Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
This paper evaluates the pathological condition of Belarusian forests with the use of monitoring of traditional forest factors and remote sensing data. The aim of the research was to assess the condition of pine forests to monitor forest degradation based on biochemical analyzes of needle samples and aviation monitoring with the use of monitoring data and remote detection. The remote shooting was carried out quasi-synchronously with the ground sampling of needles using an unmanned aircraft complex of an aircraft type. Based on the results of biochemical analyzes of needle samples, biochemical indicators that characterize the stability and physiological state of pine were determined: the level of peroxidation of membrane lipids; the release of water-soluble substances from plant tissues, which reflect the integrity of the cell walls; the content of photosynthetic pigments in the needles.
PL
W artykule dokonano oceny stanu patologicznego białoruskich lasów na podstawie monitoringu tradycyjnych czynników leśnych i danych teledetekcyjnych. Ocenę stanu lasów sosnowych w celu określenia ich degradacji przeprowadzono na podstawie analiz biochemicznych próbek igieł oraz zdalnej detekcji. Zdalny monitoring z naziemnym pobieraniem igieł realizowano za pomocą bezzałogowego statku powietrznego. Na podstawie wyników analiz biochemicznych próbek igieł określono wskaźniki biochemiczne charakteryzujące stabilność i stan fizjologiczny drzewostanu sosny, w tym: poziom peroksydacji lipidów błony; uwalnianie substancji rozpuszczalnych w wodzie z tkanek roślinnych, które odzwierciedlają integralność ścian komórkowych; zawartość barwników fotosyntetycznych w igłach.
PL
Celem pracy jest ocena możliwości wykorzystania danych satelitarnych do określania dat początku i końca okresu wegetacyjnego. Analizowane charakterystyki zostały wyznaczone na podstawie wartości wskaźnika wegetacji Enhanced Vegetation Index (EVI) oraz obrazów satelitarnych o rozdzielczości przestrzennej 500 m, pochodzących ze skanera MODIS (produkt MOD12Q2). Stosując tę metodę, daty początku i końca okresu wegetacyjnego wyznaczono dla obszarów w promieniu 10 km od miejsca położenia trzech posterunków meteorologicznych na terenie Lubelszczyzny: Czesławic k. Nałęczowa, Felina (wschodnia część Lublina) oraz Bezka k. Chełma. Okres badań obejmował lata 2001-2009, zaś daty odnosiły się do wybranych rodzajów pokrycia terenu (gruntów ornych, łąk i lasów). Stwierdzono, że na podstawie danych wyznaczonych na bazie wskaźnika EVI okres wegetacyjny trwał średnio o miesiąc krócej w stosunku do charakterystyk, obliczonych metodami tradycyjnymi, tj. Gumińskiego i Huculaka-Makowca. Ponadto początek okresu wegetacyjnego, wyznaczonego metodą teledetekcyjną, był istotnie statystycznie skorelowany ze średnią wartością temperatury powietrza w okresie styczeń-marzec oraz z liczbą dni z pokrywą śnieżną od grudnia do marca. Z kolei daty końca okresu wegetacyjnego wykazywały największą współzmienność z sumami promieniowania całkowitego we wrześniu
EN
The aim of this study is to evaluate the possibility of using satellite data to determine dates of the onset and end of the growing season. The analysed characteristics were determined based on the Enhanced Vegetation Index (EVI) and satellite images with spatial resolution of 500 m, derived from MODIS scanner (MOD12Q2 product). Based on this method, dates of the onset and end of the growing season were determined for areas within 10 km from the location of three meteorological stations in the Lublin Region: Czesławice near Nałęczów, Felin (eastern district of Lublin) and Bezek near Chełm. The study period covered the years 2001-2009 and dates referred to the selected land cover types (arable lands, meadows and forests). It was found that the growing season determined with the remote sensing method was on average shorter by one month compared with that estimated with traditional methods such as those by Gumiński and Huculak-Makowiec. The onset of the growing season was significantly correlated with the mean air temperature in January-March period and the number of days with snow cover from December to March. In addition, dates of the end of growing season showed the highest correlation with the sum of the total radiation in September.
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.