Jak může dálkový průzkum pomoci při řešení geohazardů a řízení přírodních zdrojů?

V posledních dvaceti letech se technologie dálkového průzkumu výrazně vyvinuly, což otevřelo nové možnosti aplikací a spolupráce mezi vědeckými oblastmi, které byly dříve oddělené. Tento pokrok vedl k rychlému rozvoji metod, které umožňují komplexní analýzu geohazardů a přírodních zdrojů. Dálkový průzkum dnes není omezen na tradiční oblasti, jako jsou meteorologie, geofyzika nebo hydrologie, ale začíná zahrnovat i interdisciplinární přístupy, které spojují různé vědní obory a poskytují tak komplexní pohled na problémy spojené s přírodními katastrofami a správou přírodních zdrojů.

Jedním z příkladů úspěšného využití dálkového průzkumu je zkoumání geohazardů, které mohou mít vážný dopad na lidské osady a infrastrukturu. Mnoho geohazardů, jako jsou zemětřesení, sesuvy půdy nebo erupce, mají společné riziko, že jejich účinky mohou být zpožděné nebo obtížně měřitelné v reálném čase. Dálkový průzkum může pomoci získat údaje o těchto jevech v reálném čase a identifikovat potenciálně nebezpečné oblasti, čímž zvyšuje šance na včasnou reakci a prevenci katastrof. Například, když se pomocí satelitního snímkování monitorují změny v krajinných formacích, je možné identifikovat vzorce, které mohou naznačovat blížící se zemětřesení nebo sesuvy půdy. Tento typ analýzy je nejen důležitý pro vědecký výzkum, ale také pro konkrétní aplikace, jako je plánování nouzových zásahů nebo prevence škod.

Dalším klíčovým využitím dálkového průzkumu je ve studiu přírodních zdrojů, jako jsou podzemní vody, zemní plyn nebo minerály. V posledních letech se prokázalo, že činnost spojená s těžbou těchto zdrojů může mít přímý vliv na vznik geohazardů. Příkladem toho je hydraulické štěpení při těžbě zemního plynu, které vedlo k zvýšené seizmicitě v oblastech jako je Oklahoma, kde byly zaznamenány zemětřesení související s těžbou. Tento jev ukazuje na vzájemné propojení mezi geohazardními procesy a těžbou přírodních zdrojů, což zcela mění způsob, jakým přistupujeme k analýzám a predikcím v těchto oblastech.

Kromě toho, když se zkoumá vliv změn ve vodních zdrojích na geohazardní procesy, bylo zjištěno, že změny v distribuci vody mohou ovlivnit stabilitu krajiny. Příkladem toho může být kalifornská sucha z let 2012–2015, která měla výrazný vliv na stabilitu země. V oblastech, kde došlo k poklesu hladiny podzemních vod, se půda sesouvala, což vedlo k deformacím krajiny. Naopak, v oblastech, kde se snížil objem sněhu a vody na povrchu, došlo k malým výškám ve formě vyzdvihování země. Tyto změny mohou mít přímý vliv na seizmicitu, což ukazuje, jak malé změny v podmínkách přírodního prostředí mohou mít velký vliv na geohazardní procesy.

Je důležité si uvědomit, že interdisciplinární přístup k problematice geohazardů a přírodních zdrojů umožňuje získat komplexní pohled na vzorce změn, které se běžně vyskytují v přírodních procesech. Pouze integrací různých vědeckých disciplín a technologií, jako je dálkový průzkum, mohou vědci vytvářet ucelenější modely, které mohou lépe predikovat a monitorovat rizika spojená s těmito procesy. Výsledky těchto studií pak mohou být využity nejen pro vědecké účely, ale i pro praktické aplikace, jako je efektivní řízení přírodních zdrojů, minimalizace rizik geohazardů a rozvoj nových metod pro monitorování přírodního prostředí.

Jak přesně lze měřit hloubku sněhu pomocí moderních dálkových technologií?

Přesnost měření hloubky sněhu pomocí modelovaných dat závisí nejen na kvalitě měřicích přístrojů, ale také na spolehlivosti referenčních digitálních modelů terénu (DEM). V dřívějších studiích se ukázalo, že nejistota často vyplývala spíše z nepřesností samotných referenčních DEM než z vertikální přesnosti družicových měření, například z ICESat-1. Jednou z významných komplikací je předpoklad, že podzimní referenční DEM jsou získány z povrchu bez sněhu, což nemusí být pravda ve vysokohorských oblastech, kde je sníh přítomen prakticky po celý rok, například v Himálaji. V těchto lokalitách tak odvozené hodnoty hloubky sněhu nereprezentují celkovou sněhovou pokrývku.

S příchodem družice ICESat-2 v roce 2018 došlo k významnému zlepšení možností měření sněhové pokrývky. Její laserový altimetr ATLAS je schopný detekovat laserové odrazy na úrovni jednotlivých fotonů a rozděluje laserový puls do šesti paprsků, což poskytuje hustší pokrytí terénu než jeho předchůdce. Využití ICESat-2 ve spojení s radarovým altimetrem CryoSat-2 umožnilo velmi přesné měření tloušťky sněhu na mořském ledu, a to s přesností lepší než 5 cm. Společné měření těchto družic, kdy jedna měří atmosféricko-sněhový interface a druhá sněho-ledový interface, dává nový rozměr přesnosti sledování sněhových parametrů.

Metoda stereofotogrammetrie, která má kořeny již v 70. letech minulého století, se díky technologickému pokroku a rozvoji snadno dostupných digitálních fotoaparátů, GPS a výkonných softwarových nástrojů stala v posledních letech populárnější. Automatizace zpracování obrazu, například pomocí programů jako Agisoft Metashape nebo Pix4D, výrazně snížila náklady na mapování sněhu. Získávání dat se přitom přesunulo z tradičních pozemních a pilotovaných leteckých platforem na drony, které umožňují rychlé a cenově efektivní měření i v obtížně přístupném terénu.

Přesnost výsledných DEM a tedy i map hloubky sněhu do značné míry závisí na správném georeferencování a eliminaci chyb spojených s nestabilními kontrolními body. Tyto body jsou často vybírány na sněhem nezakrytých místech, což ale není vždy možné kvůli proměnlivým faktorům, jako jsou mrazové výšvihy, vegetační změny nebo erozi. Moderní technologie kombinující vysoce přesné GPS/IMU systémy s přesným časovým synchronizováním záznamů obrazu a polohy začínají tyto problémy výrazně zmírňovat. Vysoké nároky na přesnost jsou však nutné zvláště v komplikovaném horském terénu.

Vegetace představuje další významný zdroj chyb – letní vysoké trávy a keře jsou zimou stlačeny sněhem, což může vést k nadhodnocení výšky sněhem nezakrytého povrchu a tím k podhodnocení skutečné sněhové vrstvy. Tyto dynamiky mohou způsobovat chyby až kolem 10 cm a nelze je snadno odstranit, protože vegetační změny jsou prostorově velmi variabilní. Pro minimalizaci této chyby se doporučuje pořizovat sněhem nezakryté snímky v období minimální vegetace, například krátce po posečení alpských luk, nebo využívat klasifikaci vegetace z ortofotomap.

V posledních letech se také objevují studie využívající opakované digitální modely terénu získané z vysoce rozlišovacích optických satelitních snímků. Satelitní data mají výhodu v pokrytí rozsáhlých a často těžko přístupných oblastí, přičemž přesnost měření může dosahovat decimetrů. Hlavní nevýhodou však je závislost na jasném počasí, neboť optické senzory neprostupují oblaky a jsou citlivé na stíny, které komplikují korelaci snímků a způsobují chyby v datech. Vysoké náklady na satelitní snímky navíc omezují jejich dostupnost pro vědecké účely.

Další zajímavou technikou je interferometrická syntetická aperturová radarová altimetrie (sp-InSAR), která nabízí schopnost poskytovat topografické informace s decimetrovou vertikální přesností a prostorovým rozlišením na úrovni metrů až desítek metrů. Tato metoda, díky využití radarových vln, není omezena počasím či denní dobou a představuje perspektivní doplněk pro mapování sněhové pokrývky v obtížně dostupných či často zatažených oblastech.

Je důležité chápat, že žádná