Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  roślinność miejska
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Wpływ roślin na zmienność krajobrazu miasta
PL
Roślinność jest nieodłącznym elementem miasta spełniającym szereg podstawowych funkcji ekologicznych, ochronnych i estetycznych. Ponadto kreuje, uzupełnia i scala przestrzeń urbanistyczną, niejednokrotnie podnosząc walory architektury. Ze względu na zmienność sezonową i przemijalność roślin, również krajobraz miejski podlega nieustającym przemianom. Istotny wpływ na to majązmiany fenologiczne roślinności. Różnorodność gatunkowa i bogactwo odmian dendroflory przyczyniają się do różnorodności krajobrazu miejskiego, podczas gdy sezonowa zmienność roślin wpływa na jego efemeryczność. W opracowaniu podjęto próbę przedstawienia, w jaki sposób sezonowa zmienność roślinności wpływa na krajobraz miejski na przykładzie Lublina.
EN
Vegetation is an integral part of the city, serving many essential ecological, protective, and aesthetic functions. It creates, complements, and unifies urban space, often enhancing the qualities of architecture. Due to the changeability and impermanence of plants, the urban landscape is also in constant transformation. This is significantly influenced by phenological changes in vegetation. The species diversity and richness of the dendroflora varieties contribute to the landscape diversity, while the seasonal variation of plants impacts its ephemerality. The study attempts to present how the seasonal variability of vegetation affects the urban landscape.
EN
With the rapid development of urban area of Xi’an in recent years, the contradiction between ecological environmental protection and urban development has become prominent. The traditional remote sensing classification method has been unable to meet the accuracy requirements of urban vegetation monitoring. Therefore, how to quickly and accurately conduct dynamic monitoring of urban vegetation based on the spectral component characteristics of vegetation is urgent. This study used the data of Landsat 5 TM and Landsat 8 OLI in 2011, 2014 and 2017 as main information source and LSMM, region of variation grid analysis and other methods to analyse the law of spatial-temporal change of vegetation components in Xi’an urban area and its influencing factors. The result shows that: (1) The average vegetation coverage of the study area from 2011 to 2017 reached more than 50 %, meeting the standard of National Garden City (great than 40 %). The overall vegetation coverage grade was high, but it had a decreasing trend during this period. (2) The vegetation in urban area of Xi’an experienced a significant change. From 2011 to 2017, only 30 % of the low-covered vegetation, 24.39 % of the medium-covered vegetation and 20.15 % of the high-covered vegetation remained unchanged, while the vegetation in the northwest, northeast, southwest and southeast of the edge of the city’s third ring changed significantly. (3) The vegetation quality in urban area of Xi’an has decreased from 2011 to 2014 with 6.9 % of vegetation coverage reduced; while from 2014 to 2017, the overall vegetation quality of this area has improved with 2.1 % of the vegetation coverage increased, which was mainly attributed to urban construction and Urban Green Projects. This study not only can obtain the dynamic change information of urban vegetation quickly, but also can provide suggestions and data support for urban planning of ecological environmental protection.
PL
Głównym celem prezentowanych badań było opracowanie zautomatyzowanej metody kartowania klas pokrycia terenu występujących w przestrzeni miejskiej, na drodze integracji komplementarnych technologii, tj.: wysokorozdzielczych zobrazowań satelitarnych (GeoEye-1) oraz chmur punktów lotniczego skanowania laserowego (ALS). Cel cząstkowy polegał również na porównaniu dokładności klasyfikacji OBIA zbiorowisk roślinnych w oparciu o różne zestawy danych wejściowych, w stopniu możliwie maksymalnie zautomatyzowanym, bez stosowania jakichkolwiek pól treningowych. Jednocześnie autorzy postawili sobie za cel przedstawienie statystyk przestrzennych opisujących zieleń miejską w wymiarze 3D i zaproponowali szersze wykorzystanie danych ALS.
EN
The paper presents first results of advanced research concerning the use of integrated airborne laser scanning data and high resolution satellite images for the purpose of urban land cover mapping, particularly vegetation. Object-based image analysis was used for data processing, without any training areas and with three different approaches: A - only ALS data; B - based on GeoEye-1 satellite image only; C - based on both integrated datasets. Using integrated point clouds with spectral information stored in GeoEye-1 bands resulted in the best classification outcome (Kappa = 0.83), allowing detection of all classes that were the subject of analysis. Vertical structure assessment possibilities with the use of point cloud data were also shown in the paper.
4
Content available remote Human impact on plant communities in urban area assessed with hemeroby grades
EN
Paper presents a scale of hemeroby of 86 plant communities constituting the vegetation cover of Szczecin (northwestern Poland), studied in the years 1999-2002. The applied nine-grade hemeroby scale expresses the anthropogenic transformation of habitats and enables the presentation of the vegetation resilience to human impact. The hemeroby spectrum of the analysed syntaxa differs from one grade in case of highly specialised communities (either semi-natural or synanthropic, like Typhetum latifoliae and Eragrostio-Polygonetum) to six grades - for communities found both on semi-natural and highly modified habitats, usually occupying eutrophic biotopes (like Urtico-Calystegietum and Urtico-Aegopodietum).
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.