The project intends to identify and test effective methods for monitoring the spread of selected invasive and expansive plant species (Rumex alpinus, Telekia speciosa, Lupinus polyphyllus, and expansive Veratrum album and Senecio nemorensis agg.) and to assess the success of various management approaches using advanced remote sensing methods. These methods incorporate machine learning techniques applied to high spatial and temporal resolution data, including UAV and aerial orthophotos, as well as satellite imagery such as PlanetScope, in combination with an extensive collection of botanical data. The interdisciplinary approach is ensured through collaboration between experts in botany, who have extensive experience in invasive plant research, and geoinformatics specialists, who focus on vegetation mapping using high-resolution RS data.
***
Projekt je zaměřen na hledání a testování způsobu efektivního monitoringu rozšíření vybraných invazních a expanzních druhů (invazní Rumex alpinus, Telekia speciosa, Lupinus polyphyllus a expanzní Veratrum album a Senecio nemorensis agg.) a kontroly úspěšnosti různých způsobů managementu založených na využití nejmodernějších metod DPZ, tj. aplikaci metod strojového učení na data vysokého prostorového a časového rozlišení (UAV a letecká ortofota, družicová data, např. PlanetScope) v kombinaci s podpůrnými botanickými daty. Interdisciplinární přístup k řešení je zajištěn spoluprací odborníků v oblasti botaniky, kteří se dlouhodobě věnují invazním rostlinám, a v oblasti geoinformatiky, kteří se věnují mapování vegetace z dat DPZ vysokého rozlišení.