Evaluation of the presence of cyanobacteria, algae and other water quality indicators using remote sensing methods.
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60076658%3A12220%2F23%3A43905170" target="_blank" >RIV/60076658:12220/23:43905170 - isvavai.cz</a>
Alternative codes found
RIV/60076658:12520/23:43905170
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
čeština
Original language name
Hodnocení přítomnosti sinic, řas a dalších ukazatelů kvality vody pomocí metod dálkového průzkumu Země.
Original language description
Předkládaná metodika se zabývá problematikou hodnocení kvality vody ve vodních nádržích prostřednictvím dálkového průzkumu Země (DPZ). Cílem je přinést uživatelům návod na získávání a zpracování dat pro účely odhadu obsahu fotosyntetických pigmentů sinic a řas a dalších ukazatelů kvality vody s využitím spektroradiometrických dat a dálkového průzkumu Země, a dále sjednocení metodických postupů pro tyto účely. Důraz je kladen především na přípravu dat pro předpovědní modely použité pro vlastní odhad sledovaných parametrů a jejich následnou implementaci do systému analýzy dat dálkového průzkumu Země. Novost vychází z kombinace moderních metod umělé inteligence použitých pro vytvoření předpovědních modelů pro hodnocení kvality vody pomocí DPZ. Metodika zahrnuje též ekonomické zhodnocení problematiky.
Czech name
Hodnocení přítomnosti sinic, řas a dalších ukazatelů kvality vody pomocí metod dálkového průzkumu Země.
Czech description
Předkládaná metodika se zabývá problematikou hodnocení kvality vody ve vodních nádržích prostřednictvím dálkového průzkumu Země (DPZ). Cílem je přinést uživatelům návod na získávání a zpracování dat pro účely odhadu obsahu fotosyntetických pigmentů sinic a řas a dalších ukazatelů kvality vody s využitím spektroradiometrických dat a dálkového průzkumu Země, a dále sjednocení metodických postupů pro tyto účely. Důraz je kladen především na přípravu dat pro předpovědní modely použité pro vlastní odhad sledovaných parametrů a jejich následnou implementaci do systému analýzy dat dálkového průzkumu Země. Novost vychází z kombinace moderních metod umělé inteligence použitých pro vytvoření předpovědních modelů pro hodnocení kvality vody pomocí DPZ. Metodika zahrnuje též ekonomické zhodnocení problematiky.
Classification
Type
N<sub>metC</sub> - Methodology certified by the authorised body
CEP classification
—
OECD FORD branch
20705 - Remote sensing
Result continuities
Project
<a href="/en/project/SS03010277" target="_blank" >SS03010277: System for cyanobacteria monitoring in water reservoirs using remote sensing and artificial intelligence methods</a><br>
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Others
Publication year
2023
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Internal product ID
SS03010277-V2
Regulation ID
ENV/2023/18804
Technical parameters
není uvedeno
Economical parameters
Využití dálkového průzkumu Země umožňuje úsporu na rozbory kvality vody v nádržích v řádu až stovek tisíc Kč na jeden termín snímkování, a dále umožňuje v jeden okamžik hodnotit až tisíce vodních nádrží, které nelze jinak hodnotit z kapacitních důvodů.
Certification body designation
Ministerstvo životního prostředí
Date of certification
—
Method of use
C - Výsledek je využíván bez omezení okruhu uživatelů