PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Teledetekcyjna metoda kategoryzacji zagrożenia pożarowego lasu

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Forest fire risk categorisation derived from satellite images
Konferencja
Ogólnopolskie Sympozjum Geoinformacji „Geoinformacja zintegrowanym narzędziem badań przestrzennych” (15-17.09.2003 ; Wrocław – Polanica Zdrój, Polska)
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule przedstawiono możliwości wykorzystania obrazów satelitarnych w opracowaniu kategoryzacji zagrożenia pożarowego lasu. Opracowanie przeprowadzono na obrazach z satelity LANDSAT TM I IKONOS, stwierdzając większą przydatność obrazów LANDSAT TM do tego rodzaju pracy. Nowatorskim rozwiązaniem jest odniesienie kategoryzacji do poziomu leśnictw, co pozwala na większą operatywność w podejmowaniu działań służb leśnych w zakresie ochrony przeciwpożarowej lasu. Klasyfikacji zagrożenia pożarowego lasu dokonano uwzględniając takie wskaźniki teledetekcyjne jak: NDVI, TNDVI, IHT oraz analizując rozkład przestrzenny i liczbę pożarów w ciągu ostatnich sześciu lat. Wyróżniono zgodnie z obowiązującą w Lasach Państwowych kategoryzacją trzy klasy: 1 – najwyższa kategoria zagrożenia pożarowego, 2 – średnia kategoria zagrożenia pożarowego, 3 – najniższa kategoria zagrożenia pożarowego.
EN
In this article elaborated the remote sensing method for fire forest risk categorization. Was taken images from LANDSAT TM and IKONOS. The image from LANDSAT TM was more suitable for this classification. During works was consider such indexes as NDVI, TNDVI and IHT. The maps was made for all forest complexes but the last is for border of state forest units. Map in this scale helps regional administration in their protection against forest fire.
Rocznik
Tom
Strony
451--455
Opis fizyczny
Bibliogr. 3 poz.
Twórcy
  • Uniwersytet Warszawski, Wydział Geografii i Studiów Regionalnych, Zakład Teledetekcji Środowiska
Bibliografia
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-bb192968-988d-4cc1-9ca5-1a30431007c4
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.