Analýza a hodnocení obsahu zelené hmoty na vybraných vodních plochách

ÚVOD

Vodní plochy představují významnou složku krajiny a zároveň klíčový prvek v ekosystémech, hospodářství a rekreaci. V posledních desetiletích se zvyšuje potřeba jejich detailního monitoringu, zejména z hlediska kvality vody a výskytu sinic a řas. Tradiční metody sledování stavu vody jsou časově a finančně náročné, a často omezené na několik málo odběrových míst.

Družicová data nabízejí efektivní doplněk k bodovým měřením, především v oblasti hodnocení rozložení zelené hmoty ve vodních nádržích. Pomocí indexů jako NDVI a NDCI lze z družic Sentinel-2 odvodit rozložení biomasy a sledovat její vývoj v čase.

Tato bakalářská práce se zaměřuje na analýzu obsahu zelené hmoty na pěti vybraných vodních plochách v České republice: Skalka, Jesenice, Orlík, Brněnská přehrada a Plumlov. Cílem je vyhodnotit prostorové a časové změny těchto indexů a porovnat je s referenčními daty o kvalitě vody.

Výsledky jsou prezentovány prostřednictvím interaktivní webové aplikace, která vizualizuje sezonní i meziroční trendy vývoje zelené hmoty.

METODY

1. Výběr a příprava satelitních dat

Pro analýzu byly využity družicové snímky Sentinel-2 (úroveň L2A), které prošly atmosférickou korekcí. Zaměřeno bylo na období červen–září v letech 2018–2024. Celkem bylo použito 255 snímků bez oblačnosti, které pokrývaly pět vybraných vodních ploch.

2. Automatizovaný nástroj NDVI & NDCI Analyzer

Hlavním nástrojem pro zpracování dat byl vlastní automatizační skript v jazyce Python (ArcPy) integrovaný do nástroje pro ArcGIS Pro. Umožňuje výpočet indexů, jejich klasifikaci, extrakci hodnot do bodových vrstev a export do Excelu. Výsledky byly klasifikovány do šesti kategorií dle obsahu zelené hmoty.

Vzorce pro výpočet indexů Sentinel-2:

NDVI = (B8 − B4) / (B8 + B4)
NDCI = (B5 − B4) / (B5 + B4)

3. Tvorba digitálního modelu dna

Pro přehradu Jesenice byl vytvořen digitální model dna na základě vojenských výškopisných map Topo S-1952. Interpolace byla provedena pomocí metody Topo to Raster v ArcGIS Pro, která využívá splajnové algoritmy optimalizované pro hydrologické modely.

4. Korelace s daty Státního zdravotního ústavu

Data o kvalitě vody (sinice, chlorofyl-A, vodní květ, průhlednost, koupací index) byla spárována se satelitními snímky s časovou tolerancí ±1 den. Analýzy byly provedeny pomocí Spearmanovy korelace a vizualizovány v prostředí R.

Parametr	Korelace s NDVI	P-hodnota (NDVI)	Korelace s NDCI	P-hodnota (NDCI)
Buňky sinice	-0.093	0.119	0.351	1.49e-09
Vodní květ	-0.062	0.301	0.349	1.64e-09
Chlorofil-A	0.039	0.517	0.577	< 2.2e-16
Průhlednost	-0.040	0.505	-0.466	< 2.2e-16
Koupací vody index	-0.144	0.015	0.369	1.57e-10

5. Prostorové analýzy

Pomocí digitálního modelu dna a polygonu břehové linie byly vytvořeny zóny pro hloubku vody i vzdálenost od břehu. Pro každou kategorii byly vypočteny průměrné hodnoty NDVI a NDCI. Mezní body s výraznou změnou indexů byly vizuálně určeny pomocí lineárního průběhu.

6. Časové analýzy

Byly sledovány sezónní výkyvy (červen–září) a dlouhodobý trend (2018–2024) pro každou z pěti nádrží. Výsledky jsou prezentovány jako časové řady, doplněné o regresní přímku. NDVI byl použit jako doplňkový index, hlavní důraz byl kladen na NDCI.

VÝSLEDKY

1. Korelace indexů s referenčními daty

Výsledky korelační analýzy naznačují, že NDVI nevykazuje výraznější vztah s parametry kvality vody – korelační koeficienty byly nízké a p-hodnoty většinou statisticky nevýznamné. Naproti tomu NDCI vykázal silně významné korelace s chlorofylem-A, průhledností a vodním květem. Výsledky potvrzují vhodnost NDCI jako hlavního indexu pro hodnocení přítomnosti zelené hmoty ve vodě.

Korelační matice NDVI, NDCI a parametrů kvality vody

2. Prostorové rozložení indexů

Analýza průměrných hodnot indexů v různých hloubkách a vzdálenostech od břehu ukázala zřetelné trendy. Hodnoty NDCI výrazně klesají se vzrůstající hloubkou i vzdáleností, což odpovídá typickému výskytu sinic v povrchových vrstvách a blízko břehu. NDVI tyto změny zachycuje pouze částečně. Mezní body výrazných změn byly vizuálně určeny a jsou patrné z následujících grafů.

3. Časové změny indexů

3.1 Sezónní vývoj

Ve většině přehrad byl během sezóny (červen–září) zaznamenán nárůst hodnot NDCI v měsíci srpnu, což odpovídá vrcholu sezóny výskytu vodního květu. V roce 2024 byly hodnoty nejvyšší, zatímco v letech 2018–2020 byly výrazně nižší. NDVI naopak vykazoval pouze drobné změny a nižší stabilitu mezi roky.

Sezónní vývoj NDVI a NDCI – Brněnská přehrada

3.2 Dlouhodobé trendy

Vývoj indexů v letech 2018–2024 naznačuje rozdílné trendy u jednotlivých nádrží. Na Brněnské přehradě dochází k poklesu hodnot NDCI, zatímco na Jesenici je patrný mírný nárůst. U NDVI byl zaznamenán dlouhodobý růst, přesto však zůstávají hodnoty nízké a méně vypovídající.

Dlouhodobý trend NDVI/NDCI – Brněnská přehrada

SUMMARY

This bachelor thesis focuses on the analysis of green biomass content in selected reservoirs across the Czech Republic using Sentinel-2 satellite data. Five case study areas were chosen: Skalka, Jesenice, Orlík, Brněnská and Plumlov reservoirs.

The main aim was to evaluate temporal and spatial variations in waterborne green biomass based on the vegetation indices NDVI and NDCI. A custom toolbox developed for ArcGIS Pro automated the processing of Sentinel-2 imagery, including index calculations, classification and extraction of values at reference points monitored by the Czech National Institute of Public Health.

The results show that NDCI is a significantly more effective indicator for detecting biomass in water, correlating strongly with measured concentrations of chlorophyll-a, cyanobacteria and water clarity. Spatial analyses demonstrated that green biomass concentrates in shallow zones near the shore, while temporal analyses identified seasonal peaks in August and long-term trends that vary by reservoir.

The outcomes of this work can support long-term water quality monitoring and demonstrate the potential of remote sensing in ecological analyses of inland waters.

ZÁVĚR

Hlavním cílem této bakalářské práce bylo analyzovat a hodnotit obsah zelené hmoty ve vybraných vodních nádržích v České republice pomocí družicových snímků Sentinel-2. Na základě zvolených metod a vytvořeného nástroje NDVI NDCI Analyzer byly provedeny prostorové i časové analýzy pěti přehrad – Skalka, Jesenice, Orlík, Brněnská a Plumlov.

Byly vypočteny indexy NDVI a NDCI, přičemž NDCI se ukázal jako výrazně vhodnější ukazatel přítomnosti zelené hmoty ve vodním sloupci. Korelační analýzy potvrdily silný vztah NDCI s chlorofylem-A, sinicemi a průhledností vody. NDVI byl zařazen jako doplňkový index, jehož vypovídací hodnota byla omezená.

Prostorové analýzy odhalily koncentraci zelené hmoty v příbřežních a mělčích oblastech, zatímco časové analýzy poukázaly na sezónní maxima (srpen) a dlouhodobé trendy, které se lišily mezi přehradami. V některých případech byl patrný vzestupný trend, jinde pokles.

Výsledky práce ukazují potenciál dálkového průzkumu Země pro sledování kvality vody, a to zejména tam, kde není možné pravidelné fyzické měření. Automatizovaný nástroj vytvořený v prostředí ArcGIS Pro zefektivňuje zpracování dat a může být využit i v dalších analýzách.