Wykorzystanie wskaźników powierzchniowych i objętościowych z wysokorozdzielczych danych teledetekcyjnych do oceny wypełnienia roślinnością kwartałów miejskich w centrum miasta Łodzi

• Autorzy: Worm Artur , Będkowski Krzysztof , Bielecki Adam

Warianty tytułu

EN

The use of surface and volume indicators from high resolution remote sensing data to assess the vegetation filling of urban quarters in Łódź city centre, Poland

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

We współczesnym świecie tereny miejskie są najszybciej rozwijającym się i najbardziej przekształcanym fragmentem powierzchni Ziemi. Miasta zajmują coraz większą powierzchnię, zaś w ich granicach wartość terenów dynamicznie wzrasta. Zarządzający miastami w Polsce, na potrzeby statystyk, sporządzają zestawienia wielkości powierzchni różnych kategorii terenów, uwzględniając także obszary zajęte przez parki, lasy miejskie czy zieleńce. W praktyce statystyki te mają za zadanie pokazać, przynajmniej częściowo, m.in. w jakim stopniu miasto jest „naturalne” i „zielone”. Jednak oficjalne dane dotyczące terenów zieleni nie przedstawiają rzeczywistej sytuacji, gdyż nie uwzględnia się w nich bardzo dobrze rozwiniętej roślinności towarzyszącej terenom spełniającym inne funkcje lub tej nie zarządzanej przez jednostki publiczne. Artykuł przedstawia wyniki analiz mających na celu wyznaczenie rzeczywistej wielkości zasobów roślinności znajdującej się w ścisłym centrum Łodzi, bez względu na ich funkcje czy przeznaczenie. W pracy wykorzystano dane satelitarne oraz chmurę punktów LiDAR, dzięki czemu wyniki przedstawiają wartości niezależne od tych zawartych w oficjalnych bazach danych przestrzennych. W celu przedstawienia nierównomierności zasobów na analizowanym obszarze posłużono się podziałem miasta na kwartały ulic oraz na regularną siatkę kwadratów. Dodatkowo podzielono zieleń ze względu na dostępność, którą rozumiemy jako możliwość swobodnego wejścia na teren pokryty roślinnością i przebywania w nim. Wyróżniliśmy zieleń dostępną dla wszystkich mieszkańców (czyli taką, wśród której można przebywać bez żadnych dodatkowych obostrzeń, należy tu np. zieleń przyuliczna, parki, zieleńce) oraz o dostępie ograniczonym, tj. znajdującą się w podwórkach i innych terenach zamkniętych. Na potrzeby analiz wyliczono powierzchnię terenów pokrytych roślinnością oraz kubaturę roślinności. Wyniki analiz zestawiono na kartogramach. W analizowanym fragmencie miasta roślinność zajmuje 679681,6 m2 , co stanowi 17% powierzchni, a jej kubatura wynosi 5994219 m3 . Na 1 mieszkańca przypada 17,46 m2 powierzchni pokrytej roślinnością oraz 153,99 m3 przestrzeni zajętej przez roślinność. 45% powierzchni oraz 48% objętości roślinności można uznać za ogólnodostępną. Przestrzenne rozmieszczenie roślinności oraz mieszkańców jest bardzo nierównomierne, co powoduje dużą zmienność wartości wskaźników powierzchniowych i objętościowych, wyznaczonych zarówno w kwartałach miasta, jak i w regularnej siatce.

EN

In the modern world, urban areas are the fastest growing and most transformed fragment of the Earth’s surface. Cities occupy a larger and larger area, while within their borders the value of land increases very dynamically. For the needs of statistics, city managers in Poland draw up coverage of areas, including areas occupied by city parks, urban forests and green areas. In practice these statistics are created to show, at least partly, among others, how much is the city “natural” and “green”. Those values turn out to be underestimated, because they do not include very well developed vegetation accompanying other functions or that not managed by public entities. An important problem is also the availability of land covered by greenery for city residents. The article presents the results of analyses consisting in determining the actual amount of greenery located in the very centre of Łódź. The article uses satellite data and LiDAR point cloud, thanks to which the results present values independent of those contained in official spatial databases. In order to present the unevenness of resources in the analysed area, the division into street quarters and also a regular grid of squares was used. In addition, the greenery was divided due to the availability, which we understand as the possibility of free entry to the area covered with vegetation and being in it. Urban vegetation was divided into available to all residents and limited access for immediate residents, i.e. located in courtyards and other enclosed areas. For the purposes of analysis, the area of vegetation covered and its cubature were calculated. The results of the analyses are compiled on cartograms. In the analysed fragment of the city, vegetation covers 679681.6 m2 , which is 17% of the area, and its volume reaches 5994219 m3 . There is 17.46 m2 of vegetation and 153.99 m3 of space occupied by vegetation per capita. 45% of the area and 48% of the vegetation volume can be considered generally available. The spatial distribution of vegetation and inhabitants is very uneven, which causes a large variation in the value of surface and volume indicators in both city quarters and in the regular grid.

Słowa kluczowe

PL

zieleń miejska; roślinność; inwentaryzacja; teledetekcja; LiDAR

EN

urban green; inventory; remote sensing; LiDAR

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Geograficzne, Oddział Teledetekcji i Geoinformatyki
• Czasopismo: Teledetekcja Środowiska
• Rocznik: 2019
• Tom: T. 60
• Strony: 5--20
• Opis fizyczny: Bibliogr. 34 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Worm Artur

• Uniwersytet Łódzki, Wydział Nauk Geograficznych Instytut Geografii Miast i Turyzmu, Zakład Geoinformacji ul. Kopcińskiego 31, 90-142 Łódź

autor

Będkowski Krzysztof

• Uniwersytet Łódzki, Wydział Nauk Geograficznych Instytut Geografii Miast i Turyzmu, Zakład Geoinformacji ul. Kopcińskiego 31, 90-142 Łódź

autor

Bielecki Adam

• Uniwersytet Łódzki, Wydział Nauk Geograficznych Instytut Geografii Miast i Turyzmu, Zakład Geoinformacji ul. Kopcińskiego 31, 90-142 Łódź

Bibliografia

• Będkowski K., 2004, Skanowanie laserowe i jego zastosowanie w leśnictwie, Roczniki Geomatyki, 2(4), 33-40.
• Będkowski K., Bielecki A., 2017, Ocena dostępności zieleni w miejscu zamieszkania w miastach z wykorzystaniem NDVI oraz krzywej koncentracji Lorenza, Teledetekcja Środowiska, 57(2), 5-14.
• Będkowski K., Brach M., Banaszczak P., 2010, Sezonowa zmienność rozkładu chmury punktów skanowania laserowego w drzewostanach iglastych i jej związek z cechami taksacyjnymi drzewostanu, Sylwan 155(11), 736-748. DOI: 10.26202/sylwan.2010104.
• Bożętka B., 2008, Systemy zieleni miejskiej w Polsce - ewaluacja i problemy kształtowania. Problemy Ekologii Krajobrazu, 22, 49-63.
• Czekiel-Świtalska E., 2010, Rola zieleni w mieście na przykładzie centrum Szczecina, Przestrzeń i Forma, 13, 165-182.
• Durecka I., 2017, Parki jako element struktury przestrzennej miast Łódzkiego Obszaru Metropolitalnego, Uniwersytet Łódzki, Wydział Nauk Geograficznych (rozprawa doktorska).
• Grigillo D., Kanjir U., 2012, Urban object extraction from digital surface model and digital aerial images, ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 3, 215-220.
• Kankare V., Holopainen M., Vastaranta M., Puttonen E., Yu X., Hyyppä H., Alho P., 2013, Individual tree biomass estimation using terrestrial laser scanning, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 75, 64-75. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2012.10.003.
• Krukowski M., 2018, Modelowanie kartograficzne w ocenie jakości życia w mieście – aspekt zieleni miejskiej w Lublinie, Annales Universitatis Mariae Curie-Sklodowska, sectio B–Geographia, Geologia, Mineralogia et Petrographia, 73, 7-27.
• Krukowski M., Cebrykow P., Płusa, J., 2016, Klasyfikacja terenów zieleni w Lublinie na podstawie zdjęcia satelitarnego IKONOS 2, Barometr Regionalny. Analizy i prognozy, 2, 35-44.
• Kubalska J., Preuss R., 2014, Wykorzystanie danych fotogrametrycznych do inwentaryzacji zieleni na terenach zurbanizowanych, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 26, 75-86. DOI: 10.14681/afkit.2014.006.
• Lamprecht M., 2017, Osoby starsze w strefie wielkomiejskiej Łodzi. Ujęcie przestrzenne, Space-Society-Economy, 20, 23-41.
• Łukasiewicz A., Łukasiewicz S., 2016, Rola i kształtowanie zieleni miejskiej, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, Poznań.
• Marmol U., Będkowski K., 2008, Dokładność określenia wysokości drzew na podstawie numerycznego modelu koron drzew opracowanego z wykorzystaniem danych lotniczego skanowania laserowego, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 18, 377-385.
• Myeong S., Nowak D.J., Hopkins P.F., Brock R.H., 2001, Urban cover mapping using digital, high-spatial resolution aerial imagery, Urban Ecosystems, 5(4), 243-256.
• Niewiadomski A., 2013, Struktura i znaczenie terenów zieleni w Łodzi na tle dużych ośrodków miejskich w Polsce, Acta Universitatis Lodziensis. Folia Geographica Physica, 12(12), 33-47.
• Pieniążek M., Zych M., 2017, Mapy statystyczne. Opracowanie i prezentacja danych, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa.
• Rocznik Statystyczny województwa łódzkiego 2018. Wojewódzki Urząd Statystyczny w Łodzi, Łódź.
• Rocznik Statystyczny Rzeczypospolitej Polskiej 2018, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa.
• Rouse J.W., Haas R.H., Deering D.W., Schell J.A., 1973, Monitoring the vernal advancement and retrogradation (green wave effect) of natural vegetation, Progress Report RSC 1978-2, Texas A&M University, USA.
• Statystyka Łodzi 2018, Wojewódzki Urząd Statystyczny w Łodzi, Łódź.
• Stereńczak K., 2009, Lotniczy skaning laserowy [LiDAR] w badaniach na rzecz ochrony przyrody, Studia i Materiały Centrum Edukacji Przyrodniczo-Leśnej, 11(2), 135-143.
• Stereńczak K., 2013, Określanie zagęszczenia drzewostanów z wykorzystaniem danych z lotniczego skanowania laserowego, Sylwan 157(8), 607-617. DOI: 10.26202/sylwan.2012135.
• Stereńczak K., Będkowski K., Weinacker H., 2008, Accuracy of crown segmentation and estimation of selected trees and forest stand parameters in order to resolution of used DSM and nDSM models generated from dense small footprint LIDAR data, International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 27-32.
• Straub C., Koch B., 2011, Estimating single tree stem volume of Pinus sylvestris using airborne laser scanner and multispectral line scanner data, Remote Sensing, 3(5), 929-944. DOI: 10.3390/rs8090767.
• Strzeliński P., Wencel A., Zawiła-Niedźwiecki T., Zasada M., Jagodziński A., Chirrek M., 2007, Wybrane zdalne metody szacowania biomasy roślinnej w ekosystemach leśnych jako podstawa systemu raportowania bilansu węgla, Roczniki Geomatyki, 5(4), 7-16.
• Szumacher I., 2011, Funkcje terenów zieleni miejskiej a świadczenia ekosystemów, Prace i Studia Geograficzne, 46, 169-176.
• UMŁ 2016: Urząd Miasta Łodzi, Rejestr wyborców.
• Ustawa 2004: Ustawa o ochronie przyrody z 16 kwietnia 2004 roku, Dz.U., nr 92, poz. 880 (tekst jednolity Dz.U. z 20 października 2015 r., poz. 1651).
• Wężyk P., 2006, Wprowadzenie do technologii skaningu laserowego w leśnictwie, Roczniki Geomatyki, 4(4), 119-132.
• Wężyk P., Hawryło P., Szostak M., 2016, Determination of the number of trees in the Bory Tucholskie National Park using crown delineation of the canopy height models derived from aerial photos matching and airborne laser scanning data, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 28, 137-156. DOI: 10.14681/afkit.2016.011.
• Wężyk P., Tompalski P., de Kok R., Szostak M., Kukawski M., 2010, Metoda szacowania liczby drzew w drzewostanie z wykorzystaniem danych ALS i ortoobrazów, Sylwan, 154(11), 773-782. DOI: 10.26202/sylwan.2009230.
• Worm A., 2019, Charakterystyka roślinności miejskiej z wykorzystaniem danych obrazowych oraz skaningu laserowego na przykładzie centrum Łodzi, Uniwersytet Łódzki, Wydział Nauk Geograficznych, Instytut Geografii Miast i Turyzmu, Zakład Geoinformacji (praca dyplomowa, prom. K. Będkowski).
• Wysocki C., 2008, Miasto jako specyficzne środowisko życia roślinności, Nauka-Przyroda-Technologie, 2(4), 1-10, http://www.npt.up-poznan.net/tom2/zeszyt4/art_25.pdf.