Doktorské studium


Katedra geoinformatiky má akreditováno čtyřleté doktorské studium oboru geoinformatika. Přihlášky ke studiu se odevzdávají zpravidla do poloviny května daného roku. Přijímací zkoušky formou pohovoru se konají vždy v červnu daného roku. Průběh a podmínky doktorského studia na HGF jsou uvedeny ve studijním a zkušebním řádu studia.

Více informací na stránce fakulty.

Zájemci o doktorské studium si mohou vybírat téma zaměření své disertační práce. Níže jsou uvedeny příklady témat. Aktuální témata jsou uvedeny vždy v březnu na webu HGF. Ti, kteří si nevyberou z této nabídky, mohou navrhnout i vlastní téma. V tom případě je vhodné, v dostatečném předstihu před termínem konání přijímací zkoušky, kontaktovat některého ze školitelů a navrhované téma s ním probrat tak, aby bylo jasné, zda je dané téma na našem pracovišti řešitelné a zda je zde vhodný školitel, který by mohl dané téma vést a s jeho vedením souhlasí. Předběžný výběr vhodného školitele můžete provést na základě odborného profilu školitele, viz odkazy na osobní stránky níže. Ostatní studenti mají možnost si vybrat z níže uvedených témat a poté kontaktovat uvedeného školitele.

Schválení školitelé:

Časoprostorové simulační modelování dopravního chování

Analýza dopravního chování rezidentů, případně návštěvníků, v prostoru města či regionu naráží na nedostatek vhodných dat odpovídající přesnosti, pokrytí území, adekvátnosti rozlišení rozdílného chování a preferencí jednotlivých socioekonomických skupin osob i odlišnosti místních podmínek. Dílčí informace o návštěvnosti cílů, výsledků dotazníkových šetření, záznamů senzorů a sociálních sítí lze využít pro výstavbu znalostních (zpravidla na bázi pravděpodobnostních) modelů, které mohou být využity při stochastických simulacích. Přednostně bude k řešení využito multiagentních systémů. Výsledné simulace poskytují dostatečný zdroj dat pro zkoumání dopravního chování ve sledovaném prostoru. Cílem je ověření vhodnosti takových modelů pro hodnocení prostorové dostupnosti ve vysokém prostorovém rozlišení, hodnocení možnosti ovlivnění dopravního chování lidí a modelování dopadů změn v dopravním systému či distribuci cílů aktivit. Návaznost na předchozí projekt GAČR Prostorové simulační modelování dostupnosti veřejné dopravy.

Školitel: doc. Dr. Ing. Jiří Horák

Crowdsourced geodata

Aplikace v chytrých telefonech a analogických mobilních zařízeních umožňují generovat řadu typů prostorově lokalizovaných dat využitelných pro různé účely.  Typickým příkladem jsou různá fyzikální nebo chemická měření v urbánním prostoru (hluk, teplota, obsah plynů atd.), může jít ale rovněž např. o lokalizovaná data ze sociálních sítí. K dispozici je již řada podpůrných technologií (např. servery pro sběr a zpracování geo-hlášení) a vhodných standardů. Prozatím jde však spíše o jednotlivé aplikace a pilotní řešení. Cílem práce je rozbor stávajících možností, návrh koncepce využití a příslušného frameworku. Předpokládá se rovněž vývoj vlastní crowdsource aplikace.

Školitel: doc. Dr. Ing. Jiří Horák

Městská mobilita a dostupnost

Dostupnost v městském prostředí je ovlivňována řadou faktorů, mimo jiné komplexností nabídky dopravních módů (pěší, kola, půjčená kola, sdílená vozidla, veřejná doprava, atd.), časovou heterogenitou, časovou dostupností cílů, individuálními preferencemi a potřebami (snížená mobilita osob, ekologické myšlení atd.), které se významně projevují v metodách i interpretaci hodnocení dostupnosti.  Zajištění mobility v městském prostředí, zejména pro osoby se sníženou pohyblivostí,  vyžaduje hodnocení a úpravy v mikroměřítku, s důrazem na mapování pěšího prostředí. V rámci projektu TAČR budou detailně monitorovány a analyzovány podmínky pěších tras v rámci města. Cílem disertační práce je využití těchto dat a analýz při vývoji specifických metod interpolace v mikroprostředí (např. plocha chodníku), síťových analýz s vazbou na specifické podmínky mobility a odpovídajících navigačních nástrojů.  Podpora z projektu TAČR Senzorové měření pěších komunikací v městském prostředí pro podporu mobility osob se zdravotními omezeními.

Školitel: doc. Dr. Ing. Jiří Horák

Sledování toků lidí a dopravy na základě družicových pozorování

Družicová data s vysokým a velmi vysokým prostorovým rozlišení umožňují vyhodnotit rovněž sociální aktivity v prostoru, jako je výskyt osob na volných prostranstvích, výskyt aut, výskyt lodí a jiné projevy pohybu. Aktuální sledování výskytu a krátkodobého pohybu osob z dat mobilních operátorů, záznamů plateb, záznamů sociálních sítí (Twitter, FB a další), sledování aut (brány, GNSS záznamy) má svoje nedostatky a je potřebné hledat další cesty sledování prostorové mobility osob v území.  Cílem výzkumu je vyhodnotit současné možnosti a spolehlivost kvantifikace výskytu a pohybu lidí, aut, lodí na vybraných místech a možnosti jejich monitoringu z družicových dat.

Školitel: doc. Dr. Ing. Jiří Horák

Získávání prostorových znalostí z velkých datových sad

Data mining z relativně velkých datových sad se stal populárním výzkumným tématem. Současné metody data miningu ale nedovedou efektivně pracovat s prostorovou informací. Detekce prostorových vzorů, hodnocení prostorových autokorelací či obecněji asociací nebo identifikace prostorových anomálií jsou dobře realizovatelné pro malé objemy dat, avšak v případě výrazného zvýšení objemu dat rostou jejich nároky nelineárně, a to výrazně omezuje jejich vhodnost a praktičnost použití. Projekt se proto zaměřuje na nalezení vhodných postupů úpravy těchto metod či nalezení nových metod, jejichž výkon nebude limitován velikostí objemu dat. K tomu přistupují zajímavé možnosti zpracování dat z proudů a uplatnění metod pro hodnocení vzácných jevů (rare class mining).

Školitel: doc. Dr. Ing. Jiří Horák

Sezónní trendy lesních porostů – od listu po ekosystém

Disertační práce má za cíl zkoumat sezónní trendy lesních porostů (odrazivost, albedo, teplotu, produktivitu) za využití moderních přístupů dálkového průzkumu Země – analýzou časových řad družicových pozorování a jejich interpretaci pomocí komplexních modelů přenosu záření v porostu. Klíčová otázka disertační práce je, zda existují významné rozdíly ve sledovaných parametrech lesních porostů mezi různými druhy, strukturou porostu, typem hospodaření, či stanovištními podmínkami. Práce se bude pohybovat mezi dvěma prostorovými měřítky – list a porost. Na úrovni listu bude doktorand/ka zkoumat sezónní trendy obousměrných optických (odrazivost a propustnost světla), biofyzikálních (obsah chlorofylů, karotenoidů a množství vody) a strukturálních vlastností (specifická listová plocha a tloušťka listu) listu pro vybrané druhy stromů v okolí ekosystémové stanice „Bílý Kříž“ (Moravskoslezské Beskydy). Tato měření poslouží jednak jako vstupní parametry pro teoretické simulace odrazivosti lesních porostů a také na nich bude otestováno několik vědeckých hypotéz – např. vztah mezi strukturou listu a jeho obousměrnou odrazivostí či spekulární komponenty odrazivosti, případně rozdíl v obousměrné odrazivosti listů mezi jednotlivými druhy a jejich vliv na odrazivost celého porostu. Na úrovni porostu bude doktorand/ka 1) analyzovat časové řady satelitních pozorování pro data vysokého časového (např. MODIS) a prostorového rozlišení (např. Sentinel-2). Za využití dat lesní inventarizace CzechTerra zde bude zkoumán vztah mezi strukturou porostu a vybranými družicovými produkty (např. vegetační indexy, index listové plochy, teplota, produktivita porostu) 2) simulovat albedo pro lesní porosty inventarizace CzechTerra pro různé vegetační fáze. Toto nám umožní odpovědět na otázku, jestli existují rozdíly v albedu a energetické bilanci lesních porostů.

Veškeré potřebné přístrojové vybavení a zázemí ekosystémové stanice bude poskytnuto Ústavem výzkumu globální změny AV ČR. Odborným školitelem tématu disertační práce je Ing. Petr Lukeš Ph.D. z ÚVGZ.

Vhodný kandidát/ka by měl/a splňovat následující předpoklady:

  • entusiasmus a ochotu učit se novým věcem
  • dobrou angličtinu (schopnost porozumět odbornému textu v anglickém jazyce, komunikace se zahraničními kolegy)
  • nadprůměrnou znalost alespoň jednoho programovacího jazyka – ideálně Python, Matlab, či R
  • základní znalost problematiky dálkového průzkumu Země a geografických informačních systémů
  • účastnit se terénního sběru dat
  • zájem publikovat výsledky v odborných zahraničních časopisech a vyjet na zahraniční stáž

Školitel: doc. Dr. Ing. Jiří Horák

Specialista: Ing. Petr Lukeš, Ph.D., Ústav výzkumu globální změny AV ČR, v. v. i. (CzechGlobe), oddělení Dálkového průzkumu Země

Časoprostorové hodnocení dopravních nehod

Řada prostorových statistických ukazatelů vychází z konceptu homogenního a izotropního prostoru. Takový přístup selhává např. u dopravních nehod, které jsou vázány na dopravní síť. Cílem práce je vývoj či využití odpovídajících statistických metod a vlastní vyhodnocení prostorových a dopravních aspektů dopravních nehod v ČR s využitím vhodných analytických a vizualizačních postupů. Rozlišení nahodilé a kauzální složky distribuce nehod.

Školitel: doc. Ing. Igor Ivan, Ph.D.

Pokročilé metody síťových analýz pro potřeby malých a středních měst

V současné době existuje velké množství malých, středních i velkých společností z řad technických služeb, městských služeb, komerčních společností, které zabezpečují služby spojené s údržbou a obsluhou dopravních sítí. Pro plánování obsluhy využívají především empirických zkušeností. Specializovaný software je spojen s vysokou finanční náročností (licence, školení pracovníků) a zároveň neposkytuje možnost řešit místní specifika. Cílem práce je jednak posoudit možnosti existující datové základny, navrhnout kroky pro harmonizaci a validaci potřebných dat z různě definovaných (nehomogenních) zdrojů a následně implementovat vybrané pokročilé metody síťových analýz pro definované úlohy (svoz odpadu, čištění ulic apod.). Vše bude rovněž realizováno na příkladech zadaných praxí a verifikováno. Získané výsledky budou rovněž porovnány s výsledky matematického modelování (spolupráce s matematiky). Tlak je na využití nekomerčních datových zdrojů i software a příprava automatizovaného řešení. Práce je řešena v rámci projektu TAČR Epsilon s praktickým dopadem.

Školitel: doc. Ing. Igor Ivan, Ph.D.

Vizuální analytika

Nástroje vizuální analytiky se rozvíjí spolu s rozšířením senzorových sítí a internetu věcí. Ohromné množství senzorů neustále vytváří nová a nová data obsahující prostorovou i časovou složku. Pro zpracování těchto dat a stanovení hypotéz je potřeba využít efektivních nástrojů a postupů, kterými disponuje oblast vizuální analytiky. Ta se zaměřuje zejména na různorodé metody vizualizace sledovaných fenoménů. Právě demonstrace a vývoj těchto nástrojů na konkrétních příkladech jsou cílem této práce.

Školitel: doc. Ing. Igor Ivan, Ph.D.

Kvalitativní časoprostorové modelování a usuzování

S rostoucím využíváním geoinformačních technologií v běžném životě obyvatel rostou i objemy jimi průběžně získávaných časoprostorových dat. Tato data jsou však mnohdy získávána s vysokou mírou nejistoty a běžně jsou i neúplná. Provádět kvantitativní analýzy takovýchto dat je obtížné a mnohdy až nemožné. Na druhou stranu se dnes rozvíjejí postupy, umožňující zpracovávat takováto data kvalitativně – nástroji kvalitativního prostorového nebo časoprostorového modelování a usuzování. Cílem disertační práce bude prozkoumat tyto postupy a navrhnout jejich využití při zpracování dat z vybrané aplikační oblasti.

Školitel: doc. Ing. Petr Rapant, CSc.

Bezpilotní letecké prostředky v lesnictví

Bezpilotní letecké prostředky (UAV) v posledních letech nacházejí své uplatnění v čím dál tím širším spektru odvětví lidské činnosti, a to včetně lesnictví. Primárním cílem práce bude vývoj postupů zpracování multispektrálních a hyperspektrálních dat z UAV nosičů pro vybraný typ úlohy – hodnocení zdravotního stavu lesních porostů s možností detekce jeho změny, identifikace druhů dřevin, multi-úhlové snímání pro zisk struktury lesa, srovnání výstupů leteckého a UAV snímkování nad konkrétními produkty. Téma práce bude řešeno ve spolupráci s Ústavem výzkumu globální změny AV ČR a technicky se opírat o vybavení Katedry geoinformatiky (hexakoptéra s RGB, termální, hyperspektrální kamerou a plánovaným pořízením LiDARu, pevné křídlo s RGB, termální a multispektrální kamerou).

Školitel: doc. Ing. Michal Kačmařík, Ph.D.

Využití bezpilotních leteckých prostředků v inventarizaci lesních porostů

Bezpilotní letecké prostředky (UAV) v posledních letech nacházejí své uplatnění v čím dál tím širším spektru odvětví lidské činnosti, a to včetně lesnictví. Disertační práce bude věnována studiu možností inventarizace lesních porostů z laserového skenování realizovaného z bezpilotního leteckého prostředku, případně integrací dat z více sensorů nesených bezpilotním leteckým prostředkem. Primárním cílem by se měla stát automatizace výpočtu kubatury dřeva v lesním porostu. Disertační práce bude řešena ve spolupráci se společností StoraEnso a technicky se opírat o vybavení Katedry geoinformatiky (hexakoptéra s RGB, termální, hyperspektrální kamerou a plánovaným pořízením LiDARu v roce 2020, pevné křídlo s RGB, termální a multispektrální kamerou).

Školitel: doc. Ing. Michal Kačmařík, Ph.D.

Moderní geoinformační technologie pro podporu monitoringu sesuvných území

V současnosti existuje celá řada geoinformačních technologií využitelných pro mapování a monitoring svahových pohybů, které dosahují různé úrovně prostorového rozlišení, časového rozlišení a polohové přesnosti. Patří mezi ně GNSS, pozemní či letecká fotogrammetrie a laserové skenování či družicová radarová interferometrie. Cílem disertační práce bude navrhnout metodiku sběru dat pomocí vybrané technologie (či vybraných technologií) a studovat možnosti integrace dat z jednotlivých technologií do komplexního monitoringu. Práce bude navazovat na aktivity již probíhajícího monitoringu aktivních sesuvných území v Moravskoslezském kraji využívajícího GNSS a fotogrammetrii z bezpilotních leteckých prostředků. Téma  bude řešeno ve spolupráci s kolegy z Fakulty stavební, VŠB-TUO, kteří se dlouhodobě zabývají problematikou hodnocení a monitoringu sesuvných území.

Školitel: doc. Ing. Michal Kačmařík, Ph.D.