Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Inżynieria Ekologiczna

1 2015

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: evaluation of vegetation condition

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Ocena stanu roślinności na zielonych ścianach z wykorzystaniem metod teledetekcyjnych

Skarżyński D., Pływaczyk A., Pęczkowski G.

Inżynieria Ekologiczna

2015

Nr 43

166--171

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.

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.