Detail projektu

Přeshraniční region Šumavy a Bavorského lesa je unikátní mimo jiné i rozsáhlými přírodě blízkými lesními porosty. Přes dlouhodobý sběr dat zde stále chybí komplexní studie o stavu lesních porostů a trendech jejich vývoje. Zejména v době klimatické změny mohou být lesní porosty ohroženy a je nutné mít k dispozici relevantní data a konkrétní návrhy pro management lesa. Námi navrhovaný projekt plánuje řešit tuto problematiku komplexní analýzou trendů vývoje lesních porostů s cílem detekovat nevíce zranitelné porosty pomocí terénních dat a dat Dálkového průzkumu Země (DPZ). Terénní data zahrnují záznamy z dlouhodobého monitoringu, data DPZ zahrnují satelitní scény, letecké snímky a data z bezpilotních nosičů (UAS). Tato data jsou buď volně dostupná, nebo jsou v majetku institucí řešitelského týmu. V rámci projektu budou pořizována data pro kalibrační a verifikační účely (zejm. UAS data). Data DPZ budou využita pro multi - temporální analýzy, které umožňují podrobný popis trendů stavu lesa. Vyhodnocené trendy budou klasifikovány na základě algoritmů umělé inteligence (AI), zejména na strojovém učení (ML) a hlubokém učení (DL). Kromě hodnocení míry zranitelnosti lesních porostů, budou výstupem i navržená opatření pro management lesa a rovněž i metodika pro hodnocení dlouhodobých trendů vývoje lesních porostů.