Detekce zemědělských plodin s využitím dat Sentinel-2

Abstract

Bakalářská práce se zaměřuje na využití dat z družic Sentinel-2 pro detekci zemědělských plodin. Práce je rozdělena na teoretickou a praktickou část. V teoretické části jsou popsány metody sběru dat prostřednictvím dálkového průzkumu Země a typy měření využívané při tomto procesu. Dále je podrobněji rozebráno využití NDVI indexu pro analýzu a monitoring zemědělských plodin a zdůvodněn výběr oblastí pro zkoumání. Práce rovněž představuje metody klasifikace, jejichž účinnost byla hodnocena pomocí konfúzní matice a dalších metrik pro ověření správnosti klasifikace. Součástí teoretické části je také vysvětlení vlivu sezónnosti a počasí na klasifikaci plodin a analýza vlivu půdních vlastností na spektrální charakteristiky plodin. Praktická část se zaměřuje na specifická data, metody jejich zpracování a analýzu výsledků, včetně zjišťování vegetačního období plodin.

The bachelor thesis focuses on the use of Sentinel-2 satellite data for the detection of agricultural crops. The thesis is divided into theoretical and practical parts. The theoretical part describes methods of data collection through remote sensing of the Earth and the types of measurements used in this process. It further elaborates on the use of the NDVI index for the analysis and monitoring of agricultural crops and justifies the selection of areas for investigation. The thesis also presents classification methods, whose effectiveness was assessed using the confusion matrix and other metrics to verify the accuracy of the classification. The theoretical part also explains the influence of seasonality and weather on crop classification and analyzes the impact of soil properties on the spectral characteristics of crops. The practical part focuses on specific data, methods of processing, and the analysis of results, including the determination of crop growing seasons.