Detection of increased erosion damage using neural networks on a combination of remote sensing image data and erosion hydrological modeling


Principal Investigator:	Ing. Adam Tejkl
Department's Principal Investigator:	Ing. Adam Tejkl,
Co-operation:	Výzkumný ústav meliorací a ochrany půdy v. v. i. (Ing. Jiří Kapička) ATLAS spol. s r.o. (Ing. Petr Křížek)
Start:	2024-01-01
End:	2026-12-31
Research focus:	The goal of the project is to create a software tool for detection and prediction of a higher form of (rill) erosion on agricultural land. The innovative potential of the planned tool is the usage of neural networks on the joint remote sensing and erosion-hydrological modelling data. Common inputs for the neural network-driven semantic segmentation are thus enhanced by morphological parametres and erosion-hydrological causal event response. Such a planned tool will allow for more precise delineation of high-erosion risk areas from the smart agriculture formation and climate change prediction point of view and its application will be validated on a chosen use case.

Research team members at the departement:

Další řešitelé:

Ing. Barbora Jáchymová Ph.D.
Ing. Markéta Vláčilová Ph.D.

Katedra Geomatiky

Ing. Ondřej Pešek

Výzkumný ústav meliorací a ochrany půdy v. v. i.

Ing. Jiří Kapička
Mgr. Václav Vít

ATLAS spol. s r.o.

Ing. Petr Křížek
Ing. Jakub Šimek

Metodika projektu

V projektu bude využita kombinace několika přístupů k hodnocení a detekci různých forem eroze.

a) Z hlediska analýzy obrazových dat bude základním krokem tvorba trénovacího datasetu. V tomto kroku se předpokládají tři typy datasetů. Satelitní scény s prostorovým rozlišením několika desítek metrů pro určení základní masky, letecké ortofoto snímky s prostorovým rozlišením desítek cm a dataset snímků UAV s prostorovým rozlišením jednotek cm pro identifikaci rýh a morfologických vlastnosti pro jejich zpřesnění. Jedním z úkolů bude doplňování dat do těchto datasetů zautomatizovat, aby byla trénovací i testovací data vytvářená strojově z nově sebraných dat. Zároveň s tvorbou trénovacího datasetu bude vznikat i kódová báze založená na neuronových sítích. Kódová základna bude sestávat z architektur několika neuronových sítí připravených k použití na různých vstupních datech.

b) V rámci projektu bude na zájmových lokalitách provedeno místní ověření validity fyzikálního modelu. Výsledky těchto ověřovacích analýz budou konfrontovány s trénovaným modelem neuronových sítí. Na základě takto vzniklých srovnávacích dat budou upraveny vnitřní parametry modelu 2D tak, aby jeho výsledky lépe odpovídaly reálným erozním projevům.

c) Kombinací výstupů z hydrologicko erozního modelu a morfologických charakteristik bude rozšířen dataset snímků DPZ. Bude provedeno nové trénování neuronové sítě se zřetelem kladeným na vliv erozního modelu na výsledky neuronové sítě.

d) Validace a ověření funkčnosti modelu s reálnými událostmi vzniklými v době řešení, které budou součástí rozšiřující se datové základny evidovaných erozních událostí. Detekce bude prováděna v návaznosti na erozní události evidované v Monitoringu eroze zemědělské půdy provozovaným SPÚ (primární uživatel) včetně využití Modelu eroze a jeho pravidelných výstupů. Tyto výstupy budou využity jako iniciace k výjezdu do terénu tak, aby byly erozní události evidovány a zmapovány v co nejkratším termínu po jejich vzniku

Výsledky projektu

Cílová skupina uživatelů vzniklého SW je z řad projektantů vodohospodářských úprav v krajině, sloužících ke zmírnění dopadů změny klimatu, ochrany vodních zdrojů, protierozních opatření a pozemkových úprav. Současné metody založené na empirických metodách nedostatečně reflektují nové poznatky o variabilitě návrhových dešťů. S výhledem do budoucna, kdy je trend navrhovat úpravy v krajině na budoucí scénáře vývoje klimatu, je celospolečensky relevantní začít využívat fyzikálně založené modely. Lokalizace a verifikace modelu pro české podmínky umožní jeho snadné využití na datové základně pro ČR.

Mimo projekční praxi je předpokládaným hlavním uživatelem výsledků Stání pozemkový úřad, který zájem o výsledek deklaroval téké formou LoI (příloha návrhu projektu) pro potřeby zpřesnění Monitoringu eroze a detekci výskytu zvýšené (rýhové) formy eroze. Možnými dalšími uživateli jsou veřejné instituce jako Ministerstvo životního prostředí nebo Ministerstvo zemědělství. V neposlední řadě je možné využívat modelu jako ukázkového prostředí pro výukové účely. Synergickým efektem projektu bude přenos praktických dovedností a osvědčených postupů mezi spolupracujícími partnery. Pro odbornou veřejnost pak snadnější přístup k novým technologiím formou otevřeného přístupu k výsledkům projektu.