Využití družicových dat pro modelování půdní vlhkosti travních porostů v různých klimatických podmínkách

Poskytovatel

Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy

Program

INTER-EXCELLENCE II

Veřejná soutěž

SMSM2024LU003

Hlavní účastníci

Univerzita Karlova / Přírodovědecká fakulta

Druh soutěže

VS - Veřejná soutěž

Číslo smlouvy

-

Název projektu anglicky

Modeling satellite-derived soil moisture content over grasslands under different climatic conditions

Anotace anglicky

Grasslands cover a significant part of Earth and have irreplaceable ecosystem and production functions. In recent decades, their degradation has been caused by accelerating global climate change and inappropriate management. Soil moisture content (SMC) fundamentally affects the growth and yield of vegetation. Knowledge of the spatial distribution of SMC values and their change over time is essential for the assessment of productivity, the risk of further degradation, and decisions about grassland management. Determination of SMC from in-situ measurements has a restricted spatial density and is expensive. Remote sensing (RS) satellite systems continuously cover most of the Earth’s surface, providing image data with a high spatial and temporal resolution. The project aim is to propose a methodology for continuous determination of SMC by a combination of the optical (Sentinel-2, Landsat) and microwave (Sentinel-1) RS data. The sub-steps consist of i) comparison and evaluation of complementary RS datasets and SMC models, ii) high-resolution land cover classification using machine learning to unmask grasslands, iii) comparison of SMC retrieval in grasslands from RS data in different climate regions (semi-arid areas of the Mediterranean vs. mountainous regions of the temperate climate) and verification of results based on in-situ measurements, and iv) design of methodology and models for SMC retrieval from RS data and their verification in both climate regions. The proposed methodology will provide practical outputs for the study of the growth, health, and yield of vegetation, which directly depend on SMC. The results will also provide information on the accuracy of the SMC estimation and a discussion of the affecting factors. Part of the solution will also be the use of the OPTRAM model for a time series of Landsat images (from the mid-1980s) to monitor SMC trends in connection with climate change. Results will be published as at least 2 articles in impact journals.

Kategorie VaV

VV - Experimentální vývoj

OECD FORD - hlavní obor

10511 - Environmental sciences (social aspects to be 5.7)

OECD FORD - vedlejší obor

10508 - Physical geography

OECD FORD - další vedlejší obor

10510 - Climatic research

CEP - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)

DE - Zemský magnetismus, geodesie, geografie<br>DG - Vědy o atmosféře, meteorologie<br>DI - Znečištění a kontrola vzduchu<br>DJ - Znečištění a kontrola vody<br>DK - Kontaminace a dekontaminace půdy včetně pesticidů<br>DL - Jaderné odpady, radioaktivní znečištění a kontrola<br>DM - Tuhý odpad a jeho kontrola, recyklace<br>DO - Ochrana krajinných území

Zahájení řešení

1. 8. 2024

Ukončení řešení

31. 7. 2027

Poslední stav řešení

B - Běžící víceletý projekt

Poslední uvolnění podpory

19. 2. 2025

Důvěrnost údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Systémové označení dodávky dat

CEP25-MSM-LU-R

Datum dodání záznamu

5. 3. 2025

Celkové uznané náklady

2 485 tis. Kč

Výše podpory ze státního rozpočtu

2 485 tis. Kč

Ostatní veřejné zdroje financování

0 tis. Kč

Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

0 tis. Kč