Testování možností extrakce vybraných krajinných charakteristik pro popis stanovišť výskytu indikačně významných druhů ptáků v Krkonoších z dat dálkového průzkumu Země

The thesis uses remote sensing data from two spatial scales (Sentinel-2 with a 10 x 10 m pixel and PlanetScope 3 x 3 m. It explores the possibilities of extracting selected landscape characteristics (spectral indices, land cover type, landscape metrics). In order to evaluate which characteristics an...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Polák, Mojmír
Other Authors: Kupková, Lucie, Janík, Tomáš, Romportl, Dušan
Format: Thesis
Language:unknown
Czech
Published: Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakulta 2022
Subjects:
Online Access:https://hdl.handle.net/20.500.11956/176838
_version_ 1835021756331458560
author Polák, Mojmír
author2 Kupková, Lucie
Janík, Tomáš
Romportl, Dušan
author_facet Polák, Mojmír
author_sort Polák, Mojmír
collection Unknown
description The thesis uses remote sensing data from two spatial scales (Sentinel-2 with a 10 x 10 m pixel and PlanetScope 3 x 3 m. It explores the possibilities of extracting selected landscape characteristics (spectral indices, land cover type, landscape metrics). In order to evaluate which characteristics and at what scale are statistically significant for the occurrence of 23 selected bird species, species richness in quadrats and the number of species of the order Passeriformes in the Krkonoše Mountains. Data on species occurrence were mapped in the year 2012-2014 The strength of the relationship between characteristics and abundance was determined by Pearson's correlation coefficient. It could not be confirmed that data with higher spatial resolution would be more beneficial for extracting landscape characteristics. Overall, the landscape characteristics did not prove functional relationships for all selected species, but for some species, species richness, and order of Passeriformes, the assumption of elevation and land cover as important factors was confirmed. Land cover was analysed using the Random Forest supervised classification method in Google Earth Engine with an overall accuracy of 78 % for Sentinel-2 data, both in tundra and in the rest of the area, and 77 % for PlanetScoce data in tundra, 66. Diplomová práce využívá data Dálkového průzkumu Země dvou prostorových úrovní (Sentinel-2 s pixelem 10 x 10 m a PlanetScope 3 x 3 m). Práce zkoumá možnosti extrakce vybraných krajinných charakteristik (spektrální indexy, typ land cover, krajinné metriky) s cílem vyhodnotit, jaké charakteristiky a v jakém měřítku jsou statisticky významné pro výskyt 23 vybraných druhů ptáků, druhovou bohatost a počet druhů řádu pěvci v kvadrátech 1400 x 1400 m v Krkonoších. Data o výskytu druhů byla mapována v letech 2012-2014 na české i polské straně. Síla vztahu mezi charakteristikami a výskytem byla určena Pearsonovým korelačním koeficientem. Nepodařilo se potvrdit, že by pro extrakci krajinných charakteristik byla přínosnější ...
format Thesis
genre Tundra
genre_facet Tundra
id ftunivpraha:oai:https://dspace.cuni.cz:20.500.11956/176838
institution Open Polar
language unknown
Czech
op_collection_id ftunivpraha
op_doi https://doi.org/20.500.11956/176838
op_relation http://hdl.handle.net/20.500.11956/176838
221027
publishDate 2022
publisher Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakulta
record_format openpolar
spelling ftunivpraha:oai:https://dspace.cuni.cz:20.500.11956/176838 2025-06-15T14:51:16+00:00 Testování možností extrakce vybraných krajinných charakteristik pro popis stanovišť výskytu indikačně významných druhů ptáků v Krkonoších z dat dálkového průzkumu Země Testing possibilities to extract selected landscape characteristics for description of indication-relevant bird species habitats in the Krkonoše Mts. from remote sensing data Polák, Mojmír Kupková, Lucie Janík, Tomáš Romportl, Dušan 2022 application/pdf application/zip https://hdl.handle.net/20.500.11956/176838 Čeština cs_CZ unknown cze Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakulta http://hdl.handle.net/20.500.11956/176838 221027 Landscape characteristics Remote sensing Sentinel-2 PlanetScope supervised classification Random Forest landscape metrics NDVI elevation land cover correlation regression models Krkonoše Krajinné charakteristiky Dálkový průzkum Země řízená klasifikace krajinné metriky nadmořská výška korelace regresní modely diplomová práce 2022 ftunivpraha https://doi.org/20.500.11956/176838 2025-05-28T05:49:53Z The thesis uses remote sensing data from two spatial scales (Sentinel-2 with a 10 x 10 m pixel and PlanetScope 3 x 3 m. It explores the possibilities of extracting selected landscape characteristics (spectral indices, land cover type, landscape metrics). In order to evaluate which characteristics and at what scale are statistically significant for the occurrence of 23 selected bird species, species richness in quadrats and the number of species of the order Passeriformes in the Krkonoše Mountains. Data on species occurrence were mapped in the year 2012-2014 The strength of the relationship between characteristics and abundance was determined by Pearson's correlation coefficient. It could not be confirmed that data with higher spatial resolution would be more beneficial for extracting landscape characteristics. Overall, the landscape characteristics did not prove functional relationships for all selected species, but for some species, species richness, and order of Passeriformes, the assumption of elevation and land cover as important factors was confirmed. Land cover was analysed using the Random Forest supervised classification method in Google Earth Engine with an overall accuracy of 78 % for Sentinel-2 data, both in tundra and in the rest of the area, and 77 % for PlanetScoce data in tundra, 66. Diplomová práce využívá data Dálkového průzkumu Země dvou prostorových úrovní (Sentinel-2 s pixelem 10 x 10 m a PlanetScope 3 x 3 m). Práce zkoumá možnosti extrakce vybraných krajinných charakteristik (spektrální indexy, typ land cover, krajinné metriky) s cílem vyhodnotit, jaké charakteristiky a v jakém měřítku jsou statisticky významné pro výskyt 23 vybraných druhů ptáků, druhovou bohatost a počet druhů řádu pěvci v kvadrátech 1400 x 1400 m v Krkonoších. Data o výskytu druhů byla mapována v letech 2012-2014 na české i polské straně. Síla vztahu mezi charakteristikami a výskytem byla určena Pearsonovým korelačním koeficientem. Nepodařilo se potvrdit, že by pro extrakci krajinných charakteristik byla přínosnější ... Thesis Tundra Unknown
spellingShingle Landscape characteristics
Remote sensing
Sentinel-2
PlanetScope
supervised classification
Random Forest
landscape metrics
NDVI
elevation
land cover
correlation
regression models
Krkonoše
Krajinné charakteristiky
Dálkový průzkum Země
řízená klasifikace
krajinné metriky
nadmořská výška
korelace
regresní modely
Polák, Mojmír
Testování možností extrakce vybraných krajinných charakteristik pro popis stanovišť výskytu indikačně významných druhů ptáků v Krkonoších z dat dálkového průzkumu Země
title Testování možností extrakce vybraných krajinných charakteristik pro popis stanovišť výskytu indikačně významných druhů ptáků v Krkonoších z dat dálkového průzkumu Země
title_full Testování možností extrakce vybraných krajinných charakteristik pro popis stanovišť výskytu indikačně významných druhů ptáků v Krkonoších z dat dálkového průzkumu Země
title_fullStr Testování možností extrakce vybraných krajinných charakteristik pro popis stanovišť výskytu indikačně významných druhů ptáků v Krkonoších z dat dálkového průzkumu Země
title_full_unstemmed Testování možností extrakce vybraných krajinných charakteristik pro popis stanovišť výskytu indikačně významných druhů ptáků v Krkonoších z dat dálkového průzkumu Země
title_short Testování možností extrakce vybraných krajinných charakteristik pro popis stanovišť výskytu indikačně významných druhů ptáků v Krkonoších z dat dálkového průzkumu Země
title_sort testování možností extrakce vybraných krajinných charakteristik pro popis stanovišť výskytu indikačně významných druhů ptáků v krkonoších z dat dálkového průzkumu země
topic Landscape characteristics
Remote sensing
Sentinel-2
PlanetScope
supervised classification
Random Forest
landscape metrics
NDVI
elevation
land cover
correlation
regression models
Krkonoše
Krajinné charakteristiky
Dálkový průzkum Země
řízená klasifikace
krajinné metriky
nadmořská výška
korelace
regresní modely
topic_facet Landscape characteristics
Remote sensing
Sentinel-2
PlanetScope
supervised classification
Random Forest
landscape metrics
NDVI
elevation
land cover
correlation
regression models
Krkonoše
Krajinné charakteristiky
Dálkový průzkum Země
řízená klasifikace
krajinné metriky
nadmořská výška
korelace
regresní modely
url https://hdl.handle.net/20.500.11956/176838