Cílem této diplomové práce byly tvorba a příprava dat pro systém mobilní a webové mapové aplikace, jejich otestování, včetně správné interakce s databází. Dále identifikace vodních ploch z leteckých snímků a sestavení prostorových analýz se zaměřením na další budoucí využití výsledků v boji s výskytem přemnožené komáří populace.
Práce byla zadána v rámci projektu Mosquito, který zahrnuje několik subjektů spolupracujících na společném zájmu, jímž je redukce množství komárů v Litovelském Pomoraví. Tato oblast je každoročně zaplavována roji hmyzu, z nichž největší starosti způsobují tzv. kalamitní druhy. Jedná se o druhy, které se jednou až třikrát ročně hromadně líhnou a množí. Oplozené samičky poté vyhledávají hostitele kvůli získání bílkovin z jejich krve pro vývoj vajíček (více v kapitole 3.2 Charakteristika čeledi komárovití). Každoročně se opakují neútěšná situace donutila ke spolupráci starosty okolních, kteří založili Spolek pro hubení komárů. V koordinaci s Krajskou hygienickou stanicí přizvali ke spolupráci Katedru geoinformatiky, která dostala za úkol provedení leteckého snímkování Pomoraví (v březnu 2016 a v ten samý měsíc o rok později) a sestavení systému mobilní (určené pro terénní sběr dat) a webové mapové aplikace (pro prezentaci dat) fungující na pozadí zdrojové databáze. Přímo těmito uvedenými činnostmi se diplomová práce nezabývá.
Náplň řešení práce lze rozdělit do dvou skupin. V první části byly prováděny úkony nutné pro úspěšné fungování systému. Tvorba a příprava dat, které jsou v aplikacích zobrazovány, beta testování mobilního softwaru a spolupráce mezi dílčími jednotkami systému. Úvodní záležitostí bylo téma mapových dlaždic, tedy podkladových dat. Nejprve byly nastudovány standardy (WMTS, TMS) a procesy jejich tvorby. Poté byly zvoleny a otestovány programy a nástroje určené ke generování těchto datových sad, jejichž výsledky byly mezi sebou porovnány z hlediska rychlosti, velikosti, kvality a přesnosti.
Druhým krokem první části práce byla příprava a import dat do zdrojové databáze. Prvními vloženými daty byla vrstva tůní vytvořená před začátkem této práce z leteckého snímkování vykonaném v březnu 2016. Vrstva byla v neupraveném surovém formátu. Bylo tedy nutné ji nejprve zpracovat do požadované formy – převést souřadnice do formátu WKT, přiřadit jednotlivé tůně do oblastí i podoblastí a vložit veškeré požadované atributy (výčet v kapitole 4.2 Příprava dat a import do databáze). Revidovaná vrstva byla poté importována do databáze s využitím jazyka SQL.
V okamžiku, kdy databáze již obsahovala nějaké data, která se i zobrazovala v aplikacích, mohlo být přikročeno k testování systému, zejména k beta testování mobilní aplikace s platformou Android. Z důvodu nutného budoucího opakování testování v přesně stejném sledu kroků, byly vytvořeny tzv. testovací scénáře. Za pomoci nich byla aplikace, včetně její kooperace se zbytkem systému, detailně ozkoušena. Zjištěné chyby byly předány autoru aplikace, který je následně implementoval a vydal novou verzi softwaru, který bylo potřeba znovu otestovat a ověřit, zda se chybu podařila opravit a zároveň nevznikla nějaká jiná.
Závěrečným krokem datové části bylo vytvoření nové, aktuální vrstvy tůní z leteckého snímkování provedeném v březnu 2017. Byly otestovány dvě metody – automatická klasifikace obrazu na základě tréninkových ploch a ruční identifikace. Výsledné tůně byly zhodnoceny a porovnány se staršími objekty z roku 2016. Kvůli výraznému urychlení budoucích kombinací a vzájemného hodnocení vrstev byly navrženy dva modely v prostředí ModelBuilder. Modely překryvů a kombinace. Tato automatizace přinese výraznou úsporu času pro kohokoliv, kdo s daty bude nakládat.
Druhou hlavní skupinou cílů byly prostorové analýzy. Nejdůležitější z nich bylo sestavení modelu predikcí terénních depresí (sníženin) taktéž v aplikaci ModelBuilder. Tento model na základě vstupní plochy rozlivu (například dvacetiletá povodeň řeky Moravy) vypočítá z digitálního modelu reliéfu DMR5G potenciální místa, kde by se mohla voda po opadnutí povodně udržet. Místa, kde by mohlo docházet k líhnutí komárů. Výsledky, včetně identifikovaných tůní 2017, byly následně ověřeny přímo v terénu.
Kromě tohoto modelu byly také vytvořeny vybrané krajinné metriky (například Vážený index průměrného tvaru plošek nebo Index průměrné délky okrajů) pro statistický popis polygonových tůní. Metriky byly v kapitole 5.2 Ostatní analýzy doplněny o výzkumy průměrné nadmořské výšky tůní a vzdálenost tůní od vodních toků. Záměrem těchto analýz bylo doplnění charakteristiky Litovelského Pomoraví a problematiky výskytu tůní.
Celá práce je navržena a zpracována tak, aby měla velké praktické využití. Systém mobilní a webové aplikace bude zajisté dlouhodobě používán velkým množstvím občanů. Modely a prostorové analýzy jsou zase mířeny pro tu část obyvatelstva, které se redukce množství komárů přímo dotýká. Zejména pro Krajskou hygienickou stanici Olomouckého kraje, jmenovitě pro RNDr. Libora Mazánka, Ph.D., který se návrhu modelů účastnil a koordinoval jejich tvorbu pro jeho další využití.