Ocena stanu roślinności na zielonych ścianach z wykorzystaniem metod teledetekcyjnych

• Autorzy: Skarżyński D. , Pływaczyk A. , Pęczkowski G.

Identyfikatory

DOI

10.12912/23920629/58919

Warianty tytułu

EN

Condition of vegetation on the green wall with the use of remote sensing methods

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Badania nad możliwością wykorzystania metod teledetekcyjnych w celu oceny stanu roślinności na zielonych ścianach wykonano na modelach doświadczalnych w latach 2010–2011. Analizowano dwa modele różniące się pomiędzy sobą podłożem wegetacyjnym: model retencyjny (MR I) z substratem glebowym oraz model ekonomiczny (ME II) z filcem hydroponicznym. W poszczególnych panelach posadzono rośliny reprezentujące krzewy, byliny oraz trawy. Łącznie na modelach doświadczalnych zastosowano 60 gatunków roślin dobranych w zależności od wystawy ścian. Ocenę kondycji roślin wykonano na podstawie prowadzonych obserwacji terenowych oraz analizy znormalizowanego wskaźnika roślinności NDVI (ang. Normalized Difference Vegetation Index). Stwierdzono, że roślinność na modelu retencyjnym (MR I) posiada znacznie wyższe wartości wskaźnika NDVI w porównaniu z modelem ekonomicznym (ME II). Porównanie procentowego pokrycia paneli modelu retencyjnego (MR I) i ekonomicznego (ME II) przez roślinny wykonano poprzez oddzielenie płaszczyzny tła od powierzchni roślin, ustalając jako kryterium podziału wskaźnik NDVI z przedziału od -1 do 0,2. Wykazano wyraźny kontrast pomiędzy stopniem pokrycia na badanych modelach na poszczególnych elewacjach. Na modelu retencyjnym (MR I) pokrycie paneli roślinami było znacznie większe niż na modelu ekonomicznym (ME II), gdzie rozwój roślin był ograniczony. Rozwój roślinności na modelu retencyjnym (MR I) z wykorzystaniem substratu glebowego w panelach roślinnych był prawidłowy co wskazuje na możliwość stosowania tego typu rozwiązań w warunkach klimatycznych Dolnego Śląska. Roślinność na modelu ekonomicznym (ME II) charakteryzuje gorszy rozwój w całym okresie wegetacyjnym, dlatego też nie jest on zalecany. Badania wykazały, że możliwa jest ocena stanu roślinności na zielonych ścianach z wykorzystaniem metod teledetekcyjnych bazujących na zmodyfikowanym sprzęcie fotograficznym.

EN

Research on the possibility of using remote sensing methods to evaluate condition of vegetation on the green walls were performed on experimental models in 2010–2011. Two models that differ from one another with vegetation layer were analyzed: a retention model (MR I) with substrate soil and an economic model (ME II) with hydroponic felt. In the individual panels plants representing shrubs, perennials and grasses were planted. In total, on experimental models 60 plant species was applied depending on the exhibition of the walls. The evaluation of the plants condition was performed based on field observations and the analysis of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Evaluation of vegetation condition using remote sensing methods leads to the conclusion that the vegetation on retention model (MR I) have a much higher NDVI index value compared with the economic model (ME II). The comparison of the percent coverage of panels on retention model (MR I) and economic model (ME II) by the plants was done by separating the background plane from the plant surface. As a division criterion NDVI ratio in the range from -1 to 0.2 was taken. The results showed a clear contrast between the level of plant coverage of the examined models for individual facades. On the retention model (MR I) panels plant covering was significantly higher than on an economic model (ME II) where plant growth was limited. The growth of vegetation on the retention model (MR I) using substrate soil in plant panels was normal suggesting the potential use of such solutions in the climatic conditions of Lower Silesia. Vegetation on the economic model (ME II) is characterized by a worse growth throughout the growing season, which is why it is not recommended. The study showed that it is possible to evaluate the conditions of vegetation on the green walls with the use of remote sensing methods based on a modified photographic camera.

Słowa kluczowe

PL

teledetekcja; NDVI; ocena stanu roślinności; zielone ściany; pokrycie

EN

remote sensing; NDVI; evaluation of vegetation condition; green walls; coverage

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
• Czasopismo: Inżynieria Ekologiczna
• Rocznik: 2015
• Tom: Nr 43
• Strony: 166--171
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys.

Twórcy

autor

Skarżyński D.

• Instytut Kształtowania i Ochrony Środowiska, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu, pl. Grunwaldzki 24, 50-363 Wrocław

autor

Pływaczyk A.

• Instytut Kształtowania i Ochrony Środowiska, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu, pl. Grunwaldzki 24, 50-363 Wrocław

autor

Pęczkowski G.

• Instytut Kształtowania i Ochrony Środowiska, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu, pl. Grunwaldzki 24, 50-363 Wrocław

Bibliografia

• 1. Asner G.P. 1998. Biophysical and biochemical sources of variability in canopy reflectance. Remote Sensing of Environment, 64, 234–253.
• 2. Białousz S., Ciołkosz A. 2008. Zastosowania teledetekcji satelitarnej w badaniach środowiska w Polsce. Nauka Polska, nr 3.
• 3. Jarocińska A., Zagajewski B. 2008. Korelacje naziemnych i lotniczych teledetekcyjnych wskaźników roślinności dla zlewni Bystrzanki. Teledetekcja Środowiska, 40, 100–124.
• 4. Dąbrowska-Zielińska K., Ciołkosz A., Budzyńska M. 2008. Monitorowanie wzrostu i plonowania zbóż metodami teledetekcji. Problemy Inżynierii Rolniczej, nr 4, 45–54.
• 5. Głowienka E., Michałowska K. 2007. Możliwość monitorowania zmian środowiska z użyciem narzędzi GIS na przykładzie Słowińskiego Parku Narodowego. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 17, 241–250.
• 6. Kunz M., Nienartowicz A., Mizgalska M. 2008. Przestrzenne rozmieszczenie wrzosowisk w Zaborskim Parku Krajobrazowym. Teledetekcja środowiska, Warszawa.
• 7. Pontailler J.Y., Hymus G.J., Drake B.G. 2003. Estimation of leaf area index using ground-based remote sensed NDVI measurements: Validation and comparison with two indirect techniques. Canadian Journal of Remote Sensing, 26, 381–387.
• 8. Kozłowska T., Kosiński K., Kwiecień R., Ziaja W. 2004. Zastosowanie wskaźnika NDVI do wyróżniania łąk o różnym poziomie użytkowania i uwilgotnienia. Woda - Środowisko - Obszary Wiejskie, 4(1), 201–218.
• 9. Pickle J. 2004. Making NDVI Images using the Sony F717 “Nightshot” digital camera and IR filters and software created for interpreting digital images. Museum of Science.
• 10. Pudełko R., Kozyra J., Mizak K. 2007. Zastosowanie fotografii CIR w badaniach rolno-środowiskowych. Fragmenta Agronomica.
• 11. Rabatel G., Gorretta N., Labbé S. 2011. Getting NDVI spectral bands from a single standard RGB digital camera: A methodological approach. La Laguna, Spain, 333–342.
• 12. Murphy R.J., Tolhurst T., Chapman M.G., Underwood A.J. 2004. Estimation of surface chlorophyll on an exposed mudflat using digital colour-infrared (CIR) photography. Estuarine Coastal and Shelf Science, 59, 625–638.
• 13. Uździcka B., Juszczak R., Sakowska K., Olejnik J. 2012. Związek pomiędzy wskaźnikiem LAI a spektralnymi wskaźnikami roślinności na przykładzie wybranych gatunkach roślin uprawnych. Woda, Środowisko, Obszary Wiejskie, 12, z. 2(38), 283–311.