Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Wężyk P.

1 2006

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!
Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: fotointerpretacja uszkodzeń drzewostanów

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Integracja technologii geoinformatycznych w analizie uszkodzeń lasu spowodowanych przez huragan w Puszczy Piskiej

Wężyk P.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

2006

Vol. 16

547--556

W dniu 4 lipca 2002 roku, w północno-wschodniej Polsce huragan zniszczył 330 km² drzewostanów, w tym kompletnie 17 000 ha (straty 3.6 mln m³ drewna). Na zniszczonym fragmencie obszaru w Puszczy Piskiej utworzono Las Ochronny „SZAST” (445 ha). Nalot fotogrametryczny wykonano dnia 14.11.2002 r. z zastosowaniem zdjęć spektrostrefowych w skali 1:15 000. Użycie technologii geoinformatycznych w projekcie polegało na jednoczesnym wykorzystywaniu: odbiorników GPS, cyfrowej stacji fotogrametrycznej, oprogramowania do przetwarzania obrazów oraz narzędzi GIS. Te ostatnie integrowały wyniki pomiarów fotogrametrycznych z bazami danych geometrycznych i atrybutowych. W terenie stworzono klucz interpretacyjny obejmujący 8 klas uszkodzeń drzewostanów. Digitalizacja 10 modeli pozwoliła na wydzielenie 1 576 poligonów na obszarze 1965.60 ha, które na drodze analiz przestrzennych porównano z 726 poligonami pododdziałów z Leśnej Mapy Numerycznej. Analizowano warstwę wynikową 4 973 poligonów o atrybutach przejętych ze stereodigitalizacji oraz z bazy danych SILP\LAS. Największe nasilenie szkód (klasa 4.2) zanotowano na obszarze 533.6 ha poza lasem ochronnym „SZAST” (las administrowany przez PG LP). Na obszarze „SZAST” znalazło się 87.51 ha drzewostanów w tej klasie uszkodzeń, przy czym największe powierzchnie zajęła klasa 4.1 (125.81 ha). NMT obszaru pozwolił na wygenerowanie ortofotografii cyfrowych, które po mozaikowaniu i wyrównaniu tonalnym skompresowano (algorytm ECW) do wielkości 123 MB. Przeprowadzone badania potwierdziły konieczność stosowania technologii geoinformatycznych zapewniających: szybkie pozyskanie, przetworzenie i generowanie obiektywnych i weryfikowalnych geodanych. Wspierają one procesy podejmowania decyzji na obszarach klęsk żywiołowych.

July 4th 2002 saw the biggest storm disaster in Polish State Forest (PG LP) history, located in northeastern Poland. It caused huge losses in forest areas in the Puszcza Piska Primeval Forest, across an area of 330 km² (130 km long and several km wide). The area of completely destroyed forest area was about 170 km2. An initial estimation of the stand volume damage was ca. 3.6 mln m³. The PG LP administration immediately decided to make a forest inventory supported by CIR aerial images (Kodak Aerochrom Infrared 1443; scale 1:15 000, date: Nov. 14, 2002). At the same time, for scientific purposes, a decision was made to establish an observation area (“SZAST”) of the natural forest regeneration process in the totally destroyed parts of the forests. The precision inventory of the “SZAST” area and surrounding buffer zone was based on geoinformation technologies. The CIR aerial images were elaborated on the “DEPHOS” digital photogrammetric station. The GCP points for the aerotriangulation process were collected using DGPS receivers. Following the standards of the IBL (specially prepared by Dr. Glaz) classification, the 3D digitizing was done covering four main Levels 0-4 with 6 sub-levels (detailed description). 1 576 polygons collected, covering an area of 1 965.60 ha. The training areas for the photointerpretation team were collected using DGPS and GIS based on the Digital Forest Map (with a SILP/LAS description database). The digital orthophotomap mosaic (color balanced 3.15 GB GeoTIFF) was generated based on the CIR aerial photos and the DSM (Digital Surface Model). After the wavelet compression (ratio 1:26) to ECW format (123.05 MB) the CIR-orthophotomap can be used, not only in Desktop- or Mobile-GIS, but also in every office (like MS Word, Power Point) application. The study confirmed the necessity of using of GI-T for: quick retrieval, processing and generating objective geodata which can be verified and support decision processes in areas of natural disasters.