Digitalizace závlahových soustav z vodohospodářských map pomocí metod strojového učení

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21110%2F25%3A00385594" target="_blank" >RIV/68407700:21110/25:00385594 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://mze.gov.cz/public/portal/mze/voda/novinky/ministerstvo-zemedelstvi-usporadalo-cesko-izraelsky-vodohospodarsky-seminar" target="_blank" >https://mze.gov.cz/public/portal/mze/voda/novinky/ministerstvo-zemedelstvi-usporadalo-cesko-izraelsky-vodohospodarsky-seminar</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Digitalizace závlahových soustav z vodohospodářských map pomocí metod strojového učení

Popis výsledku v původním jazyce

Cílem příspěvku je představit postup digitalizace historických závlahových soustav z vodohospodářských map pomocí metod strojového učení. V rámci práce byly identifikovány linie závlahových sítí a polohy čerpacích stanic, které byly následně spojeny s databází polních bloků LPIS, u nichž je evidována přivedená závlaha. Data byla připravena a analyzována v prostředí ArcGIS. Výsledkem je jednoduše přetrénovatelný model umožňující automatickou identifikaci závlahových prvků z mapových podkladů a jejich integraci do geografických databází.

Název v anglickém jazyce

Digitization of irrigation systems from water management maps using machine learning methods

Popis výsledku anglicky

The paper presents a methodology for the digitalization of historical irrigation systems from water management maps using machine learning methods. Irrigation network lines and pumping stations were identified and linked with the LPIS database of agricultural field blocks supplied with irrigation. Data preparation and analysis were carried out in ArcGIS. The outcome is an easily retrainable model enabling the automatic detection of irrigation infrastructure elements from cartographic sources and their integration into geographic databases.

Druh

O - Ostatní výsledky

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/SS01020052" target="_blank" >SS01020052: Potenciál a rizika závlah na území ČR v měnícím se klimatu</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2025

Kód důvěrnosti údajů

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