About: Detekce a monitoring invazních druhů s využitím bezpilotních leteckých prostředků     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
Description
  • Cílem projektu je vytvořit metodiku pro včasnou detekci a monitoring vybraných druhů invazních rostlin metodami dálkového průzkumu Země (DPZ). V projektu bude testováno využití bezpilotního prostředku pro detekci modelových druhů: bolševník velkolepý (Heracleum mantegazzianum), křídlatka (k. japonská, Fallopia japonica; k. sachalinská, F. sachalinensis; a k. česká, F. bohemica), pajasan žláznatý (Ailanthus altissima) a trnovník akát (Robinia pseudoacacia). Všechny patří mezi sto nejhorších invazních druhů dle evropské databáze invazních druhů DAISIE a představují významná rizika pro naši společnost, jelikož ohrožují jak zdraví (způsobují popáleniny - bolševník, pajasan), tak i krajinu, ekosystémy a biodiverzitu (všechny zmíněné druhy). Součástí výstupů projektu bude certifikovaná metodika mapování invazních druhů za použití dat DPZ a bezpilotní systém optimalizovaný pro operativní získávání dat o invazních druzích. Ov
  • Cílem projektu je vytvořit metodiku pro včasnou detekci a monitoring vybraných druhů invazních rostlin metodami dálkového průzkumu Země (DPZ). V projektu bude testováno využití bezpilotního prostředku pro detekci modelových druhů: bolševník velkolepý (Heracleum mantegazzianum), křídlatka (k. japonská, Fallopia japonica; k. sachalinská, F. sachalinensis; a k. česká, F. bohemica), pajasan žláznatý (Ailanthus altissima) a trnovník akát (Robinia pseudoacacia). Všechny patří mezi sto nejhorších invazních druhů dle evropské databáze invazních druhů DAISIE a představují významná rizika pro naši společnost, jelikož ohrožují jak zdraví (způsobují popáleniny - bolševník, pajasan), tak i krajinu, ekosystémy a biodiverzitu (všechny zmíněné druhy). Součástí výstupů projektu bude certifikovaná metodika mapování invazních druhů za použití dat DPZ a bezpilotní systém optimalizovaný pro operativní získávání dat o invazních druzích. Ov (cs)
  • The project will establish new methodology for early detection and monitoring of selected invasive species using remote sensing (RS) methods. Application of unmanned aircraft (UAV) will be tested for detection of model species: giant hogweed (Heracleum mantegazzianum), knotweed (Fallopia japonica; F. sachalinensis; and F. bohemica), tree of heaven (Ailanthus altissima), and black locust (Robinia pseudoacacia). All selected species belong to the hundred most aggressive invaders according to the European database of invasive species DAISIE. They pose significant risk for our society because they threaten health (giant hogweed, tree of heaven) as well as landscape, ecosystems and biodiversity (all selected species). The project results will include certified methodology for invasive species mapping using RS approach, and UAV optimized for flexible data acquisition. Methodology will be verified in several areas of interest, and resulting maps of invasion status will be used by land management authorities (en)
Title
  • Detekce a monitoring invazních druhů s využitím bezpilotních leteckých prostředků
  • Detection and monitoring of invasive species using unmanned aircraft (en)
  • Detekce a monitoring invazních druhů s využitím bezpilotních leteckých prostředků (cs)
skos:prefLabel
  • Detekce a monitoring invazních druhů s využitím bezpilotních leteckých prostředků
  • Detection and monitoring of invasive species using unmanned aircraft (en)
  • Detekce a monitoring invazních druhů s využitím bezpilotních leteckých prostředků (cs)
skos:notation
  • RIV/00216305:26310/14:PU108697!RIV15-MSM-26310___
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • S
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
http://linked.open...aciTvurceVysledku
http://linked.open.../riv/druhVysledku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
http://linked.open...titaPredkladatele
http://linked.open...dnocenehoVysledku
  • 10648
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/00216305:26310/14:PU108697
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • alien species, detection, invasive plant species, methodology, multispectral imagery, object-oriented classification, remote sensing, spread, unmanned aircraft (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [4C139B231FC5]
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Půčková, Helena
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 26310
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 112 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software