Cílem projektu je vyvinout komplexní řešení pro monitoring a vyhodnocení rizik pro oblasti správy a provozu dopravní infrastruktury (SDI). Základ řešení bude postaven nad metodami dálkového průzkumu Země (DPZ) pro monitoring specifických rizik v okolí dopravních cest, jejichž vývoj je nedílnou součástí projektu. Metod DPZ bude využito v kombinaci s inženýrsko-geologickým modelem pro predikci svahových nestabilit, monitoringem nepovolených aktivit v ochranných pásmech a vyhodnocením zdravotního stavu vegetace z pohledu rizika. Výstupy projektu tak budou demonstrovat využitelnost různých technologií DPZ (družicové systémy, drony). Všechny specifické výstupy budou integrovány do společné SW platformy s možností standardizovaného doručení indikátorů rizika pro SDI.
Podstata návrhu spočívá ve využití technologie dálkového průzkumu Země pro řešení specifických úloh v souvislosti s managementem dopravní infrastruktury a sledováním rizikových jevů a jejich stavů. Byly identifikovány 4 tematické okruhy, kde je třeba provést průmyslový vývoj pro docílení automatizovaného řešení analýzy družicových dat a dat z bezpilotních leteckých prostředků (UAV) dat a generování produktů s přidanou hodnotou a ověřenou spolehlivostí. Tým uchazečů s předchozí expertizou ve vývoji a komercializací aplikací v doméně sledování dopravní infrastruktury navrhuje řešení, postupy a metody, které vycházejí z nejnovějších state-of-the-art poznatků z výzkumu a operačního nasazení obdobných služeb. Tým plánuje využití pokročilých metod obrazové analýzy, strojového učení a geotechnického modelování.
První téma cílí na optimalizaci geotechnického predikčního modelu rizikových svahových deformací a poklesů pomocí syntézy s výsledky z družicové radarové interferometrie. Vývoj se zaměří na rozšíření aplikovatelnosti InSAR metody pomocí detekce distribuovaných odražečů a optimalizaci modelu v závislosti na různém stupni zmapování a výchozích podmínek v rámci reprezentativního výběru pilotních území.
Druhé téma se zaměřuje na výzkum metod pro zajištění rovnoměrné distribuce spolehlivosti výsledků a potlačení vlivů atmosférického zpoždění při plošném monitoringu deformací a nežádoucích pohybů železničního spodku metodou trvalých odražečů radarové interferometrie z mnoha drah družice Sentinel-1.
Podstata třetího tématu spočívá ve využití metod strojového učení pro prediktivní detekci nežádoucích změn (např. nelegálních staveb nebo skládek) analýzou dlouhých časových řad snímků z družic Sentinel-1 a Sentinel-2.
Poslední čtvrté téma, dateilně popisované na tomto webu, je zaměřeno na výzkum metod detekce výšky korun stromů pomocí UAV a dlouhých časových řad družicových snímků Sentinel-1 a Sentinel-2. Bude zkoumána možnost detekce změn výšky a zdravotního stavu ve velkém detailu i v detailu menším pro plošný monitoring, a to s přihlédnutím k limitům, přesnosti, incidenci s rizikovými jevy (pády stromů) a možnosti integrace do plánů údržby. Trénování modelů strojového učení bude založeno na datech pořízených UAV a z nového družicového LiDARu.
Cílem našeho metodického přístupu jak tak vytvořit řešení pro mapování vegetace podél liniové dopravní infrastruktury (zejména silnic a železnic), a to za pomoci bezpilotních leteckých prostředků v kombinaci s nástroji GIS a DPZ. Bezpilotní letecké prostředky v dnešní době představují účinným nástroj pro sběr prostorových dat, který díky své vysoké provozní flexibilitě a detailnímu prostorovému rozlišení pořízených snímků konkurují stále ještě běžněji využívaným snímkům pořízených pomocí satelitů a letadel. Kombinace bezpilotních leteckých prostředků s vlastním unikátním analytickým řešením, tak umožnuje detailně mapovat a monitorovat vegetaci na úrovni jednotlivých stromů. Mimo problematiku resortu dopravy může navržené řešení nacházet uplatnění ve všech oblastech zabývající se problematikou mapování vegetace (například lesnictví, monitoring energetické infrastruktury, správa chráněných území apod.), kde může efektivně poskytovat prostorově reprezentativní charakteristiky zkoumaných lesních porostů, a tím i doplňovat či dokonce částečně nahrazovat stávající pozemní měření. Výzkum byl podpořen v rámci projektu TAČR Doprava 2020+ č. CK02000203.
Příjemcem projektu je HSI, spol. s. r. o. (člen skupiny Unicorn).
Dalšími řešiteli jsou Fakulta životního prostředí České zemedělské univerzity v Praze, Přírodovědecká fakulta Univerzity Karlovy a společnost GISAT s. r. o.
Projekt výzkumu a vývoje řešený v programu DOPRAVA 2020+ je realizovaný v letech 2021 - 2024. Více o projektu na webu poskytovatele dotace (TA ČR).
