Metodyka oceny stanu środowiska przyrodniczego obszarów prawnie chronionych w Polsce w oparciu o zintegrowane dane teledetekcyjne i klimatyczne

• Autorzy: Musiał J.

Warianty tytułu

EN

The methodology of assessment of the environmental conditions in protected areas in POLAND based on integrated remote sensing and climatic data

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem opracowania jest prezentacja możliwości zastosowania obrazów satelitarnych w połączeniu z danymi klimatycznymi do badania chwilowych i długookresowych zmian zachodzących w środowisku przyrodniczym obszarów objętych ochroną prawną. Wykorzystanymi w pracy materiałami są: ośmiodniowe kompozycje obrazów satelitarnych pozyskane przez radiometr MODIS oraz autorska baza danych zawierająca informacje o wybranych elementach meteorologicznych (temperatura powietrza, opady, etc.). Długość analizowanej serii danych zawiera się w przedziale od 2000 do 2008 roku. Na podstawie zgromadzonych obrazów satelitarnych zostały wyprowadzone i skorygowane za pomocą filtru Savitzky-Golay wskaźniki roślinne NDVI oraz VCI. Uzyskane wskaźniki roślinne zostały uśrednione w ramach klas pokrycia terenu CORINE dla obszarów chronionych sieci NATURA 2000 w Polsce. Następnie łącząc ośmiodniowe wartości indeksów roślinnych z danymi klimatycznymi utworzono szeregi czasowe prezentujące przebieg tych dwóch elementów w poszczególnych latach. Obliczając współczynniki korelacji dla tego zestawu danych określono zależność fluktuacji wartości wskaźnika NDVI od warunków klimatycznych. Na wybranych przykładach potwierdzono przydatność proponowanej metody do oceny kondycji i zdolności środowiska przyrodniczego do regeneracji. Dzięki przeprowadzonym analizom, można było umiejscowić w czasie nagłe i gwałtowne zmiany zachodzące w środowisku, jak również ocenić ich skalę. Możliwości oceny długofalowych, powolnych zmian w środowisku zaprezentowano na przykładzie sukcesji roślinnej na hałdzie poeksploatacyjnej. Pojedyncze wyniki analiz opracowane dla każdego z obszarów NATURA 2000 zestawiono wyciągając ogólne wnioski na temat kondycji środowisk przyrodniczych w poszczególnych klasach pokrycia terenu.

EN

This work is intended to present the potential for using satellite images in combination with climatic data in order to analyse rapid and long-term changes occurring in the environments of protected areas. The materials used were 8 day compositions of MODIS satellite images and the author’s database of selected climatic data (i.e. air temperatures, precipitation). The data analysed covers the period 2000 to 2008. Vegetation indices (NDVI and VCI) derived from satellite data were smoothed and corrected with the Savitzky-Golay filter in order to reduce noise in the signal. The indices so calculated were averaged within the CORINE land cover classes for protected areas within the NATURA 2000 network in Poland. Then time series were created, presenting the interannual and long-term diversity of the 8-day values of the vegetation indices and climatic data values. Correlation coefficients were calculated for those datasets in order to examine dependency between the NVDI vegetation indices and climatic conditions. Selected environmental examples proved the usefulness of the proposed methodology in the assessment of environmental conditions and their capacity to recover from degradation. The results of the analyses enabled the researchers to identify the timing of severe and rapid changes in the environment and to evaluate their scale. The opportunities for assessing long-term changes were shown using the example of vegetation development on post-industrial tips. Individual results for particular protected areas were combined and some general conclusions were drawn.

Słowa kluczowe

PL

wskaźniki roślinne; NDVI; VCI; MODIS; monitoring środowiska; obszary chronione; dane klimatyczne

EN

vegetation indices; NDVI; VCI; MODIS; environmental monitoring; protected areas; climatic data

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2009
• Tom: Vol. 20
• Strony: 307--320
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz.

Twórcy

autor

Musiał J.

• Zakład Teledetekcji, Instytut Geodezji i Kartografii

Bibliografia

• 1.Adamczyk J., Będkowski K., 2005. Metody Cyfrowe w Teledetekcji. Wydawnictwo SGGW, Warszawa.
• 2.Bojanowski J., Kowalik W., Bochenek Z., 2009. Noise reduction of NDVI timeseries: a robust method based on Savitzky-Golay filter. Annals of Geomatics, Vol. 7, s. 13-21.
• 3.Dąbrowska-Zielińska K., Kogan F., Ciołkosz A., Gruszczyńska M., Kowalik W., 2002. Regional vegetation mapping and direct land surface parameterization from remotely sensed and site data. International Journal of Remote Sensing, Vol. 23, s. 1109-1125.
• 4.Dodson R., Marks R., 1997. Daily air temperature interpolated at high spatial resolution over a large mountainous region. Climate Research, Vol. 8, s. 1-20.
• 5.Kostuch R., Twardy S., 2006. Roślinność zasiedlająca hutnicze wysypiska wielkopiecowe Nowej Huty. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Przyrodniczego we Wrocławiu, Vol. 545, s. 1-10.
• 6.Maselli F., 2004. Monitoring forest conditions in a protected Mediterranean coastal area by the analysis of multiyear NDVI data. Remote Sensing of Environment, Vol. 89, s. 423−433.
• 7.Seiler R., Kogan F., Guo Wei, Vinocur M., 2007. Seasonal and interannual responses of the vegetation and production of crops in Cordoba – Argentina assessed by AVHRR derived vegetation indices. Advances in Space Research, Vol. 39, s. 88–94.
• 8.Senay G., Elliott R., 2000. Combining AVHRR-NDVI and landuse data to describe temporal and spatial dynamics of vegetation. Forest Ecology and Management, Vol. 128, s. 83−91.
• 9.Van Leeuwen W., Orr B., Marsh S., Herrmann S., 2006. Multi-sensor NDVI data continuity: Uncertainties and implications for vegetation monitoring applications. Remote Sensing of Environment, Vol. 100, s. 67−81.
• 10.Vermote E. F., El Saleous N. Z., Justice C. O., 2002. Atmospheric correction of MODIS data in the visible to middle infrared: First results. Remote Sensing of Environment, Vol. 83, s. 97−111.
• 11.Xiao J., Moody A., 2005. Geographic distribution of global greening trends and their climatic correlates: 1982 to 1998. International Journal of Remote Sensing, Vol. 26, s. 2371−2390.