V\u00a0sou\u010dasnosti prob\u00edhaj\u00edc\u00ed projekt Vyu\u017eit\u00ed metod d\u00e1lkov\u00e9ho pr\u016fzkumu Zem\u011b pro monitoring stavu a\u00a0kvality koupac\u00edch m\u00edst v\u00a0\u010cesk\u00e9 republice<\/em> nab\u00edz\u00ed mo\u017enost n\u011bkter\u00e9 ukazatele pot\u0159ebn\u00e9 pro tato hodnocen\u00ed monitorovat distan\u010dn\u011b. Jeho c\u00edlem je za pomoci modern\u00edch statistick\u00fdch technik v\u00a0kombinaci s\u00a0vyu\u017eit\u00edm GIS n\u00e1stroj\u016f nal\u00e9zt a\u00a0popsat vz\u00e1jemn\u00fd vztah mezi daty z\u00edskan\u00fdmi p\u0159i ter\u00e9nn\u00edch \u0161et\u0159en\u00edch a\u00a0satelitn\u00edmi daty. Prost\u0159ednictv\u00edm sv\u00fdch v\u00fdstup\u016f tak m\u016f\u017ee nab\u00eddnout krajsk\u00fdm hygienick\u00fdm stanic\u00edm n\u00e1stroj nejen pro stanoven\u00ed b\u011b\u017en\u011b hodnocen\u00fdch ukazatel\u016f, ale i\u00a0pro identifikaci mo\u017en\u00fdch nov\u00fdch koupac\u00edch m\u00edst. D\u00edky vytvo\u0159en\u00fdm \u010dasov\u00fdm \u0159ad\u00e1m m\u016f\u017ee z\u00e1rove\u0148 slou\u017eit jako podklad pro hodnocen\u00ed koupac\u00ed sezony.<\/p>\n V\u00a0p\u0159edlo\u017een\u00e9m p\u0159\u00edsp\u011bvku jsou prezentov\u00e1ny zejm\u00e9na postupy pou\u017eit\u00e9 pro dosa\u017een\u00ed stanoven\u00fdch c\u00edl\u016f. Na \u010dtrn\u00e1cti modelov\u00fdch lokalit\u00e1ch prob\u011bhly dv\u011b etapy ter\u00e9nn\u00edch \u0161et\u0159en\u00ed s\u00a0navazuj\u00edc\u00edmi laboratorn\u00edmi pracemi. Z\u00e1rove\u0148 byly hled\u00e1ny optim\u00e1ln\u00ed zp\u016fsoby zpracov\u00e1n\u00ed satelitn\u00edch dat vysok\u00e9ho prostorov\u00e9ho rozli\u0161en\u00ed (Sentinel-2). Po z\u00e1kladn\u00edm zpracov\u00e1n\u00ed multispektr\u00e1ln\u00edho obrazu bylo otestov\u00e1no 105 spektr\u00e1ln\u00edch index\u016f, p\u0159i\u010dem\u017e byl potvrzen po\u010d\u00e1te\u010dn\u00ed p\u0159edpoklad siln\u00e9 korelace n\u011bkter\u00fdch index\u016f s\u00a0hodnotami nam\u011b\u0159en\u00fdch ukazatel\u016f. Pro predikci hodnot sledovan\u00fdch ukazatel\u016f byly vyu\u017eity dv\u011b modelovac\u00ed techniky, a\u00a0to Random Forests<\/em> a\u00a0Partial Least Squares regression<\/em>, kter\u00fdm byla satelitn\u00ed data p\u0159edkl\u00e1d\u00e1na jako vysv\u011btluj\u00edc\u00ed prom\u011bnn\u00e9.<\/p>\n Za koupac\u00ed vody lze pova\u017eovat ve\u0161ker\u00e9 vody, kter\u00e9 jsou vyu\u017e\u00edv\u00e1ny ke koup\u00e1n\u00ed v\u011bt\u0161\u00edm po\u010dtem obyvatel. Lze je podrobn\u011bji roz\u010dlenit na p\u0159\u00edrodn\u00ed a\u00a0um\u011bl\u00e1 koupali\u0161t\u011b. Pro pot\u0159eby \u0159e\u0161en\u00e9ho projektu jsou v\u00a0\u00favahu br\u00e1na pouze koupali\u0161t\u011b p\u0159\u00edrodn\u00ed. T\u011bmi se podle \u00a7 6 odst. 1 z\u00e1kona \u010d. 258\/2000 Sb., o\u00a0ochran\u011b ve\u0159ejn\u00e9ho zdrav\u00ed, rozum\u00ed stavba povolen\u00e1 k\u00a0\u00fa\u010delu koup\u00e1n\u00ed nebo n\u00e1dr\u017e ke koup\u00e1n\u00ed, v\u00a0nich\u017e je voda ke koup\u00e1n\u00ed obm\u011b\u0148ov\u00e1na \u0159\u00edzen\u00fdm p\u0159\u00edtokem a\u00a0odtokem pitn\u00e9 vody nebo trval\u00fdm p\u0159\u00edtokem a\u00a0odtokem chemicky neupravovan\u00e9 podzemn\u00ed nebo povrchov\u00e9 vody, nebo stavba povolen\u00e1 k\u00a0\u00fa\u010delu koup\u00e1n\u00ed vybaven\u00e1 syst\u00e9mem p\u0159\u00edrodn\u00edho zp\u016fsobu \u010di\u0161t\u011bn\u00ed vody ke koup\u00e1n\u00ed, nebo povrchov\u00e1 voda, ve kter\u00e9 nab\u00edz\u00ed slu\u017ebu koup\u00e1n\u00ed provozovatel<\/em>.<\/p>\n Problematika koupac\u00edch vod je legislativn\u011b ukotvena zejm\u00e9na ve v\u00fd\u0161e uveden\u00e9m\u00a0z\u00e1kon\u011b, kter\u00fd reflektuje na\u0159\u00edzen\u00ed a\u00a0po\u017eadavky sm\u011brnice Evropsk\u00e9ho parlamentu a\u00a0Rady 2006\/7\/ES ze dne 15. \u00fanora 2006, o\u00a0\u0159\u00edzen\u00ed jakosti vod ke koup\u00e1n\u00ed. Jsou zde mj. upravena pr\u00e1va a\u00a0povinnosti fyzick\u00fdch a\u00a0pr\u00e1vnick\u00fdch osob v\u00a0oblasti ochrany a\u00a0podpory ve\u0159ejn\u00e9ho zdrav\u00ed. D\u00e1le je zde definov\u00e1na soustava org\u00e1n\u016f ochrany ve\u0159ejn\u00e9ho zdrav\u00ed, v\u010detn\u011b jejich pravomoc\u00ed a\u00a0p\u016fsobnosti [1, 2]. Dal\u0161\u00edm v\u00fdznamn\u00fdm p\u0159edpisem je vyhl\u00e1\u0161ka \u010d. 238\/2011 Sb., o\u00a0stanoven\u00ed hygienick\u00fdch po\u017eadavk\u016f na koupali\u0161t\u011b, sauny a\u00a0hygienick\u00e9 limity p\u00edsku v\u00a0p\u00edskovi\u0161t\u00edch venkovn\u00edch hrac\u00edch ploch. Ta stanovuje z\u00e1kladn\u00ed pravidla pro monitoring a\u00a0posouzen\u00ed jakosti vody v\u00a0p\u0159\u00edrodn\u00edch koupali\u0161t\u00edch a\u00a0jej\u00ed klasifikaci, rovn\u011b\u017e ur\u010duje rozsah informov\u00e1n\u00ed ve\u0159ejnosti o\u00a0jakosti povrchov\u00fdch vod ke koup\u00e1n\u00ed.<\/p>\n Pokud zvl\u00e1\u0161tn\u00ed prov\u00e1d\u011bc\u00ed p\u0159edpis nestanov\u00ed jinak, je p\u0159i odb\u011bru vzork\u016f pro zji\u0161\u0165ov\u00e1n\u00ed hodnot ukazatel\u016f jakosti vody (tabulka 1<\/em>) postupov\u00e1no podle n\u00e1sleduj\u00edc\u00edch technick\u00fdch norem:<\/p>\n \u010cetnost odb\u011br\u016f vzork\u016f a\u00a0jejich rozlo\u017een\u00ed po dobu koupac\u00ed sezony, v\u010detn\u011b m\u00edst odb\u011br\u016f v\u00a0p\u0159\u00edpad\u011b dal\u0161\u00edch povrchov\u00fdch vod ke koup\u00e1n\u00ed, je d\u00e1na monitorovac\u00edm kalend\u00e1\u0159em. Ten je vyd\u00e1v\u00e1n pravideln\u011b p\u0159ed zah\u00e1jen\u00edm koupac\u00ed sezony 1. kv\u011btna krajskou hygienickou stanic\u00ed (KHS) jako opat\u0159en\u00ed obecn\u00e9 povahy. Koupac\u00ed sezona je pak zpravidla vymezena obdob\u00edm od 30. kv\u011btna do 1. z\u00e1\u0159\u00ed, nebo obdob\u00edm, b\u011bhem n\u011bho\u017e lze o\u010dek\u00e1vat velk\u00fd po\u010det koupaj\u00edc\u00edch se osob [1].<\/p>\n Vyhl\u00e1\u0161ka rovn\u011b\u017e stanovuje pravidla pro posuzov\u00e1n\u00ed a postupy p\u0159i klasifikaci jakosti koupac\u00edch vod [3, 4]. P\u0159\u00edrodn\u00ed koupali\u0161t\u011b a povrchov\u00e9 vody vyu\u017e\u00edvan\u00e9 ke koup\u00e1n\u00ed, u nich\u017e je z\u00e1kladn\u00edm p\u0159edpokladem spln\u011bn\u00ed hygienick\u00fdch limit\u016f, jsou za\u0159azeny do Seznamu p\u0159\u00edrodn\u00edch koupali\u0161\u0165 na povrchov\u00fdch vod\u00e1ch, ve kter\u00fdch nab\u00edz\u00ed slu\u017ebu koup\u00e1n\u00ed provozovatel, a dal\u0161\u00edch povrchov\u00fdch vod ke koup\u00e1n\u00ed (d\u00e1le jen seznam). Ten je ka\u017edoro\u010dn\u011b sestavov\u00e1n do 31. b\u0159ezna a po dobu 10 kalend\u00e1\u0159n\u00edch dn\u016f zp\u0159\u00edstupn\u011bn na \u00fa\u0159edn\u00edch desk\u00e1ch Ministerstva zdravotnictv\u00ed (MZd) a KHS, v\u010detn\u011b jejich \u00fazemn\u00edch pracovi\u0161\u0165, ve\u0159ejnosti k p\u0159ipom\u00ednk\u00e1m. Po vyhodnocen\u00ed v\u0161ech uplatn\u011bn\u00fdch p\u0159ipom\u00ednek je upraven\u00fd seznam je\u0161t\u011b p\u0159ed zah\u00e1jen\u00edm koupac\u00ed sezony znovu uve\u0159ejn\u011bn na \u00fa\u0159edn\u00edch desk\u00e1ch a\u00a0na port\u00e1lu ve\u0159ejn\u00e9 spr\u00e1vy\u00a0[5]. Z\u00e1rove\u0148 je seznam s\u00a0uveden\u00edm d\u016fvod\u016f jeho zm\u011bn oproti p\u0159edchoz\u00edmu roku, pokud k\u00a0nim do\u0161lo, p\u0159edlo\u017een Ministerstvem \u017eivotn\u00edho prost\u0159ed\u00ed (M\u017dP) Evropsk\u00e9 komisi. Do 31. prosince kalend\u00e1\u0159n\u00edho roku po uplynut\u00ed koupac\u00ed sezony M\u017dP ve spolupr\u00e1ci s\u00a0MZd zpracuje a\u00a0p\u0159edlo\u017e\u00ed zpr\u00e1vu o\u00a0v\u00fdsledc\u00edch monitorov\u00e1n\u00ed a\u00a0posouzen\u00ed jakosti povrchov\u00fdch vod uveden\u00fdch v\u00a0seznamu s\u00a0popisem v\u00fdznamn\u00fdch opat\u0159en\u00ed, kter\u00e1 byla\u00a0p\u0159ijata p\u0159\u00edslu\u0161n\u00fdmi org\u00e1ny k\u00a0\u0159\u00edzen\u00ed jakosti vody ke koup\u00e1n\u00ed [1, 2].<\/p>\n D\u00e1lkov\u00fd pr\u016fzkum Zem\u011b (DPZ) je relativn\u011b modern\u00ed metoda z\u00edsk\u00e1v\u00e1n\u00ed informac\u00ed o\u00a0objektech a\u00a0jevech na zemsk\u00e9m povrchu, p\u0159i\u010dem\u017e mus\u00ed b\u00fdt spln\u011bna z\u00e1kladn\u00ed podm\u00ednka, a\u00a0to \u017ee p\u0159enos informac\u00ed je zaji\u0161t\u011bn pomoc\u00ed elektromagnetick\u00e9ho z\u00e1\u0159en\u00ed. To je \u010dlen\u011bno podle vlnov\u00e9 d\u00e9lky do tzv. elektromagnetick\u00e9ho spektra, kter\u00e9 je spojit\u00e9 a\u00a0velmi rozs\u00e1hl\u00e9, av\u0161ak pro pot\u0159eby DPZ je vyu\u017eita pouze jeho \u010d\u00e1st (p\u00e1sma viditeln\u00e9ho z\u00e1\u0159en\u00ed, infra\u010derven\u00e9ho z\u00e1\u0159en\u00ed a\u00a0p\u00e1sma mikrovlnn\u00e1). Za z\u00e1kladn\u00ed \u010dlen\u011bn\u00ed metod DPZ by se dalo pova\u017eovat rozd\u011blen\u00ed na konven\u010dn\u00ed a\u00a0nekonven\u010dn\u00ed. Zat\u00edmco v\u00a0p\u0159\u00edpad\u011b konven\u010dn\u00edch metod jsou po\u0159izov\u00e1ny a\u00a0zpracov\u00e1v\u00e1ny fotografick\u00e9 sn\u00edmky zachycen\u00e9 centr\u00e1ln\u00ed projekc\u00ed na fotografick\u00fd materi\u00e1l, nekonven\u010dn\u00ed metody vyu\u017e\u00edvaj\u00ed registrace elektromagnetick\u00e9ho z\u00e1\u0159en\u00ed pomoc\u00ed sn\u00edma\u010d\u016f. Pro \u00fa\u010dely tohoto v\u00fdzkumu byly vyu\u017e\u00edv\u00e1ny v\u00fdhradn\u011b produkty metod nekonven\u010dn\u00edch, a\u00a0to sn\u00edm\u00e1n\u00ed zemsk\u00e9ho povrchu pomoc\u00ed dru\u017eicov\u00fdch syst\u00e9m\u016f.<\/p>\n Existuje n\u011bkolik d\u016fvod\u016f, pro\u010d metody DPZ vyu\u017e\u00edt, a\u0165 u\u017e v\u00a0p\u0159\u00edrodov\u011bdn\u00fdch, \u010di technick\u00fdch oborech. Prvn\u00ed nespornou v\u00fdhodou je aktu\u00e1lnost z\u00edskan\u00fdch informac\u00ed, kter\u00e1 v\u00fdrazn\u011b p\u0159ed\u010d\u00ed informace po\u0159\u00edzen\u00e9 metodami klasick\u00e9ho pozemn\u00edho \u0161et\u0159en\u00ed. S\u00a0t\u00edm je \u00fazce spjata dal\u0161\u00ed vysoce cen\u011bn\u00e1 vlastnost, opakovatelnost po\u0159\u00edzen\u00ed dat. To se t\u00fdk\u00e1 p\u0159edev\u0161\u00edm dru\u017eicov\u00fdch syst\u00e9m\u016f, kter\u00e9 maj\u00ed pevn\u011b stanovenou dr\u00e1hu ob\u011bhu. D\u00edky tomu je umo\u017en\u011bno zachycen\u00ed \u010dasov\u00e9 dynamiky sledovan\u00fdch jev\u016f. Nelze opomenout ani rozsah zachycen\u00e9ho \u00fazem\u00ed v\u00a0jednom okam\u017eiku (\u0159\u00e1dov\u011b n\u011bkolik des\u00edtek a\u017e stovek km2<\/sup>). Po proveden\u00ed geometrick\u00fdch a radiometrick\u00fdch korekc\u00ed, jejich\u017e \u00fa\u010delem je odstran\u011bn\u00ed zkreslen\u00ed dat, je zpravidla z\u00edsk\u00e1n geometricky p\u0159esn\u00fd a standardizovan\u00fd obraz. Ten umo\u017e\u0148uje nejen zji\u0161t\u011bn\u00ed p\u0159esn\u00e9 polohy objektu z\u00e1jmu, ale i stanoven\u00ed a porovn\u00e1n\u00ed z\u00edskan\u00fdch hodnot registrovan\u00e9ho elektromagnetick\u00e9ho z\u00e1\u0159en\u00ed [6]. Relativn\u011b novou v\u00fdzvou pro oblast DPZ jsou voln\u011b dostupn\u00e9 produkty Evropsk\u00e9 kosmick\u00e9 agentury (ESA). Ta v sou\u010dasn\u00e9 dob\u011b zaji\u0161\u0165uje provoz \u0161esti typ\u016f dru\u017eicov\u00fdch syst\u00e9m\u016f (mise Sentinel-6 zah\u00e1jena 21. listopadu 2020) se zam\u011b\u0159en\u00edm na r\u016fzn\u00e9 slo\u017eky \u017eivotn\u00edho prost\u0159ed\u00ed, d\u00edky kter\u00fdm jsou napl\u0148ov\u00e1ny c\u00edle programu Copernicus. Jeho hlavn\u00edm c\u00edlem je poskytovat informa\u010dn\u00ed slu\u017eby zalo\u017een\u00e9 na DPZ, a umo\u017enit tak sledov\u00e1n\u00ed nejr\u016fzn\u011bj\u0161\u00edch komponent \u017eivotn\u00edho prost\u0159ed\u00ed. Pro \u00fa\u010dely projektu byla vyu\u017eita data dru\u017eicov\u00e9ho syst\u00e9mu Sentinel-2. Hlavn\u00edm \u00fakolem t\u00e9to mise je p\u0159edev\u0161\u00edm monitoring stavu les\u016f a zem\u011bd\u011blstv\u00ed, av\u0161ak d\u00edky parametr\u016fm v\u00fdsledn\u00fdch dat (prostorov\u00e9 rozli\u0161en\u00ed, rozsah sn\u00edman\u00e9ho elektromagnetick\u00e9ho spektra a perioda sn\u00edm\u00e1n\u00ed) jsou sou\u010dasn\u011b sn\u00edmky dru\u017eic Sentinel-2 vysoce atraktivn\u00ed i pro jin\u00e1 odv\u011btv\u00ed monitoringu \u017eivotn\u00edho prost\u0159ed\u00ed [7].<\/p>\n V\u00fdzkumn\u00fd projekt Z\u00e9ta II TJ02000091\u00a0\u2013 Vyu\u017eit\u00ed metod d\u00e1lkov\u00e9ho pr\u016fzkumu Zem\u011b pro monitoring stavu a\u00a0kvality koupac\u00edch m\u00edst v\u00a0\u010cesk\u00e9 republice<\/em> je zam\u011b\u0159en na nalezen\u00ed optim\u00e1ln\u00edch metod pro hodnocen\u00ed ukazatel\u016f sledovan\u00fdch na koupac\u00edch vod\u00e1ch s\u00a0vyu\u017eit\u00edm satelitn\u00edch dat. C\u00edlem \u0159e\u0161en\u00e9ho projektu je pomoc\u00ed kombinace t\u011bchto dat s\u00a0daty z\u00a0pozemn\u00edho \u0161et\u0159en\u00ed identifikovat rozsah a\u00a0intenzitu zne\u010di\u0161t\u011bn\u00ed vodn\u00edch ploch (p\u0159edev\u0161\u00edm zelenou organickou slo\u017ekou) vyu\u017e\u00edvan\u00fdch pro koup\u00e1n\u00ed (nap\u0159. chlorofyl-a, mno\u017estv\u00ed sinic a\u00a0\u0159as nebo z\u00e1kal). Z\u00e1kladn\u00ed motivac\u00ed pro vyu\u017eit\u00ed informac\u00ed z\u00edskan\u00fdch metodami DPZ pro \u0159e\u0161en\u00ed projektu je skute\u010dnost, \u017ee ji\u017e v\u00a0minulosti byla prok\u00e1z\u00e1na z\u00e1vislost mezi projevy odrazivosti a\u00a0mno\u017estv\u00edm pevn\u00fdch \u010d\u00e1stic ve vodn\u00edm prost\u0159ed\u00ed. V\u00a0p\u0159\u00edpad\u011b fytoplanktonu (mikroskopick\u00e9 sinice a\u00a0\u0159asy voln\u011b se vzn\u00e1\u0161ej\u00edc\u00ed ve vod\u011b) byly pops\u00e1ny zm\u011bny v\u00a0projevech odrazivosti p\u0159i vyu\u017eit\u00ed vlnov\u00fdch d\u00e9lek 0,5\u20130,75 \u03bcm, tedy v\u00a0\u010derven\u00e9m a\u00a0infra\u010derven\u00e9m p\u00e1smu elektromagnetick\u00e9ho spektra [8, 9]. Hlavn\u00edm o\u010dek\u00e1van\u00fdm v\u00fdsledn\u00fdm produktem je n\u00e1stroj ve form\u011b webov\u00e9 mapov\u00e9 aplikace pro zv\u00fd\u0161en\u00ed efektivity zejm\u00e9na KHS p\u0159i \u010dinnostech souvisej\u00edc\u00edch s\u00a0monitoringem stavu koupac\u00edch vod a\u00a0hodnocen\u00edm uplynul\u00e9 koupac\u00ed sezony. P\u0159idanou hodnotou by pak m\u011bla b\u00fdt mo\u017enost z\u00edsk\u00e1n\u00ed n\u011bkter\u00fdch parametr\u016f jakosti koupac\u00edch vod bez nutnosti p\u0159\u00edm\u00e9ho kontaktu s\u00a0nimi, a\u00a0to i\u00a0na lokalit\u00e1ch, kter\u00e9 nepodl\u00e9haj\u00ed sou\u010dasn\u00e9mu monitoringu, a\u00a0ucelen\u00fd p\u0159ehled o\u00a0heterogenit\u011b vodn\u00edch ploch a\u00a0jej\u00edm v\u00fdvoji v\u00a0\u010dase.<\/p>\n Prvn\u00ed etapa ter\u00e9nn\u00edho \u0161et\u0159en\u00ed prob\u011bhla v obdob\u00ed m\u011bs\u00edc\u016f \u010dervna a\u017e \u0159\u00edjna 2019, kdy byl pracovn\u00edky St\u00e1tn\u00edho zdravotn\u00edho \u00fastavu (SZ\u00da) prov\u00e1d\u011bn pravideln\u00fd odb\u011br vzork\u016f vody na \u010dtrn\u00e1cti modelov\u00fdch lokalit\u00e1ch v Praze, St\u0159edo\u010desk\u00e9m, Pardubick\u00e9m a\u00a0Kr\u00e1lovehradeck\u00e9m kraji (tabulka 2<\/em>). P\u0159i v\u00fdb\u011bru modelov\u00fdch lokalit bylo db\u00e1no na rozmanitost vodn\u00edch ploch z\u00a0hlediska jejich velikosti, charakteru a\u00a0o\u017eiven\u00ed fytoplanktonem\u00a0\u2013 v\u00a0tomto p\u0159\u00edpad\u011b byla br\u00e1na v\u00a0\u00favahu nejen kvantita fytoplanktonu, ale i\u00a0jeho p\u0159edpokl\u00e1dan\u00e9 slo\u017een\u00ed. P\u0159edb\u011b\u017en\u00fd \u010dasov\u00fd harmonogram ter\u00e9nn\u00edch \u0161et\u0159en\u00ed byl vytvo\u0159en tak, aby korespondoval s\u00a0dobou p\u0159eletu dru\u017eice. Letov\u00fd pl\u00e1n dru\u017eic Sentinel-2 je dostupn\u00fd online [10] od listopadu 2015 ve form\u00e1tu KML.<\/p>\n Pro ka\u017edou modelovou lokalitu bylo zvoleno jedno hlavn\u00ed odb\u011brov\u00e9 m\u00edsto\u00a0(H). U\u00a0ofici\u00e1ln\u011b sledovan\u00fdch vod bylo v\u011bt\u0161inou toto\u017en\u00e9 s\u00a0monitorovan\u00fdm m\u00edstem odb\u011bru provozovatele \u010di KHS. Na hlavn\u00edm odb\u011brov\u00e9m m\u00edst\u011b byly z\u00a0horizontu 0\u201330 cm (standardn\u00ed odb\u011br pro koupac\u00ed vody) And\u011blovou ty\u010d\u00ed odeb\u00edr\u00e1ny vzorky pro stanoven\u00ed chlorofylu-a, z\u00e1kalu, fluorometrick\u00e9 stanoven\u00ed fytoplanktonu a\u00a0mikroskopick\u00fd rozbor. V\u00a0souladu s\u00a0postupem \u010cSN 75 7717 byl vytvo\u0159en sm\u011bsn\u00fd vzorek z\u00a0n\u011bkolika d\u00edl\u010d\u00edch vzork\u016f (zpravidla z\u00a0p\u011bti) z\u00a0okruhu n\u011bkolika metr\u016f, kde hloubka dosahovala minim\u00e1ln\u011b 1 m. Pro utvo\u0159en\u00ed p\u0159edstavy o\u00a0p\u0159\u00edtomnosti a\u00a0slo\u017een\u00ed v\u011bt\u0161\u00edch z\u00e1stupc\u016f fytoplanktonu (p\u0159edev\u0161\u00edm sinic) byl odeb\u00edr\u00e1n vzorek s\u00a0pou\u017eit\u00edm planktonn\u00ed s\u00edt\u011b s\u00a0oky o\u00a0pr\u016fm\u011bru 20 \u00b5m. Odb\u011bry vzork\u016f z\u00a0horizontu 0\u201310 cm (t\u011bsn\u011b pod hladinou) byly vyu\u017eity pro fluorometrick\u00e9 stanoven\u00ed fytoplanktonu a\u00a0z\u00e1kalu. Sou\u010dasn\u011b byla stanovena pr\u016fhlednost vody, p\u0159\u00edtomnost vodn\u00edho kv\u011btu a\u00a0dal\u0161\u00ed p\u0159\u00edmo pozorovateln\u00e9 ukazatele kvality koupac\u00edch vod a\u00a0zm\u011b\u0159ena teplota v\u00a0obou horizontech odb\u011bru. Krom\u011b odb\u011brov\u00fdch m\u00edst (H) byl vytipov\u00e1n i\u00a0r\u016fzn\u00fd po\u010det vedlej\u0161\u00edch odb\u011brov\u00fdch m\u00edst (O)\u00a0\u2013 v\u011bt\u0161inou 2\u20134 podle plochy modelov\u00e9 lokality. Na t\u011bch byly vzorky odeb\u00edr\u00e1ny pouze z\u00a0horizontu t\u011bsn\u011b pod hladinou. Odb\u011bry byly prov\u00e1d\u011bny vstupem do vody, z\u00a0mola, v\u00a0n\u011bkter\u00fdch p\u0159\u00edpadech z\u00a0lodi.<\/p>\n Fluorescen\u010dn\u00ed anal\u00fdzy, filtrace a\u00a0extrakce vzork\u016f pro stanoven\u00ed chlorofylu-a\u00a0byly v\u017edy prov\u00e1d\u011bny po n\u00e1vratu do laborato\u0159e v\u00a0den odb\u011bru. Ukazatele spjat\u00e9 se sinicemi a\u00a0\u0159asami byly mikroskopicky stanoveny metodou podle \u010cSN 75 7717 a\u00a0podle \u010cSN 75 7712. Vzorky pro kvantifikaci byly konzervov\u00e1ny v\u00a0Lugolov\u011b roztoku. Chlorofyl-a\u00a0byl stanoven pomoc\u00ed standardn\u00ed metody \u010cSN ISO 10260. Fluorescence fytoplanktonu byla m\u011b\u0159ena fluorometrem AquaPen AP100, kter\u00fd m\u011b\u0159\u00ed odezvu vzork\u016f excitovan\u00fdch p\u0159i dvou vlnov\u00fdch d\u00e9lk\u00e1ch (450 a\u00a0620 nm). Pro odebran\u00e9 vzorky byla stanovena hodnota okam\u017eit\u00e9 fluorescence chlorofylu (Ft) po excitaci p\u0159i obou vlnov\u00fdch d\u00e9lk\u00e1ch a\u00a0OJIP k\u0159ivky (450 a\u00a0620 nm), ze kter\u00fdch, krom\u011b mno\u017estv\u00ed fytoplanktonu, lze z\u00edskat informace i\u00a0o\u00a0jeho fyziologick\u00e9m stavu. Pro stanoven\u00ed z\u00e1kalu byl vyu\u017e\u00edv\u00e1n turbidimetr HACH 2100P [4].<\/p>\n Zpracov\u00e1van\u00e1 data poch\u00e1zela z mise Sentinel-2, kter\u00e1 byla zah\u00e1jena 23. \u010dervna 2015 vypu\u0161t\u011bn\u00edm dru\u017eice Sentinel-2A do ob\u011bhu. Je vybavena senzorem MultiSpectral Imager, kter\u00fd sn\u00edm\u00e1 data ve 13 p\u00e1smech ve vysok\u00e9m prostorov\u00e9m rozli\u0161en\u00ed (10\u201360 m). Za nejd\u016fle\u017eit\u011bj\u0161\u00ed je pova\u017eov\u00e1no p\u00e1smo viditeln\u00e9 (B2, B3, B4) a infra\u010derven\u00e9 \u010d\u00e1sti (B5, B6, B7, B8 a B8a) elektromagnetick\u00e9ho spektra. Ostatn\u00ed p\u00e1sma jsou ur\u010dena p\u0159edev\u0161\u00edm pro radiometrick\u00e9 korekce obrazu. Doba ob\u011bhu t\u00e9to dru\u017eice je 10 dn\u00ed, ve spolupr\u00e1ci se sesterskou dru\u017eic\u00ed Sentinel-2B (vypu\u0161t\u011bna do ob\u011bhu 7. b\u0159ezna 2017) se v\u0161ak perioda sn\u00edm\u00e1n\u00ed stejn\u00e9 lokality sni\u017euje na polovinu, v p\u0159\u00edpad\u011b rovn\u00edkov\u00fdch oblast\u00ed dokonce a\u017e na t\u0159i dny. V r\u00e1mci jedn\u00e9 po\u0159\u00edzen\u00e9 sc\u00e9ny je zachyceno 290 \u00d7 290 km zemsk\u00e9ho povrchu [11].<\/p>\n Pro z\u00e1kladn\u00ed p\u0159edzpracov\u00e1n\u00ed obrazu bylo testov\u00e1no n\u011bkolik softwarov\u00fdch prost\u0159ed\u00ed. Prvn\u00edm byl SNAP \u2013 ver. 6.0 vyv\u00edjen\u00fd spole\u010dnost\u00ed Brockmann Consult, Array Systems Computing and C-S pro \u00fa\u010dely programu Copernicus.<\/p>\n Tento software je distribuov\u00e1n pod licenc\u00ed GPL (General Public Licence), je tedy voln\u011b k\u00a0dispozici. Jeho nev\u00fdhodou v\u0161ak je, \u017ee se st\u00e1le vyv\u00edj\u00ed, jeho moduly jsou vyv\u00edjeny samostatn\u011b a\u00a0velmi \u010dasto se vyskytuj\u00ed probl\u00e9my s\u00a0aplikac\u00ed v\u00a0r\u016fzn\u00fdch opera\u010dn\u00edch syst\u00e9mech [12]. D\u00e1le byly jednotliv\u00e9 kroky p\u0159edzpracov\u00e1n\u00ed testov\u00e1ny a\u00a0prov\u00e1d\u011bny v\u00a0komer\u010dn\u00edm softwaru Geomatica (PCI). Prvn\u00edm krokem bylo p\u0159evzorkov\u00e1n\u00ed jednotliv\u00fdch p\u00e1sem na stejn\u00e9 prostorov\u00e9 rozli\u0161en\u00ed 10 m. Tento krok byl nezbytn\u00fd pro dal\u0161\u00ed p\u0159edzpracov\u00e1n\u00ed obrazu. N\u00e1sledn\u011b byly provedeny pro jednotliv\u00e9 sc\u00e9ny atmosf\u00e9rick\u00e9 korekce. Jedn\u00e1 se o\u00a0nejkomplikovan\u011bj\u0161\u00ed formy opravy obrazu. Vlivem rozptylu, pohlcov\u00e1n\u00ed a\u00a0tak\u00e9 emisivity atmosf\u00e9ry doch\u00e1z\u00ed k\u00a0modifikaci hodnot pixelu. V\u0161eobecn\u011b je pro \u00fapravu hodnot pixel\u016f vyu\u017e\u00edv\u00e1no p\u0159\u00edrodn\u00edho modelu a\u00a0jeho aproximac\u00ed, s\u00a0c\u00edlem zajistit, aby tyto hodnoty co nejv\u00edce odpov\u00eddaly skute\u010dn\u00fdm odrazov\u00fdm nebo z\u00e1\u0159iv\u00fdm vlastnostem sledovan\u00e9ho objektu. Z\u00e1rove\u0148 zde byly vygenerov\u00e1ny tzv. masky mrak\u016f, tedy pixely obla\u010dnosti, kter\u00e9 byly z\u00a0dal\u0161\u00edch anal\u00fdz vylou\u010deny.<\/p>\n Vzhledem k\u00a0tomu, \u017ee bylo z\u00edsk\u00e1no velk\u00e9 mno\u017estv\u00ed dat, vznikla pot\u0159eba (z\u00a0d\u016fvod\u016f \u010dasov\u00e9 a\u00a0v\u00fdpo\u010detn\u00ed n\u00e1ro\u010dnosti) velikost z\u00edskan\u00fdch dat a\u00a0\u010das nutn\u00fd k\u00a0jejich zpracov\u00e1n\u00ed sn\u00ed\u017eit. Prvn\u00edm krokem bylo tzv. mozaikov\u00e1n\u00ed dla\u017edic. Jedn\u00e1 se o\u00a0proces, p\u0159i kter\u00e9m v\u00a0p\u0159\u00edpad\u011b, kdy sledovan\u00e9 \u00fazem\u00ed je pokryto v\u00edce sn\u00edmky, je dosa\u017eeno beze\u0161v\u00e9 a\u00a0barevn\u011b vyrovnan\u00e9 mozaiky (nebudou zde patrn\u00e9 p\u0159echody mezi jednotliv\u00fdmi sn\u00edmky). Kvalita v\u00fdsledn\u00e9 mozaiky z\u00e1vis\u00ed p\u0159edev\u0161\u00edm na geometrick\u00e9 p\u0159esnosti sn\u00edmk\u016f, velikosti jejich p\u0159ekryv\u016f a\u00a0rozd\u00edlech ve zp\u016fsobu jejich po\u0159\u00edzen\u00ed. K\u00a0mozaikov\u00e1n\u00ed byl vyu\u017eit modul softwaru Geomatica, Mosaic Tool, ve kter\u00e9m bylo na z\u00e1klad\u011b u\u017eivatelsk\u00fdch recenz\u00ed vyu\u017eito manu\u00e1ln\u00ed metody\u00a0[13]. D\u00edky tomuto procesu byl n\u00e1sledn\u011b sn\u00ed\u017een po\u010det opakov\u00e1n\u00ed u\u00a0dal\u0161\u00edch krok\u016f digit\u00e1ln\u00edho zpracov\u00e1n\u00ed sn\u00edmku. Ke sn\u00ed\u017een\u00ed celkov\u00e9ho objemu dat bylo nutn\u00e9 vybrat z\u00a0mozaiky pouze vodn\u00ed plochy. Ty byly z\u00edsk\u00e1ny v\u00fdb\u011brem prvk\u016f z\u00a0vrstvy vodn\u00edch ploch ZABAGED\u00ae<\/sup>. Takto z\u00edskan\u00e9 datov\u00e9 sady o\u010di\u0161t\u011bn\u00e9 o\u00a0\u201enepot\u0159ebn\u00e1 data\u201c vstupovaly do dal\u0161\u00edch anal\u00fdz.<\/p>\n Je patrn\u00e9, \u017ee zdrojov\u00e1 satelitn\u00ed data a\u00a0manipulace s\u00a0nimi p\u0159edstavuj\u00ed pom\u011brn\u00e9 velkou z\u00e1t\u011b\u017e pro pam\u011b\u0165 pracovn\u00ed stanice a\u00a0vysok\u00e9 \u010dasov\u00e9 n\u00e1roky na z\u00edsk\u00e1n\u00ed a\u00a0zpracov\u00e1n\u00ed obrazov\u00fdch dat. Pom\u011brn\u011b zaj\u00edmavou mo\u017enost automatizace nab\u00edz\u00ed R bal\u00ed\u010dek \u201esen2r\u201c. P\u0159i vyu\u017eit\u00ed n\u011bkter\u00fdch jeho funkc\u00ed lze podle zad\u00e1n\u00ed po\u017eadovan\u00fdch parametr\u016f z\u00edskat v\u00edce sn\u00edmk\u016f najednou, prov\u00e9st na nich atmosf\u00e9rickou korekci (za vyu\u017eit\u00ed n\u00e1stroje Sen2Cor), vytvo\u0159it jejich mozaiky (po dnech sn\u00edm\u00e1n\u00ed), maskov\u00e1n\u00ed obla\u010dnosti, o\u0159ez na po\u017eadovan\u00e9 vodn\u00ed plochy a\u00a0v\u00fdpo\u010det spektr\u00e1ln\u00edch index\u016f v\u00a0u\u017eivatelsky p\u0159\u00edv\u011btiv\u00e9m prost\u0159ed\u00ed [14].<\/p>\n Vlastn\u00ed modelov\u00e1n\u00ed hodnot ukazatel\u016f jakosti vody prost\u0159ednictv\u00edm satelitn\u00edch dat prob\u011bhlo pomoc\u00ed dvou modelovac\u00edch technik v\u00a0prost\u0159ed\u00ed statistick\u00e9ho softwaru R [15], kter\u00fd je rovn\u011b\u017e distribuov\u00e1n pod licenc\u00ed GPL.<\/p>\n Random Forests <\/em>(RF) je jednou z technik vyu\u017e\u00edvaj\u00edc\u00edch nap\u0159. klasifika\u010dn\u00edch a regresn\u00edch strom\u016f (CART). Jedn\u00e1 se o ans\u00e1mblovou metodu u\u010den\u00ed pro klasifikaci, predikci, m\u011b\u0159en\u00ed v\u00fdznamnosti prom\u011bnn\u00fdch, m\u011b\u0159en\u00ed efektu prom\u011bnn\u00fdch na predikci, shlukov\u00e1n\u00ed a detekci odlehl\u00fdch hodnot. Spo\u010d\u00edv\u00e1 p\u0159edev\u0161\u00edm v konstrukci velk\u00e9ho po\u010dtu rozhodovac\u00edch strom\u016f, p\u0159i\u010dem\u017e v\u00fdsledn\u00e1 regresn\u00ed funkce je v\u00e1\u017een\u00fd pr\u016fm\u011br regresn\u00edch funkc\u00ed v\u0161ech strom\u016f. P\u0159i konstrukci RF jsou vyu\u017e\u00edv\u00e1ny bin\u00e1rn\u00ed stromy, p\u0159i jejich\u017e tvorb\u011b se vstupn\u00ed data d\u011bl\u00ed na testovac\u00ed a tr\u00e9novac\u00ed soubor. Souborem vstupn\u00edch dat, se kter\u00fdm se zde pracuje, je my\u0161len ans\u00e1mbl bootstrapov\u00fdch v\u00fdb\u011br\u016f. Jedn\u00e1 se tedy o n\u00e1hodn\u00e9 v\u00fdb\u011bry s opakov\u00e1n\u00edm vznikl\u00e9 z p\u016fvodn\u00edho vzorku pozorovan\u00fdch dat. T\u00edm lze zajistit, \u017ee i velmi mal\u00e9 soubory dat mohou b\u00fdt rozd\u011bleny na velk\u00fd po\u010det testovac\u00edch a tr\u00e9novac\u00edch soubor\u016f. Tr\u00e9novac\u00ed soubory jsou pou\u017eity pro konstrukci strom\u016f.<\/p>\n Testovac\u00ed soubory, tedy pozorov\u00e1n\u00ed, kter\u00e1 se do v\u00fdb\u011bru pro tr\u00e9nov\u00e1n\u00ed nedostala, jsou vyu\u017eity k\u00a0odhadu chyby. Z\u00e1kladn\u00edm algoritmem tvorby RF je:<\/p>\n Volba optim\u00e1ln\u00edho po\u010dtu prediktor\u016f ve druh\u00e9m kroku algoritmu byla zaji\u0161t\u011bna postupem implementovan\u00fdm v\u00a0R bal\u00ed\u010dku \u201eCAST\u201c, kde bylo vyu\u017eito funkc\u00ed dal\u0161\u00edch bal\u00ed\u010dk\u016f \u201ecaret\u201c a\u00a0\u201erandomForest\u201c [17\u201322]. Ostatn\u00ed parametry byly ponech\u00e1ny ve v\u00fdchoz\u00edm nastaven\u00ed. P\u0159\u00edklad zkonstruovan\u00e9ho regresn\u00edho stromu s\u00a0nejmen\u0161\u00edm po\u010dtem uzl\u016f pro ukazatel CHA.30 je zn\u00e1zorn\u011bn na obr. 1<\/em>.<\/p>\n Partial Least Square regression <\/em>(PLSR) technika pro vytvo\u0159en\u00ed modelu a\u00a0n\u00e1slednou predikci je v\u00a0sou\u010dasn\u00e9 dob\u011b hojn\u011b vyu\u017e\u00edv\u00e1na nejen v\u00a0p\u0159\u00edrodn\u00edch v\u011bd\u00e1ch, ale nap\u0159\u00edklad v\u00a0ekonomii \u010di marketingu. P\u016fvodn\u011b byla vyvinuta pro \u00fa\u010dely zpracov\u00e1n\u00ed chemick\u00fdch dat a\u00a0poprv\u00e9 byla pops\u00e1na statistikem H. Woldem [23]. Sv\u00e9 uplatn\u011bn\u00ed nal\u00e9z\u00e1 p\u0159edev\u0161\u00edm p\u0159i posuzov\u00e1n\u00ed velk\u00e9ho mno\u017estv\u00ed mo\u017en\u00fdch korelac\u00ed a\u00a0vysv\u011btluj\u00edc\u00edch prom\u011bnn\u00fdch. Prom\u00edtnut\u00edm mnoha prom\u011bnn\u00fdch do v\u00fdrazn\u011b ni\u017e\u0161\u00edho po\u010dtu ortogon\u00e1ln\u00edch latentn\u00edch prom\u011bnn\u00fdch redukuje jejich dimenzi. Jin\u00fdmi slovy, informa\u010dn\u00ed obsah prediktor\u016f p\u0159enese do um\u011ble vytvo\u0159en\u00fdch vz\u00e1jemn\u011b nekorelovan\u00fdch prom\u011bnn\u00fdch, p\u0159i zachov\u00e1n\u00ed maxim\u00e1ln\u00edho informa\u010dn\u00edho rozsahu. Tyto prom\u011bnn\u00e9 jsou n\u00e1sledn\u011b optimalizov\u00e1ny pro aplikaci v\u00edcerozm\u011brn\u00e9 line\u00e1rn\u00ed regrese. PLSR se sna\u017e\u00ed pomoc\u00ed latentn\u00edch prom\u011bnn\u00fdch v\u00a0prostoru matice prediktor\u016f popsat sm\u011br rozptylu v\u00a0prostoru matice vysv\u011btlovan\u00fdch prom\u011bnn\u00fdch. P\u0159ed samotn\u00fdm modelov\u00e1n\u00edm je \u010d\u00e1st vstupn\u00edch dat skryta. Kalibrace tedy prob\u00edh\u00e1 nasazen\u00edm modelu na data zn\u00e1m\u00e1, zat\u00edmco validace modelu pomoc\u00ed skryt\u00e9 \u010d\u00e1sti dat. P\u0159i v\u00fdpo\u010dtech byla vyu\u017eita kombinace R\u00a0bal\u00ed\u010dk\u016f \u201ecaret\u201c a\u00a0\u201epls\u201c [24]. Pro individu\u00e1ln\u00ed vysv\u011btlovan\u00e9 prom\u011bnn\u00e9 byly konstruov\u00e1ny modely s\u00a0maxim\u00e1ln\u00edm po\u010dtem latentn\u00edch prom\u011bnn\u00fdch z\u00edsk\u00e1van\u00fdch z\u00a0p\u016fvodn\u00edch prom\u011bnn\u00fdch vysv\u011btluj\u00edc\u00edch (tj. spektr\u00e1ln\u00edch index\u016f \u010di p\u00e1sem).<\/p>\n V\u00fdkonnost fin\u00e1ln\u00edch model\u016f byla posouzena b\u011b\u017en\u00fdmi \u201eperformance\u201c statistikami, jako jsou nap\u0159. koeficient determinace (R<\/em>2<\/sup>), symetrick\u00e1 st\u0159edn\u00ed absolutn\u00ed procentn\u00ed chyba (SMAPE), st\u0159edn\u00ed \u010dtvercov\u00e1 chyba (MSE) a\u00a0odmocninov\u00e1 st\u0159edn\u00ed \u010dtvercov\u00e1 chyba (RMSE).<\/p>\n Na \u010dtrn\u00e1cti modelov\u00fdch lokalit\u00e1ch (51 odb\u011brov\u00fdch m\u00edst) bylo v\u00a0r\u00e1mci prvn\u00ed etapy ter\u00e9nn\u00edho \u0161et\u0159en\u00ed (v\u00a0roce 2019) odebr\u00e1no 218 vzork\u016f koupac\u00edch vod. Pro ka\u017ed\u00e9 odb\u011brov\u00e9 m\u00edsto byly stanoveny hodnoty 15 ukazatel\u016f (tabulka 3<\/em>).<\/p>\n Jedn\u00edm z\u00a0v\u00fdznamn\u00fdch omezen\u00ed p\u0159i vyu\u017eit\u00ed optick\u00fdch dat DPZ pro monitoring je obla\u010dnost. Je t\u0159eba poznamenat, \u017ee i\u00a0kdy\u017e \u010detnost ter\u00e9nn\u00edch \u0161et\u0159en\u00ed byla v\u00fdrazn\u011b vy\u0161\u0161\u00ed, n\u00edzk\u00e1 kvalita satelitn\u00edch dat z\u00a0d\u016fvodu nadm\u011brn\u00e9 obla\u010dnosti v\u00a0n\u011bkolika dnech zp\u016fsobila, \u017ee pro dal\u0161\u00ed anal\u00fdzy bylo relevantn\u00edch pouze 19\u00a0odb\u011brov\u00fdch dn\u00ed v\u00a0r\u00e1mci koupac\u00ed sezony 2019.<\/p>\n Po skon\u010den\u00ed prvn\u00ed etapy byla ter\u00e9nn\u00edmi pracovn\u00edky p\u0159ed\u00e1na data nejen s hodnotami nam\u011b\u0159en\u00fdch ukazatel\u016f, ale i s lokalizac\u00ed odb\u011brov\u00fdch m\u00edst v sou\u0159adnicov\u00e9m syst\u00e9mu WGS 84. Tato data byla je\u0161t\u011b p\u0159ed vstupem do procesu modelov\u00e1n\u00ed p\u0159i standardizaci (nap\u0159. p\u0159evod z dlouh\u00e9ho form\u00e1tu tabulky na form\u00e1t \u0161irok\u00fd) zbavena zjevn\u00fdch chyb, kter\u00e9 mohly b\u00fdt zp\u016fsobeny \u010dastou konverz\u00ed datov\u00fdch typ\u016f v r\u00e1mci r\u016fzn\u00fdch u\u017eivatelsk\u00fdch prost\u0159ed\u00ed. Pro pozice se zn\u00e1m\u00fdmi sou\u0159adnicemi bylo po transformaci na spole\u010dn\u00fd sou\u0159adnicov\u00fd syst\u00e9m z dru\u017eicov\u00fdch dat (WGS 84\/UTM zone 33N) pro budouc\u00ed modely vypo\u010dteno 105 spektr\u00e1ln\u00edch index\u016f a ur\u010deny hodnoty odrazivosti 11 samostatn\u00fdch spektr\u00e1ln\u00edch p\u00e1sem dru\u017eic Sentinel-2, tedy celkem 116 prediktor\u016f. Algoritmy pro v\u00fdpo\u010det vhodn\u00fdch spektr\u00e1ln\u00edch index\u016f byly sestaveny na z\u00e1klad\u011b formulac\u00ed uveden\u00fdch v datab\u00e1zi index\u016f vyu\u017eiteln\u00fdch v DPZ (IDB) dostupn\u00e9 online na https:\/\/www.indexdatabase.de\/. P\u0159i v\u00fdb\u011bru zdrojov\u00fdch kombinac\u00ed spektr\u00e1ln\u00edch p\u00e1sem byl p\u0159edev\u0161\u00edm br\u00e1n ohled na uvedenou prim\u00e1rn\u00ed aplikaci konkr\u00e9tn\u00edho spektr\u00e1ln\u00edho indexu a na spektr\u00e1ln\u00ed p\u00e1sma obsa\u017eena v kombinaci. Bylo zji\u0161t\u011bno, \u017ee ve zdrojov\u00e9 datab\u00e1zi IDB jsou uvedeny duplicitn\u00ed kombinace spektr\u00e1ln\u00edch p\u00e1sem uveden\u00e9 pod jin\u00fdm n\u00e1zvem nebo chybn\u011b uvedeny rovnice. Duplicitn\u00ed prediktory a kombinace s nestandardn\u00edmi \u010di chyb\u011bj\u00edc\u00edmi hodnotami byly odstran\u011bny, tedy byl redukov\u00e1n po\u010det prediktor\u016f vstupuj\u00edc\u00edch do modelu na 104 (93 spektr\u00e1ln\u00edch index\u016f a 11 samostatn\u00fdch spektr\u00e1ln\u00edch p\u00e1sem).<\/p>\n V po\u010d\u00e1te\u010dn\u00ed f\u00e1zi prediktivn\u00edho modelov\u00e1n\u00ed byly zkoum\u00e1ny vz\u00e1jemn\u00e9 vztahy mezi veli\u010dinami z\u00edskan\u00fdmi v ter\u00e9nu a prediktory reprezentovan\u00fdmi v\u00fdstupy ze satelitn\u00edch dat. Pro tento \u00fa\u010del byly vypo\u010dteny hodnoty korelac\u00ed prost\u0159ednictv\u00edm Pearsonova koeficientu pro line\u00e1rn\u00ed vztahy a Spearmanova koeficientu pro zahrnut\u00ed vztah\u016f neline\u00e1rn\u00edch. Jejich statistick\u00e1 v\u00fdznamnost byla sledov\u00e1na na hladin\u00e1ch 0,05, 0,01 a\u00a00,001. U\u00a0n\u011bkter\u00fdch vysv\u011btluj\u00edc\u00edch prom\u011bnn\u00fdch byla zaznamen\u00e1na pom\u011brn\u011b siln\u00e1 korelace (s\u00a0absolutn\u00edmi hodnotami koeficient\u016f >\u00a00,7) s\u00a0ukazateli m\u011b\u0159en\u00fdmi v\u00a0ter\u00e9nu. Pouze vysok\u00e9 hodnoty korela\u010dn\u00edch koeficient\u016f v\u0161ak nejsou z\u00e1rukou pro dosa\u017een\u00ed relevantn\u00edch v\u00fdsledk\u016f modelov\u00e1n\u00ed. Z\u00e1kladn\u00edm p\u0159edpokladem je znalost kauz\u00e1ln\u00edch vztah\u016f. Proto byly pr\u016fb\u011b\u017en\u00e9 v\u00fdsledky konzultov\u00e1ny v\u00a0r\u00e1mci \u0159e\u0161itelsk\u00e9ho t\u00fdmu s\u00a0odborn\u00edky na jakost koupac\u00edch vod. Na z\u00e1klad\u011b korelac\u00ed, s\u00a0p\u0159ihl\u00e9dnut\u00edm k\u00a0jejich statistick\u00e9 v\u00fdznamnosti na zvolen\u00e9 hladin\u011b, lze tedy usuzovat o\u00a0vztaz\u00edch line\u00e1rn\u00edch i\u00a0neline\u00e1rn\u00edch, na nich\u017e je mo\u017en\u00e9 stav\u011bt dal\u0161\u00ed anal\u00fdzy.<\/p>\n V\u00fdsledky statistick\u00e9ho hodnocen\u00ed vz\u00e1jemn\u00fdch vztah\u016f mezi prom\u011bnn\u00fdmi jsou zobrazeny pro hladinu 0,001 ve form\u011b korela\u010dn\u00edch graf\u016f zn\u00e1zorn\u011bn\u00fdch na obr. 2<\/em> a\u00a03 <\/em>(z\u00a0d\u016fvodu stru\u010dnosti jen pro RF modely a\u00a0prediktory do nich vstupuj\u00edc\u00ed). Popisuj\u00ed nejen vz\u00e1jemn\u00e9 vztahy, ale jsou z\u00e1rove\u0148 i\u00a0v\u00fd\u010dtem spektr\u00e1ln\u00edch p\u00e1sem a\u00a0jejich kombinac\u00ed, kter\u00e9 vstoupily do vlastn\u00edho procesu modelov\u00e1n\u00ed (v\u00a0p\u0159\u00edpad\u011b PLSR<\/em> model\u016f tvo\u0159ily latentn\u00ed prom\u011bnn\u00e9 v\u0161echny prediktory). Zde je patrn\u00e9, \u017ee v\u00a0modelech jsou zahrnuty i\u00a0vysv\u011btluj\u00edc\u00ed prom\u011bnn\u00e9, kter\u00e9 statisticky v\u00fdznamnou korelaci nevykazovaly, nebo byl jejich vstup do modelu zalo\u017een na neline\u00e1rn\u00edm vztahu. Ty m\u011bly p\u0159i n\u00e1hodn\u00e9m v\u00fdb\u011bru, prov\u00e1d\u011bn\u00e9m bal\u00ed\u010dkem \u201eCAST\u201c, z\u00e1sadn\u00ed vliv na vysv\u011btlen\u00ed m\u011b\u0159en\u00fdch ukazatel\u016f. Skute\u010dnost, \u017ee korelace v\u017edy nemus\u00ed indikovat kauzalitu, potvrzuje i\u00a0fakt, \u017ee nejvy\u0161\u0161\u00ed \u010detnost vstupu do model\u016f m\u011bly prediktory B1, ndb7b4, cri700, datt4, maccion, mnd680.<\/p>\n Z\u00a0v\u00fd\u0161e zobrazen\u00fdch korela\u010dn\u00edch graf\u016f rovn\u011b\u017e vypl\u00fdv\u00e1, \u017ee ukazatele chlorofyl-a\u00a0a\u00a0z\u00e1kal v\u00fdznamn\u011b koreluj\u00ed s\u00a0p\u00e1smy o\u00a0vlnov\u00fdch d\u00e9lk\u00e1ch 0,69\u20130,71 \u03bcm a\u00a0jejich kombinacemi. P\u00e1sma o\u00a0vlnov\u00fdch d\u00e9lk\u00e1ch 0,5\u20130,6 \u03bcm, na kter\u00e1 byla zam\u011b\u0159ena studie proveden\u00e1 Jiho\u010deskou univerzitou v\u00a0\u010cesk\u00fdch Bud\u011bjovic\u00edch [8, 9], v\u00a0tomto p\u0159\u00edpad\u011b nevykazovala v\u00fdznamnou z\u00e1vislost. To si lze vysv\u011btlit zejm\u00e9na vy\u0161\u0161\u00ed heterogenitou n\u00e1mi zvolen\u00fdch modelov\u00fdch lokalit.<\/p>\n Pro prediktivn\u00ed modelov\u00e1n\u00ed bylo vyu\u017eito dvou modelovac\u00edch technik, jejich\u017e z\u00e1kladn\u00ed principy jsou pops\u00e1ny v\u00fd\u0161e. Celkem bylo zkonstruov\u00e1no 30 model\u016f (tj.\u00a0pro 15 ukazatel\u016f m\u011b\u0159en\u00fdch v\u00a0r\u00e1mci ter\u00e9nn\u00edho \u0161et\u0159en\u00ed a\u00a0dv\u011b modelovac\u00ed techniky). Pro modelov\u00e9 lokality vzniklo celkem 570 rastrov\u00fdch vrstev s\u00a0hodnotami transformovan\u00fdmi do hodnot ukazatel\u016f sledovan\u00fdch v\u00a0ter\u00e9nu (tj. pro v\u0161ech 19\u00a0mo\u017en\u00fdch dn\u016f). Z\u00a0hodnocen\u00ed jejich v\u00fdkonnosti v\u00a0tabulce 4<\/em> vypl\u00fdv\u00e1, \u017ee v\u00fdrazn\u011b kvalitn\u011bj\u0161\u00edch v\u00fdsledk\u016f dosahuj\u00ed modely konstruovan\u00e9 pomoc\u00ed RF, kde u\u00a0v\u011bt\u0161iny ukazatel\u016f nab\u00fdv\u00e1 R<\/em>2 <\/sup>hodnot nad 0,5. Nejlep\u0161\u00edch v\u00fdsledk\u016f dosahuje ukazatel teploty vody v\u00a0obou m\u011b\u0159en\u00fdch horizontech, rovn\u011b\u017e hodnoty k\u0159ivek OJIP (v\u00a0obou vlnov\u00fdch d\u00e9lk\u00e1ch) a\u00a0v\u00a0odb\u011brov\u00e9m horizontu t\u011bsn\u011b pod hladinou. Podle o\u010dek\u00e1v\u00e1n\u00ed byly vysoko hodnoceny i\u00a0ukazatele chlorofyl-a\u00a0a\u00a0z\u00e1kal, co\u017e koresponduje s\u00a0v\u00fdsledky studi\u00ed [8, 9]. Modely pro predikci sinic nedosahuj\u00ed bohu\u017eel uspokojiv\u00fdch v\u00fdsledk\u016f. To lze p\u0159i\u0159knout nedostate\u010dn\u00e9mu zohledn\u011bn\u00ed sezonnosti a\u00a0r\u016fzn\u00fdch v\u00fdvojov\u00fdch st\u00e1di\u00ed sinic.<\/p>\n Odhady hodnot ukazatel\u016f, pro kter\u00e9 se neosv\u011bd\u010dil ani jeden z\u00a0konstruovan\u00fdch model\u016f vyu\u017eit\u00fdch k\u00a0transferu informace ze satelitn\u00edch dat do v\u00fdsledn\u00fdch rastr\u016f, mohou rovn\u011b\u017e vych\u00e1zet ze vztah\u016f mezi ukazateli samotn\u00fdmi, kter\u00e9 nazna\u010duj\u00ed korela\u010dn\u00ed grafy na obr. 4<\/em>. Podm\u00ednkou v\u0161ak je, \u017ee ukazatel, ze kter\u00e9ho bude potenci\u00e1ln\u011b mo\u017en\u00e9 informaci p\u0159en\u00e9st, bude dob\u0159e vysti\u017een v\u00fd\u0161e uveden\u00fdmi modely a\u00a0z\u00e1rove\u0148 bude vykazovat dobrou korelaci s\u00a0ukazatelem, kter\u00e9mu bude t\u0159eba tuto informaci dodat. P\u0159i jej\u00edm hodnocen\u00ed je nezbytn\u011b nutn\u00e9 uv\u011bdomit si p\u0159\u00ed\u010dinn\u00e9 souvislosti. Z\u00a0hodnot korela\u010dn\u00edch koeficient\u016f je t\u00e9\u017e mo\u017eno posoudit vhodnost vyu\u017eit\u00ed line\u00e1rn\u00edho, pota\u017emo neline\u00e1rn\u00edho regresn\u00edho modelu, p\u0159\u00edp. nutnost veli\u010diny transformovat tak, aby t\u011bmto model\u016fm coby vstupy vyhovovaly.<\/p>\n Na obr. 5<\/em> je zobrazeno v\u0161ech 15 ukazatel\u016f pro jeden odb\u011brov\u00fd den (konkr\u00e9tn\u011b 3.\u00a06.\u00a02019) na modelov\u00e9 lokalit\u011b Probo\u0161tsk\u00e1 jezera v\u00a0Brand\u00fdse nad Labem. Ji\u017e na prvn\u00ed pohled je patrn\u00e9, \u017ee v\u00a0mnoha p\u0159\u00edpadech zde vznikaj\u00ed na okraj\u00edch vodn\u00ed plochy nadhodnocen\u00e9 predikce. Jedn\u00e1 se p\u0159ev\u00e1\u017en\u011b o\u00a0zahrnut\u00ed okoln\u00ed vegetace do pixel\u016f, kter\u00e9 zasahuj\u00ed do vodn\u00edch ploch. Tato systematick\u00e1 chyba byla potla\u010dena o\u0159ezem vstupn\u00ed polygonov\u00e9 vrstvy s\u00a0vodn\u00edmi plochami a\u00a0posunem prvk\u016f v\u00a0bodov\u00e9 vrstv\u011b s\u00a0odb\u011brn\u00fdmi m\u00edsty.<\/p>\n Monitoring a\u00a0hodnocen\u00ed stavu a\u00a0kvality koupac\u00edch vod jsou v\u00fdznamn\u00e9 nejen pro pravideln\u00fd reporting p\u0159\u00edslu\u0161n\u00fdm instituc\u00edm, ale i\u00a0pro informov\u00e1n\u00ed ve\u0159ejnosti o\u00a0stavu \u017eivotn\u00edho prost\u0159ed\u00ed. Doposud z\u00edskan\u00e9 v\u00fdsledky v\u00a0r\u00e1mci \u0159e\u0161en\u00e9ho projektu TJ02000091\u00a0\u2013 Vyu\u017eit\u00ed metod d\u00e1lkov\u00e9ho pr\u016fzkumu Zem\u011b pro monitoring stavu a\u00a0kvality koupac\u00edch m\u00edst v\u00a0\u010cesk\u00e9 republice<\/em> potvrzuj\u00ed po\u010d\u00e1te\u010dn\u00ed hypot\u00e9zu o\u00a0tom, \u017ee data z\u00edskan\u00e1 pomoc\u00ed metod d\u00e1lkov\u00e9ho pr\u016fzkumu Zem\u011b mohou p\u0159edstavovat v\u00fdznamnou podporu a\u00a0zefektivn\u011bn\u00ed t\u011bchto \u010dinnost\u00ed. V\u00a0p\u0159edlo\u017een\u00e9m \u010dl\u00e1nku byla nast\u00edn\u011bna nejen z\u00e1kladn\u00ed problematika koupac\u00edch vod a\u00a0monitoringu jejich stavu, ale p\u0159edev\u0161\u00edm zde byly pops\u00e1ny d\u00edl\u010d\u00ed \u010dinnosti postupu, kter\u00fd lze pou\u017e\u00edt pro odhad po\u017eadovan\u00fdch ukazatel\u016f pomoc\u00ed satelitn\u00edch sn\u00edmk\u016f, v\u010detn\u011b jeho p\u0159ednost\u00ed a\u00a0nedostatk\u016f. Vzhledem k\u00a0tomu, \u017ee v\u00a0sou\u010dasn\u00e9 dob\u011b projekt st\u00e1le prob\u00edh\u00e1, budou v\u00a0pr\u016fb\u011bhu p\u0159\u00ed\u0161t\u00edho roku jeho kompletn\u00ed v\u00fdsledky prom\u00edtnuty do v\u00fdstup\u016f projektu v\u00a0podob\u011b ti\u0161t\u011bn\u00e9ho Atlasu koupac\u00edch m\u00edst a\u00a0webov\u00e9 mapov\u00e9 aplikace provozovan\u00e9 V\u00fdzkumn\u00fdm \u00fastavem vodohospod\u00e1\u0159sk\u00fdm T. G. Masaryka, v. v. i. Rovn\u011b\u017e budou z\u00e1v\u011bre\u010dn\u00e9 v\u00fdsledky i\u00a0s\u00a0postupy pro jejich dosa\u017een\u00ed p\u0159edstaveny na workshopu ur\u010den\u00e9m p\u0159edev\u0161\u00edm pracovn\u00edk\u016fm krajsk\u00fdch hygienick\u00fdch stanic a\u00a0dot\u010den\u00fdch ministerstev.<\/p>\n Auto\u0159i d\u011bkuj\u00ed za finan\u010dn\u00ed podporu Technologick\u00e9 agentu\u0159e \u010cesk\u00e9 republiky. P\u0159\u00edsp\u011bvek byl zpracov\u00e1n s\u00a0podporou projektu 2. ve\u0159ejn\u00e9 sout\u011b\u017ee Programu aplikovan\u00e9ho v\u00fdzkumu\u00a0Z\u00c9TA TJ02000091\u00a0\u2013 Vyu\u017eit\u00ed metod d\u00e1lkov\u00e9ho pr\u016fzkumu Zem\u011b pro monitoring stavu a\u00a0kvality koupac\u00edch m\u00edst v\u00a0\u010cesk\u00e9 republice (2019\u20132021).<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" The Ministry of Health in cooperation with other related bodies compiles, on an annual basis, the List of outdoor bathing sites on surface waters where the bathing service is offered by the operator, and other surface waters used for bathing. It is compiled based on the long-term monitoring, performed, exclusively as in-situ measurements, by the regional hygiene stations. With respect to the fact that this way of monitoring is not only time-consuming but also financially demanding, the need for minimizing these expenses naturally arises.<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":11117,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[87,89],"tags":[2403,681,1567,2404],"coauthors":[2364,2365,333,1687,760,1686,2366],"class_list":["post-11119","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-hydrochemistry-radioecology-microbiology","category-water-technology-water-supply-waste-water-treatment","tag-monitoring-of-bathing-waters-status","tag-regression","tag-remote-sensing","tag-spectral-indices"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.vtei.cz\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11119","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.vtei.cz\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.vtei.cz\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.vtei.cz\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.vtei.cz\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11119"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.vtei.cz\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11119\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":30612,"href":"https:\/\/www.vtei.cz\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11119\/revisions\/30612"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.vtei.cz\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11117"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.vtei.cz\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11119"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.vtei.cz\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11119"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.vtei.cz\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11119"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.vtei.cz\/en\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=11119"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}\u00davod<\/h2>\n
Koupac\u00ed vody<\/h3>\n
\n
Tabulka 1. Sledovan\u00e9 ukazatele pro hodnocen\u00ed jakosti koupac\u00edch vod
\nTable 1. Monitored indicators for the assessment of bathing waters quality<\/h5>\n![\"\"](\"https:\/\/www.vtei.cz\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/Matasovska-tabulka-1.jpg\")
<\/a>\nD\u00e1lkov\u00fd pr\u016fzkum Zem\u011b<\/h3>\n
Metodika \u0159e\u0161en\u00ed<\/h2>\n
Ter\u00e9nn\u00ed \u0161et\u0159en\u00ed<\/h3>\n
Tabulka 2. Modelov\u00e9 lokality 2019
\nTable 2. Model sites 2019<\/h5>\n<\/a>\nLaboratorn\u00ed pr\u00e1ce<\/h3>\n
Zpracov\u00e1n\u00ed multispektr\u00e1ln\u00edho obrazu<\/h3>\n
Tvorba model\u016f<\/h2>\n
\n
<\/a>\nObr. 1. P\u0159\u00edklad regresn\u00edho stromu s nejmen\u0161\u00edm po\u010dtem uzl\u016f pro ukazatel CHA.30
\nFig. 1. An example of the chlorophyll-a indicator (30 cm depth) regression tree with the smallest number of nodes<\/h6>\nV\u00fdsledky a diskuse<\/h2>\n
Tabulka 3. Ukazatele sledovan\u00e9 v\u00a0ter\u00e9nu
\nTable 3. Indicators monitored in terrain<\/h5>\n<\/a>\n<\/a>\nObr. 2. Korela\u010dn\u00ed graf zn\u00e1zor\u0148uj\u00edc\u00ed vypo\u010d\u00edtan\u00e9 hodnoty Pearsonova korela\u010dn\u00edho koeficientu a\u00a0jejich statistick\u00e9 v\u00fdznamnosti na hladin\u011b 0,001 pro m\u011b\u0159en\u00e9 ukazatele a\u00a0prediktory vstupuj\u00edc\u00ed do jak\u00e9hokoliv RF modelu
\nFig. 2. Correlation plot showing computed values of the Pearson correlation coefficient and their statistical significance at the 0.001 level for measured indicators and predictors entering any of the RF models<\/h6>\n<\/a>\nObr. 3. Korela\u010dn\u00ed graf zn\u00e1zor\u0148uj\u00edc\u00ed vypo\u010d\u00edtan\u00e9 hodnoty Spearmanova korela\u010dn\u00edho koeficientu a\u00a0jejich statistick\u00e9 v\u00fdznamnosti na hladin\u011b 0,001 pro m\u011b\u0159en\u00e9 ukazatele a\u00a0prediktory vstupuj\u00edc\u00ed do jak\u00e9hokoliv RF modelu
\nFig. 3. Correlation plot showing computed values of the Spearman correlation coefficient and their statistical significance at the 0.001 level for measured indicators and predictors entering any of the RF model<\/h6>\nTabulka 4. Celkov\u00e1 v\u00fdkonnost model\u016f RF a\u00a0PLSR m\u011b\u0159en\u00e1 vybran\u00fdmi statistikami
\nTable 4. Total performance of the RF and PLSR models measured by selected statistics<\/h5>\n<\/a>\n<\/a>\nObr. 4. Korela\u010dn\u00ed grafy zn\u00e1zor\u0148uj\u00edc\u00ed vypo\u010d\u00edtan\u00e9 hodnoty Pearsonova (vlevo) a\u00a0Spearmanova (vpravo) korela\u010dn\u00edho koeficientu a\u00a0jejich statistick\u00e9 v\u00fdznamnosti na hladin\u011b 0,001 pro m\u011b\u0159en\u00e9 ter\u00e9nn\u00ed ukazatele samotn\u00e9
\nFig. 4. Correlation plots showing computed values of the Pearson (left) and Spearman (right) correlation coefficients and their statistical significance at the 0.001 level for measured terrain indicators themselves<\/h6>\n<\/a>\nObr. 5. Vizualizace v\u00fdsledn\u00fdch rastr\u016f odhad\u016f sledovan\u00fdch ukazatel\u016f pro den 3. 6. 2019 vznikl\u00fdch pomoc\u00ed RF modelu za vyu\u017eit\u00ed satelitn\u00edch dat (lokalita Probo\u0161tsk\u00e1 jezera)
\nFig. 5. Visualization of resulting raster layers of monitored indicators estimates for 3 June 2019 produced using the RF model fed by satellite data (Probo\u0161tsk\u00e1 lakes site)<\/h6>\nZ\u00e1v\u011br<\/h2>\n
Pod\u011bkov\u00e1n\u00ed<\/h3>\n