Mapování vegetace podél dopravní infrastruktury: Realizace pomocí bezpilotních leteckých prostředků
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41330%2F23%3A97956" target="_blank" >RIV/60460709:41330/23:97956 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://arcg.is/14qiWT" target="_blank" >https://arcg.is/14qiWT</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Mapování vegetace podél dopravní infrastruktury: Realizace pomocí bezpilotních leteckých prostředků
Popis výsledku v původním jazyce
Bezkontaktní přístupy monitoringu vegetace využívají zatím spíše výhod tradičního družicového dálkového průzkumu Země, nicméně ten při použití nekomerčních dat středního rozlišení nedosahuje kýženého prostorového rozlišení pro detailní monitoring a mapování na úrovni jednotlivých stromů. Toho lze dosáhnout díky vzrůstající dostupnosti a oblibě bezpilotních leteckých prostředků (Unmanned Aerial Vehicle; UAV), které nabízí flexibilní a časově i cenově dostupný zdroj prostorových dat využitelných v praxi. Precizně určená struktura vegetace a krajinný pokryv jsou důležitými parametry pro management území podél liniových dopravních staveb. V rámci pěti testovacích lokalit (na silnicích I. třídy a dálnici) jsme pomocí UAV provedli podrobné mapování vegetace a vyvinuli řešení k identifikaci stromů a určení potřebných prostorových parametrů zásadních pro management vegetace v bezprostředním okolí komunikací. Pomocí takto odvozených proměnných založených na vlastním (polo)automatickém výpočetním modelu lze vytipovat stromy, u kterých je nutná potencionální kontrola dendrologem či následný odborný zásah.
Název v anglickém jazyce
Vegetation mapping along transport infrastructure: Realization using unmanned aerial vehicles
Popis výsledku anglicky
Remote approaches to vegetation monitoring use the advantages of traditional satellite remote sensing; however, medium-resolution non-commercial data does not reach the desired spatial resolution for detailed monitoring and mapping at the level of individual trees. This can be achieved thanks to the increasing availability and popularity of unmanned aerial vehicles (Unmanned Aerial Vehicle; UAV), which offer a flexible, time- and cost-effective spatial data source that can be used in practice. Precisely determined vegetation structure and landscape cover are essential parameters for managing areas along linear transport structures. We used a UAV to map detailed vegetation within five test locations (main roads, highways, and railroads). We developed a solution to identify trees and determine the necessary spatial parameters essential for vegetation management in the immediate vicinity of roads. With the help of variables derived in this way based on our own (semi)automatic computing model, trees that require a potential check by a dendrologist or subsequent professional intervention can be selected.
Klasifikace
Druh
N<sub>map</sub> - Specializovaná mapa s odborným obsahem
CEP obor
—
OECD FORD obor
20705 - Remote sensing
Návaznosti výsledku
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)
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Interní identifikační kód produktu
Nmap_CK02000203
Číslo předpisu
X
Technické parametry
metodický postup pro vyhodnocení optických dat z dronů v GIS
Ekonomické parametry
navýšení přesnosti mapování, úspora nákladů
Označení certifikačního orgánu
TAČR
Datum certifikace
—
Způsoby využití výsledku
C - Výsledek je využíván bez omezení okruhu uživatelů