Software pro detekci změn vegetace z družicových dat

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F26438003%3A_____%2F24%3AN0000001" target="_blank" >RIV/26438003:_____/24:N0000001 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://github.com/JanKolomaznikGisat/TACR-Doprava-2020-plus" target="_blank" >https://github.com/JanKolomaznikGisat/TACR-Doprava-2020-plus</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Software pro detekci změn vegetace z družicových dat

Popis výsledku v původním jazyce

Software detekuje změnu biomasy (vegetace) či zdravotního stavu na základě neřízené klasifikace machine learningu (ML) primárně nad indikátory z optických družicových dat (Sentinel-2, příp. Landsat) metodami regresní analýzy či detekce signifikantních anomálií.

Název v anglickém jazyce

Software for detecting vegetation changes from satellite data

Popis výsledku anglicky

The software detects changes in vegetation biomass or its health status based on unsupervised machine learning (ML) classification primarily over indicators from optical satellite data (Sentinel-2 or Landsat) using regression analysis or significant anomaly detection.

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/CK02000203" target="_blank" >CK02000203: Monitoring a vyhodnocení rizikových jevů v okolí dopravní infrastruktury s využitím DPZ</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2024

Kód důvěrnosti údajů

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

Interní identifikační kód produktu

CK02000203-V7

Technické parametry

Vyvinutý výsledek je modulový (tzv. plug-in) software, který slouží pro vytvoření mapy detekovaných anomálií, trendů a hot-spot vývoje trendu vegetace buď v okolí dopravní infrastruktury, nebo přímo na ní (např. na náspech železniční trati). Mapu resp. její podkladová geodata lze automatizovaně nahrát do aplikace RiMo. Základní předzpracování družicových snímků Sentinel-2 probíhá pomocí standardního automatického cloudového workflow Gisatu po customizacích na míru tématu Zeleně. Navazující zpracování je řešeno jako plugin-software. Kód softwaru je v jazyce Python. Řešení umožňuje automatizované nasazení v cloudovém prostředí.

Ekonomické parametry

Využití výsledku na straně tvůrce - řešitele vede: - k rozšíření nabídky služeb založených nad technologií DPZ a předpokládá se navýšení obratu a zisku v řádu od statisíců Kč ročně bez DPH - díky automatizaci k úsporám nákladů za processing v řádu od statisíců Kć ročně bez DPH Případy využití výsledků z tohoto dílčího výzkumného cíle počítají s využitím na straně správců liniových infrastruktur – odborných garantů projektu: Ředitelství silnic a dálnic a Správě železnic. Výsledky mohou využít buď přímo pracovníci správců v rámci své odborné agendy v souvislosti s managementem zeleně.

IČO vlastníka výsledku

26438003

Název vlastníka

GISAT s.r.o.