Název projektu: Zelené dovednosti na UK
Registrační číslo projektu: NPO_UK_MSMT-2114/2024-4
Období řešení projektu: 1.1.2024 – 31.12.2025
Období udržitelnosti projektu: 1.1.2026 – 31.12.2030
Cíl výzvy
Transformace terciálního vzdělávání v akademických a profesních studijních programech zaměřených na odolnou udržitelnost a ekologickou transformaci („Green Deal“).
Cíl projektu
Cílem aktivit projektu je revize stávajících studijních programů se záměrem zařadit do nich témata zelené transformace a vznik nových studijních programů a kurzů celoživotního vzdělávání.
Klíčové aktivity projektu
- KA1 – nově akreditované studijní programy
- KA2 – tvorba nových/inovovaných předmětů ve stávajících studijních programech
- KA3 – kurzy celoživotního vzdělávání
- KA5 – strategická partnerství
Výstupy projektu v rámci klíčové aktivity 2 – inovované předměty ve stávajících studijních programech
- 2.1. Cloud computing
Předmět Cloud Computing seznamuje studenty s pokročilými metodami a nástroji pro analýzu a distribuci prostorových dat, zvláště těch, které se týkají životního prostředí. Studenti se naučí využívat moderní systémy cloud computingu pro efektivní zpracování velkých objemů dat a získají schopnosti analyzovat environmentální fenomény, jako je klimatická změna, prostřednictvím volně dostupných datových sad. Díky těmto dovednostem budou absolventi schopni efektivně pracovat v různých oblastech spojených s životním prostředím, a to jak v akademickém výzkumu, tak ve veřejné správě, nevládních organizacích nebo soukromém sektoru. Dále budou schopni zpracovávat rozsáhlé objemy dat pomocí vlastních JavaSript/Python skriptů napojených na cloud based platformu Google Earth Engine (GEE).
- 2.2. 3D modelling and Digital Earth
3D modelling a Digital Earth je předmět zaměřený na aplikace počítačové grafiky, geografických informačních systémů (GIS) a prostorové analýzy v problematice městského a regionálního rozvoje, změn přírodního prostředí a vzájemného působení městských a přírodních systémů.
Teoretická část obsahuje vybrané aspekty počítačové grafiky, reprezentací 3D geometrie a algoritmů pro procedurální zpracování rozsáhlých prostorových dat, vždy s ohledem na požadavky aplikací.
Praktická část poskytuje studentům možnost rozšířit své dosavadní dovednosti v oblasti GIS rozšířením technik prostorové analýzy a vizualizace o třetí rozměr a tvořit dynamickou simulaci jevů v čase pomocí 3D animací (4D).
Předmět zahrnuje kombinaci teorie, praktických ukázek a aplikací. Po úspěšném absolvování tohoto předmětu budou studenti schopni vytvářet 3D vizualizace přírodního a městského prostředí s využitím otevřených vědeckých dat a open-source softwarových nástrojů.
- 2.3. UAV fotogrammetrie
Předmět UAV fotogrammetrie seznamuje studenty s teorií a praxí fotogrammetrie s využitím bezpilotních leteckých prostředků (UAV). Výuka pokrývá základy plánování UAV misí, legislativní rámec provozu dronů, principy snímání, fotogrammetrického zpracování dat a tvorby výstupů jako jsou digitální modely terénu/povrchu a ortofota. Součástí je praktická výuka v terénu ve spolupráci s externí firmou a i následné zpracování dat v profesionálním softwaru. Absolvent je schopen navrhnout a technicky realizovat UAV snímkování, analyzovat kvalitu získaných dat a připravit výstupy využitelné v navazujících geoinformačních aplikacích.
- 2.6. Zpracování LiDARových dat
Předmět Zpracování LiDARových dat (Processing of 3D point clouds) seznamuje s postupy sběru a zpracování dat technologií laserového skenování (letecké, UAV, pozemní mobilní a statické skenování). Studenti se seznámí s celým zpracovatelským postupem od výpočtu bodového mračna, přes filtraci a kontrolu kvality dat po klasifikaci, detekci a modelování vybraných přírodních a antropogenních objektů. V rámci projektu byl předmět inovován a rozšířen o klasifikaci bodového mračna metodami strojového a hlubokého učení, vytváření 3D modelů městského prostředí a metody inventarizace a modelování lesa na úrovni porostu a na úrovni jedinců.
Absolvování předmětu zvyšuje možnost uplatnění absolventů ve výzkumných organizacích, soukromém i státním sektoru jakožto odborníků na pořizování a analýzu dat laserového skenování. V kontextu dalších znalostí získaných v rámci studia se pak jedná o schopnost propojení dat laserového skenování s dalšími datovými zdroji a odbornost uplatnitelnou pro monitorování životního prostředí, urbánní studia, lesní hospodářství a další. Laserové skenování je moderní metoda dálkového průzkumu s nezastupitelným uplatněním ve výzkumu i praxi, např. aplikace v přírodních (geologii, geomorfologii) a společenských vědách (archeologie), topografické a technické mapování, lesnictví.
- 2.7. Image and Laboratory Spectroscopy
Předmět Image and Laboratory Spectroscopy se zaměřuje na principy, techniky a aplikace hyperspektrálního dálkového průzkumu Země a laboratorní spektroskopie. Studenti se seznámí s tvorbou a využitím spektrálních knihoven, metodami radiometrických a geometrických korekcí dat, stejně jako s principy měření spektrálních charakteristik v terénu a v laboratoři. Důraz je kladen na praktické porozumění transformacím dat, výběru spektrálních koncových členů a analýze čistoty pixelů. Zásadní součástí předmětu je výuka různých mapovacích a klasifikačních postupů založených na hyperspektrálních datech, včetně lineárního a nelineárního spektrálního unmixingu či využití modelů přenosu záření (RTM). Témata pokrývají široké spektrum aplikací – od monitoringu vegetace, přes geologii, až po sledování antropogenních materiálů v krajině. Výuka probíhá formou přednášek a praktických cvičení, kde studenti pracují s reálnými datasety, specializovaným softwarem (např. ENVI, EnMAP-Box), ale také využívají skriptování a volně dostupné nástroje v jazyce Python. Absolventi předmětu najdou uplatnění v oblasti environmentálníhomodelování, dálkového průzkumu Země, precizního zemědělství, ekologie, správy krajiny či geoinformatiky. Díky praktickým dovednostem ve zpracování hyperspektrálních dat a dálkovém průzkumu obecně, práci se spektrálními knihovnami a využití moderních nástrojů včetně Pythonu mohou působit jak ve výzkumných institucích, tak v soukromé sféře – například ve firmách zaměřených na prostorová data, konzultace v oblasti životního prostředí či aplikace v ochraně přírody.
- 2.10. Aplikace geoinformatiky
Předmět se věnuje modernímu pojetí geoinformatiky, jejímu výzkumnému, a hlavně aplikačnímu potenciálu. Pozornost je zaměřena na klíčové iniciativy a programy v oblasti uživatelského sektoru geoinformatiky, a to jak v českém, tak i mezinárodním kontextu. Aktuálním tématem jsou evropské programy Copernicus a Destination Earth, které představují rozsáhlou infrastrukturu pro sledování změn životního prostředí, krajiny, klimatu a biodiverzity, s důrazem na využití prostorových dat o historickém vývoji krajiny a klimatu. Předmět se rovněž zabývá propojením geoinformatiky s evropskou environmentální legislativou. Součástí výuky jsou přednášky externích odborníků a exkurze do institucí a firem zaměřených na kartografii či geoinformatiku. Studenti si osvojí klíčové znalosti a dovednosti v oblasti geoinformatiky a environmentálních analýz, které mohou uplatnit například ve státní správě (např. na odborech životního prostředí) i v soukromém sektoru.
- 2.11. Geoinformatika a kartografie ve výzkumu a praxi
Předmět se zaměřuje na geoinformatiku v moderním pojetí: vymezení a definice geoinformatiky, oblasti zájmu geoinformatiky, výzkumný a aplikační potenciál geoinformatiky. Důraz je kladen na nejvýznamnější iniciativy a programy na poli geoinformatiky domácí i zahraniční. Aktualizovanou složkou je důraz na evropský program Copernicus – infrastruktura monitorování změn životního prostředí, změny krajiny, změny klimatu, monitoring biodiverzity s důrazem na prostorová data historických změn krajiny a klimatu, Copernicus Climate Change Service. Rozvijí se též oblast geoinformatiky a evropské environmentální legislativy. Nedílnou součástí jsou i přednášky externích expertů a exkurze do kartografického či geoinformačního podniku. Studenti získají podstatné znalosti a kompetence na poli geoinformatiky a analýz ŽP s uplatněním např. ve státní správě (např. referáty ŽP) či privátní sféře.
- 2.12. Strojové učení v geovědách – Machine Learning in Geosciences
Aktualizovaný předmět Strojové učení v geovědách nabízí studentům komplexní přehled metod strojového učení s důrazem na jejich aplikaci na prostorová a časo-prostorová geografická data. Cílem je nejen pochopit principy jednotlivých algoritmů, ale především je kriticky hodnotit a prakticky aplikovat. Výuka je strukturována podle datového workflow od definice problému až po interpretaci výsledků. Nově upravené a doplněné přednášky rozvíjejí témata jako analýza satelitních snímků a modelu reliéfu v Pythonu, práce s vektorovými daty, geoprostorové strojové učení (GeoAI), neuronové sítě v prostorovém kontextu i interpretovatelnost modelů (xAI). Součástí výuky jsou praktická cvičení vedená v prostředí Jupyter notebooků, v nichž studenti samostatně zpracovávají projekty využívající aktuální reálná data – např. meteorologická data z období lesních požárů, multispektrální snímky Sentinel-2 nebo LUCAS trénovací plochy. Cvičení zahrnují celé spektrum úloh od klasického supervised learningu přes predikce environmentálních jevů až po segmentaci krajinných prvků pomocí konvolučních neuronových sítí. Důraz je kladen na kvalitní přípravu dat, prostorovou validaci a kritickou reflexi výsledků. Výuka vyžaduje dobrou znalost jazyka Python, který je základním nástrojem pro implementaci všech metod.