Hodnocení přítomnosti sinic, řas a dalších ukazatelů kvality vody pomocí metod dálkového průzkumu Země.

Kód výsledku v 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>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/60076658:12520/23:43905170

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Hodnocení přítomnosti sinic, řas a dalších ukazatelů kvality vody pomocí metod dálkového průzkumu Země.

Popis výsledku v původním jazyce

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.

Název v anglickém jazyce

Evaluation of the presence of cyanobacteria, algae and other water quality indicators using remote sensing methods.

Popis výsledku anglicky

This methodology deals with the issue of water quality assessment in reservoirs using remote sensing (RS). The certified methodology aims is to provide users with guidance on the acquisition and processing of data to estimate water quality indicators (e.g. the photosynthetic pigment content of cyanobacteria and algae) using spectroradiometric and remote sensing data, and to harmonise methodological procedures for this purpose. Emphasis is mainly placed on preparing data for the prediction models for estimating the parameters monitored and their subsequent implementation in the remote sensing data analysis system. The novelty is based on combining modern artificial intelligence methods to develop prediction models for water quality assessment using remote sensing. The methodology also includes an economic evaluation of the issue.

Druh

N_metC - Metodiky certifikované oprávněným orgánem

CEP obor

—

OECD FORD obor

20705 - Remote sensing

Projekt

<a href="/cs/project/SS03010277" target="_blank" >SS03010277: Systém pro monitoring sinic ve vodních nádržích s využitím metod dálkového průzkumu Země a umělé inteligence</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

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

Interní identifikační kód produktu

SS03010277-V2

Číslo předpisu

ENV/2023/18804

Technické parametry

není uvedeno

Ekonomické parametry

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.

Označení certifikačního orgánu

Ministerstvo životního prostředí

Datum certifikace

—

Způsoby využití výsledku

C - Výsledek je využíván bez omezení okruhu uživatelů