Vízvisszatartási lehetőségek vizsgálata belvízjárta medencékben térinformatika és távérzékelési módszerekkel

Abstract

Összefoglalás: A diplomamunka központi témája a vízvisszatartás lehetőségeinek vizsgálata belvíz által időszakosan elöntött medencék esetében. A kutatás célja annak feltárása volt, hogy az elöntött területek miként használhatók fel a vízkészletek lokális visszatartására, különös tekintettel a térinformatikai módszerek és a távérzékelés nyújtotta lehetőségekre. A munka során nagyfelbontású (5 m × 5 m horizontális és centiméter szintű vertikális) domborzati modell alapján történt az elemzés, amely az Alföld mély fekvésű területeire, különösen a belvízre hajlamos síkvidéki medencékre koncentrált. A feldolgozás során azonban komoly technikai akadályokba ütköztem. A nagy térbeli felbontás miatt az alkalmazott belvízfoltok automatikus osztályozása jelentős számítási kapacitást igényelne – a becsült memóriaigény elérte a 465 GB-ot –, amely meghaladta az általam használt számítógép teljesítményét. A problémára csak a több mint egy napos (26 órányi) algoritmusfuttatás után derült fény, amikor az osztályozás pontosságát és megbízhatóságát már nem tudtam érdemben értékelni. Ennek ellenére a munka fontos eredménye, hogy az ArcGIS környezetben sikeresen létrejött egy komplex térinformatikai adatbázis, amely integrálja a belvízképződés szempontjából kritikus tényezőket. Az adatbázis tartalmazza a talajtani és felszínmorfológiai jellemzőket, a Sentinel–1 GRD műholdas radarfelvételekből származtatott indexeket, valamint a gépi tanulással automatikusan digitalizált talajvíz-foltokat. Az adatfeldolgozás 2016, 2017, 2018 és 2021 évekre vonatkozott, így idősoros összehasonlításra is lehetőséget nyújt. A tapasztalatok alapján megállapítható, hogy az ilyen jellegű nagyfelbontású modellezéshez elengedhetetlen a megfelelő hardveres háttér biztosítása. A jövőbeli hasonló kutatások esetén célszerű lehet előzetes teljesítményteszteket végezni, valamint az osztályozási folyamatot kezdetben kisebb felbontású, aggregált bemeneti paraméterekkel lefuttatni. Ezáltal elkerülhetők a kapacitáskorlátokból adódó hibák, és biztosítható a gépi tanulási eredmények értékelhetősége is. Mindez különösen fontos a vízgazdálkodási döntéshozatal támogatása, valamint a vízvisszatartási lehetőségek helyes térbeli kijelölése szempontjából.