Klasifikace území pro erozní modely pomocí GIS a veřejně dostupných datových zdrojů

Abstract

Cílem práce je vytvoření automatizovaného nástroje pro vytvoření takové prostorové definice využití ploch v území, která může sloužit pro přípravu plošně distribuovaných vstupních dat erozních modelů nezávisle na konkrétním použitém modelu. Důraz je kladen na co nejpřesnější definici prvků krajinné matrice v extravilánu, které mají vliv směrování povrchového odtoku a tím silně ovlivňují koncentraci odtoku a tím i plošnou distribuci intenzity erozních jevů. V úvodních kapitolách jsou představeny možnosti reprezentace geografických dat pro tento účel a jsou shrnuty požadavky vybraných, v současnosti používaných distribuovaných a semi-distribuovaných erozních modelů na definici vstupních dat. Jsou popsány nejpřesnější dostupné datové zdroje obsahující informace o využití ploch a jejich vlastnostech a to z pohledu využitelnosti pro hledanou definici využití ploch pro erozní modely. Práce prezentuje vytvořený automatizovaný nástroj pro prostředí ArcGIS, který umožňuje automatizované generování datasetu využití ploch, který je vhodný jako základní geografický podklad pro definování vstupních parametrů distribuovaných erozních modelů. Představený nástroj pomocí logických a geometrických operací vytváří topologicky čistou definici využití ploch ze dvou datových zdrojů dostupných pro celou ploch České republiky: vybraných objektů mapového díla ZABAGED? a geografické databáze uživatelských vztahů na zemědělské půdě LPIS. Je popsáno uživatelské prostředí nástroje a možnosti nastavení výpočtu, dále je popsán sled operací, který ze vstupních datasetů vytváří jeden výstupní dataset, který splňuje požadavky definované v úvodu. Kvalita výstupní vrstvy využití ploch je validována superpozicí s vrstvou využití ploch manuálně vytvořenou nad leteckým snímkem. Pro dvě validační území s celkovou rozlohou 69 km2 jsou podrobně analyzovány nesoulady mezi datasetem automaticky vygenerovaným vytvořeným nástrojem a validačním datasetem využití ploch. Celková úroveň shody pro všechny kategorie využití ploch činí 84% respektive 91% pro zemědělské kategorie. Pro ornou půdu, tedy plochy nejvíce ohrožené ztrátou půdy, je shoda v polohovém určení 95% a zároveň jsou velmi dobře definovány prvky ovlivňující odtok, které nejsou přítomné ani v jednom ze vstupních datových zdrojů.

The goal of this work is to establish an automated geoprocessing tool for creation of the land-use spatial definition that can be used for general preparation of spatially distributed input data for soil erosion models independent of particular model. Precise definition of landscape matrix elements that interfere with surface runoff and flow concentration in the agricultural landscape is emphasized because such elements strongly influence the patterns of intensive soil erosion distribution. Firstly the geographical data representations suitable for the task are addressed and spatial input data requirements of contemporary distributed and semi-distributed soil erosion models are assessed. Widely used flow-tracing algorithms within geographical information systems are described and their capability to incorporate non-elevation structures for additional flow direction alternation is evaluated. The state-of-art data sources that include land-structure and land-use information are described with a focus on their usability for defining the desired land-use definition specific for soil erosion models input data preparation. The created geoprocessing tool based on the ArcGIS API framework is presented. The tool produces a topologically correct land-use definition by a series of geometrical and logical operations. The output dataset is suitable as a fundamental basis for soil erosion models input data definition and storage. Inputs used are the two major spatial data products available for the extent of whole Czech Republic: ZABAGED? and LPIS, geographical usership database of agricultural land. The user interface is described together with available user settings of the tool. Quality of the output dataset is assessed by validation against land-use definition manually digitized from aerial photographs for two areas with combined area of 69 km2 and the discrepancies between the automatically generated and manually created datasets are thoroughly analyzed. Overall match in categories is 84% of the total spatial extent and 91% of the agricultural categories. The arable land category which is the most endangered by the soil loss risk shows 95% match of its area. The landscape elements that influence the surface runoff that are not present in neither of the input data are very well captured.