Application of NOAA AVHRR satellite images for studying various environmental and climatic conditions in Polish forests

• Autorzy: Bochenek Z. , Ziółkowski D. , Bartold M.

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie obrazów satelitarnych NOAA AVHRR do badania warunków środowiskowych i klimatycznych w polskich lasach

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The main objective of the presented work is to make an evaluation of the applicability of low-resolution satellite data for studying the condition of Polish forests being under impact of various climatic and environmental factors. NOAA AVHRR images were used in the work; vegetation indices derived from these images were combined with meteorological parameters obtained from weather stations. Six forest study areas representing different climatic and environmental conditions were used in the research work. The results of the study revealed that there are statistical relationships between remote sensing based indices derived for forest areas from low-resolution satellite data and temperature information characterizing climatic conditions, especially in the first part of the growing season. These findings were confirmed both in the spatial context – in various climatic zones – and in the temporal context.

PL

Głównym celem prezentowanej pracy jest ocena możliwości wykorzystania niskorozdzielczych obrazów satelitarnych do badania kondycji drzewostanów w polskich lasach, będących pod wpływem różnych czynników klimatycznych i środowiskowych. W pracy zostały wykorzystane obrazy satelitarne NOAA AVHRR; wskaźniki roślinności określone na podstawie tych obrazów zostały porównane z parametrami meteorologicznymi otrzymanymi z naziemnych stacji pogodowych. Badania przeprowadzono dla 6 obszarów leśnych reprezentujących różne warunki klimatyczne i środowiskowe. Wyniki prac wykazały, iż istnieją statystyczne zależności pomiędzy wskaźnikami roślinności określanymi na podstawie niskorozdzielczych obrazów satelitarnych a temperaturą powietrza charakteryzującą warunki klimatyczne, zwłaszcza w pierwszej części okresu wegetacyjnego. Wnioski te zostały potwierdzone w aspekcie przestrzennym – w różnych strefach klimatycznych oraz w aspekcie czasowym.

Słowa kluczowe

EN

climate change; forest monitoring; low resolution satellite data; vegetation index

PL

zmiany klimatyczne; monitoring lasów; niskorozdzielczy obraz satelitarny; wskaźnik roślinności

• Wydawca: Instytut Geodezji i Kartografii
• Czasopismo: Geoinformation Issues
• Rocznik: 2015
• Tom: Vol. 7, no. 1(7)
• Strony: 29--37
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Bochenek Z.

• Institute of Geodesy and Cartography, 27 Modzelewskiego St., 02-679, Warsaw, Poland, Tel.: [phone], Fax: [phone]

autor

Ziółkowski D.

• Institute of Geodesy and Cartography, 27 Modzelewskiego St., 02-679, Warsaw, Poland, Tel.: [phone], Fax: [phone]

autor

Bartold M.

• University of Warsaw, Faculty of Geography and Regional Studies, Department of Geoinformatics, Cartography and Remote Sensing; Institute of Geodesy and Cartography, 27 Modzelewskiego St., 02-679, Warsaw, Poland, Tel.: [phone], Fax: [phone]

Bibliografia

• [1] Bojanowski J., Kowalik W., Bochenek Z., (2009): Noise reduction of NDVI time-series: a robust method based on Savitzky-Golay filter, Annals of Geomatics 2009, Vol. VII, No 2(32), pp. 13–21.
• [2] Bokhorst S., Tømmervik H., Callaghan T., Phoenix G., Bjerke J.W., (2012): Vegetation recovery following extreme winter warming events in the sub-Artic estimated using NDVI from remote sensing and handheld passive proximal sensors, Environmental and Experimental Botany 81, pp. 18–25.
• [3] Griffiths P., Kuemmerle T., Baumann M., Radeloff V.C., Abrudan I.V., Lieskovsky J., Munteanu C., Ostapowicz K., Hostert P., (2014): Forest disturbances, forest recovery, and changes in forest types across the Carpathian ecoregion from 1985 to 2010 based on Landsat image composites, Rem. Sens. of Environment, Vol. 151, pp. 72–88.
• [4] Hawinkel P., Swinnen E., Lhermitte S., Verbist B., Van Orshoven J., Muys B., (2015): A time series processing tool to extract climate-driven interannual vegetation dynamics using Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD), Rem. Sens. of Environment, Vol. 169, pp. 375–389.
• [5] Hermosilla T., Wulder M.A., White J.C., Coops N.C., Hobart G.W., (2015): Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984 to 2012 using Landsat-derived timeseries metrics, Rem.Sens. of Environment, Vol. 170, pp. 121–132.
• [6] Ivits E., Cherlet M., Tóth G., Sommer S., Mehl W., Voght J., Micale F., (2012): Combining satellite derived phenology with climate data for climate change impact assessment, Global and Planetary Change 88-89, pp. 85–97.
• [7] Jamali S., Jönsson P., Eklundh L., Ardö J., Seaquist J., (2015): Detecting changes in vegetation trendsusing time series segmentation, Rem. Sens. of Environment, Vol. 156, pp. 182–195.
• [8] Jepsen J.U., Hagen S.B., Høgda K.A., Ims R.A., Karlsen S.R., Tømmervik H., Yoccoz N.G., (2009): Monitoring the spatio-temporal dynamic of geometric moth outbreaks in birch forest using MODIS-NDVI data, Rem. Sens. of Environment, Vol. 113, pp. 1939–1947.
• [9] Krishnan P., Kochendorfer J., Dumas E.J., Guillevic P.C., Baker C.B., Meyers T.P., Martos B., (2015): Comparison of in-situ, aircraft, and satellite land surface temperature measurements over a NOAA Climate Reference Network site, Rem. Sens. of Environment, Vol. 165, pp. 249–264.
• [10] Lambin E.F., Ehrlich D., (1997): Land cover changes in sub-Saharan Africa (1982–1991): Application of a change index based on remotely sensed surface temperature and vegetation indices at a continental scale, Rem. Sens. of Environment, Vol. 61, pp. 181–200.
• [11] Lhermitte J., Verbesselt W., Verstraeten W., Coppin P., (2011): A comparison of time series similarity measures for classification and change detection of ecosystem dynamics, Rem. Sens. of Environment, Vol. 115, Issue 12, pp. 3129–3152.
• [12] Li Z., Huffman T., McConkey B., Townley-Smith L., (2013): Monitoring and modeling spatial and temporal patterns of grassland dynamics using time-series MODIS NDVI with climate and stocking data, Rem. Sens. of Environment, Vol 138, pp. 232–244.
• [13] de Moura Y.M., Hilker T., Lyapustin A., Galvão L.S., dos Santos J.R., Anderson L.O., de Sousa C.H.R., Arai E., (2015): Seasonality and drought effects of Amazonian forests observed from multi-angle satellite data, Rem. Sens. of Environment, Vol. 171, pp. 278–290.
• [14] Stow D.A., Hope A., McGuire D., Verbyla D., Gamon J., Huemmrich F., Houston S., Racine C., Sturm M., Tape K., Hinzman L., Yoshikawa K., Tweedie C., Noyle B., Silapaswan C., Douglas D., Griffith B., Jia G., Epstein H., Walker D., Daeschner S., et al. (2004): Remote sensing of vegetation and land-cover change in Arctic Tundra Ecosystems, Rem. Sens. of Environment, Vol. 89, Issue 3, pp. 281–308.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.