiple regression model using the fit images, the results of MRSFF, as inputs was constructed to estimate the surface pH and statistical significant accuracy was attained. In the second thematic part (chapters 4-6) Image Spectroscopy is applied into monitoring of vegetation stress. A new statistical method was developed to assess the physiological status of macroscopically undamaged foliage of Norway spruce (chapter 4). As the chlorophyll content alone may not correspond sufficiently well to the physiological/health status, the suggested method utilized three indicators (Cab, REP, expSIPI). In the following study (chapter 5) the same method is employed and validated while using additional temporal HS image data set (08/2010). Both biochemical analysis of the sampled foliage and classification of 2009 and 2010 hyperspectral images identified the same sites affected by vegetation stress. Lastly, the potential of diverse foliar biochemical parameters used as stress indicators is assessed to suggest the most sensitive once having the biggest potential for future HS Remote Sensing forest monitoring. The correlations between two toxic element contents in needles (aluminum (Al) and arsenic (As)) and the contents of soluble phenolic compounds and total carotenoid to chlorophyll (Car/Cab) ratio suggest that these latter two biochemical parameters can serve as suitable non- specific stress markers, thus should be further considered for vegetation stress monitoring while employing the methods of Image Spectroscopy (chapter 6).
Dokumenty
Stáhnout Dokument Autor Typ Velikost
Stáhnout Text práce Mgr. Veronika Kopačková, Ph.D. 8.58 MB
Stáhnout Abstrakt v českém jazyce Mgr. Veronika Kopačková, Ph.D. 308 kB
Stáhnout Abstrakt anglicky Mgr. Veronika Kopačková, Ph.D. 303 kB
Stáhnout Autoreferát / teze disertační práce Mgr. Veronika Kopačková, Ph.D. 805 kB
Stáhnout Posudek oponenta Sabine Chabrillat, Dr. 90 kB
Stáhnout Posudek oponenta prof. F. Devaraj Van den Meer 147 kB
Stáhnout Záznam o průběhu obhajoby 774 kB