Moi v2.0: Automatický nástroj pro zpracování dlouhých časových řad dat Sentinel-2 a výpočtu spektrálních indexů

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00025798%3A_____%2F23%3A10168725" target="_blank" >RIV/00025798:_____/23:10168725 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Moi v2.0: Automatický nástroj pro zpracování dlouhých časových řad dat Sentinel-2 a výpočtu spektrálních indexů

Popis výsledku v původním jazyce

Moi v2.0 byl vytvořen jako komplexní skript v jazyce Python v prostředí Jupyter Notebook na platformě Anaconda, kde je také spustitelný. Nástroj je rozdělen do několika částí. V první části jsou snímky Sentinel-2 z požadovaného časového období staženy do cloudu a následně předzpracovány pro další analýzu - snímky jsou oříznuty podle &quot;roi&quot;, v případě potřeby je provedena atmosférická korekce, jsou vymaskovány mraky, chybné pixely a v případě potřeby je vytvořena mozaika scén. Druhá část se zaměřuje na analýzu vlhkosti a vegetace. K dispozici je výběr indexů NDMI, NDMI, NDWI a NDMI2. Každý index lze vypočítat pro celou oblast nebo pouze v rámci lesů, pastvin, polí nebo holé půdy. V poslední fázi je řešen export nebo vizualizace výsledků. Skript je vytvořen ve formě nástroje - bylo naprogramováno uživatelské rozhraní, které umožňuje uživateli používat nástroj, aniž by musel rozumět skriptu.

Název v anglickém jazyce

Moi v2.0: Automated tools for processing long time series Sentinel-2 data and calculating spectral indices

Popis výsledku anglicky

Moi v2.0 was created as a complex Python script in the Jupyter Notebook environment on the Anaconda platform, where it is also executable. The tool is divided into several parts. In the first part, Sentinel-2 images from the desired time period are downloaded to the cloud and then preprocessed for further analysis - images are cropped according to &quot;roi&quot;, atmospheric correction is performed if required, clouds are masked out, erroneous pixels are masked out and, if necessary, a mosaic of scenes is created. The second part focuses on moisture and vegetation analysis. There is a selection of NDMI, NDMI, NDWI and NDMI2 indices. Each index can be calculated over the whole area or only within forests, pastures, fields or bare land. In the last stage, the export or visualization of the results is addressed. The script is created in the form of a tool - a user interface has been programmed that allows the user to use the tool without having to understand the script.

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

10511 - Environmental sciences (social aspects to be 5.7)

Projekt

—

Návaznosti

O - Projekt operacniho programu

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

C - Předmět řešení projektu podléhá obchodnímu tajemství (§ 504 Občanského zákoníku), ale název projektu, cíle projektu a u ukončeného nebo zastaveného projektu zhodnocení výsledku řešení projektu (údaje P03, P04, P15, P19, P29, PN8) dodané do CEP, jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.

Interní identifikační kód produktu

v2.0

Technické parametry

Skript ve formě nástroje byl vytvořen pomocí programovacího jazyka Python 3.8 v prostředí Jupyter Notebook 6.4.0 na platformě Anaconda Navigator 2.3.2. Skript se skládá z 88 funkcí o celkové délce 4118 řádků.

Ekonomické parametry

Nástroij Moi v2.0 byl vytvořen za účelem zrychlení a zefektivnění práce týmu DPZ na ČGS, kdy umožňuje analyzovat dlouhé časové řady satelitních dat v řádu stovek v krátkém časovém horizontu a zcela zdarma.

IČO vlastníka výsledku

—

Název vlastníka

Česká geologická služba