Informace o projektu
ENVision: platforma pro analýzu přírodních ekosystémů s využitím leteckých a satelitních dat
- Kód projektu
- 726/2023
- Období řešení
- 7/2023 - 6/2024
- Investor / Programový rámec / typ projektu
-
CESNET
- Fond rozvoje CESNETu
- Fakulta / Pracoviště MU
- Ústav výpočetní techniky
- Spolupracující organizace
-
Ústav výzkumu globální změny AV ČR, v. v. i.
- Odpovědná osoba Růžena Janoutová
Data dálkového průzkumu Země – získaná jak satelitním, tak leteckým snímkováním – hrají dů-ležitou roli v mnoha aplikacích, především při včasném vyhodnocování stavu krajiny. Sdružení CESNET poskytuje datový sklad (národní bod) družicových dat Sentinel pro ČR a vizualizační portál poskytující základní možnosti jejich elementární analýzy. Ambicí tohoto projektu je před-stavit komplexní datově-analytické řešení ENVision, které poskytne modulárně rozšiřitelnou a škálovatelnou platformu pro pokročilou analýzu takto poskytovaných satelitních dat. Pro účely lokálního zpřesňování globálních analýz či lokálně specifické analytické metody poskytne plat-forma i možnosti importu lokálně snímkovaných leteckých či dronových dat, která jsou snímána a řízeně poskytována mj. Ústavem výzkumu globální změny AV ČR (CzechGlobe). Kromě inte-grace již dříve vyvinutých prototypů analytických metod, která zpracovávají a analyzují data dálkového průzkumu Země, projekt ověří i možnosti technik strojového učení a umělé inteli-gence pro zpřesnění těchto dosud využívaných analytických metod vyhodnocování stavu zejména lesních ekosystémů na základě satelitních dat.
Publikace
Počet publikací: 3
2024
-
A dataset of hyperspectral Look-Up Tables for 3.5 million traits and structural combinations of Central European temperate broadleaf forests
Rok: 2024, druh: Specializovaná databáze
-
High spatial and spectral resolution dataset of hyperspectral look-up tables for 3.5 million traits and structural combinations of Central European temperate broadleaf forests
DATA IN BRIEF, rok: 2024, ročník: 57, vydání: December 2024, DOI
-
Simulated trait and spectroscopy data to support retrieval of forest biophysical parameters from spaceborne imaging spectroscopy
Rok: 2024, druh: Konferenční abstrakty