Detailní monitoring porostů podél dopravní infrastruktury pomocí bezpilotních leteckých prostředků

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41330%2F24%3A97966" target="_blank" >RIV/60460709:41330/24:97966 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doprava.fzp.czu.cz" target="_blank" >https://doprava.fzp.czu.cz</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Detailní monitoring porostů podél dopravní infrastruktury 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

Detailed monitoring of vegetation along the transport infrastructure 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. Within five test locations (on Class I roads and a highway), we used a UAV to carry out detailed vegetation mapping and 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 computer model, trees that require a potential check by a dendrologist or subsequent professional intervention can be selected.

Druh

N_metC - Metodiky certifikované oprávněným orgánem

CEP obor

—

OECD FORD obor

20705 - Remote sensing

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

Nmet_Doprava

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

ŘSD/TAČR

Datum certifikace

—

Způsoby využití výsledku

C - Výsledek je využíván bez omezení okruhu uživatelů