Cílem práce je vytvoření (polo)automatizovaného nástroje pro identifikaci disturbance lesních porostů na základě Sentinel dat. Nástroj je vytvořen v programovacím jazyce Python s využitím objektově orientovaného přístupu. Vstupními daty jsou snímky z družice Sentinel 2, nad nimiž se počítají čtyři vybrané vegetační indexy - NDVI, RSR, RVSI a REIP. Vytvořený program je interaktivní a výsledné rozhodnutí o výskytu disturbance lesních porostů podporuje grafy, časovou řadou, statistickými ukazateli i barevným znázorněním hodnot indexů na satelitním snímku. Program lze využít pro jakoukoliv oblast lesa s charakterem mírného pásu. Výsledné hodnoty jsou spíše orientační pro vymezení oblastí s výraznou změnou. Přesné stanovení výskytu, příčin a následků disturbance vyžaduje další podrobnější průzkum.The aim of the thesis is creation of semi-automated tool for identification of forest disturbance based on Sentinel data. The tool is written in the Python programming language using an object-oriented approach. The input data are satellite images of Sentinel 2 on which four selected vegetation indices are calculated - NDVI, RSR, RVSI and REIP. The program is interactive and the final decision on forest disturbance is supported by graphs, time series, statistical indicators and colour representation of index values on the satellite image. The program is possible to use for any forest area with the character of a temperate zone. The results rather indicate the areas of significant change. Precise determination of the occurrence, causes and consequences of disturbance requires further detailed research.