Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Alberta’s oil sands mining operations rank among the largest human-made structures globally. Monitoring through the use of Synthetic Aperture Radar (SAR) and Multispectral satellite imaging is an indispensable strategy in attaining sustainable development and mitigating deforestation in the third-largest verified oil reserves worldwide. This paper introduces a novel approach for cost-effective and reliable monitoring of deforestation caused by oil sands mining, avoiding cumbersome methods. It focuses on observing forest/non-forest areas affected by Suncor Energy Company’s mining assets in Alberta, using a combination of SAR and Multispectral satellite remote sensing. Radar images from Sentinel-1B and Multispectral images from Sentinel-2A were analyzed with SNAP 8.0 and QGIS within a time series from June 2017 to June 2020, providing detailed information to monitor better the potential environmental impact of oil sands mining activities in Canada. The Sentinel satellite system offers several advantages, including near-global coverage, elevated spatial resolution for detecting small-scale deforestation instances, and the ability to track temporal and dynamic changes through time-series analysis. Additionally, the system’s open data policy promotes accessibility, collaboration among researchers, and innovative deforestation monitoring applications. The research results hold potential value for decision-makers, enhancing the efficiency and sustainable development of Suncor’s mining operations.
EN
The study evaluated the space-time fluctuations of the land cover land use changes (LULCC) in the peri-urban rural districts of Greater Kumasi in Ghana from 1990 to 2020. Several satellite images derived from medium to high-level spatial resolution (Landsat, Disaster Monitoring Constellation (DMC) and Sentinel) in decadal intervals of 1990-2000; 2000-2010 and 2010-2020 were analyzed. The multi-temporal satellite images were preprocessed (georeferenced, radiometrically, and geometrically corrected). The Land use land cover (LULC) maps were derived using the Maximum Likelihood Classifier (MLC) technique and the maps were validated. Comparisons were undertaken in post-classification for the LULCC detection analysis. Closed Forest, Open Forest, Agriculture, Built-up and Water were the five LULC categories defined. Accuracy assessments of the LULC maps were very satisfactory. The results displayed a disturbing forest loss trend. There was forest degradation in protected forests and deforestation in forests outside designated areas from 1990 to 2020. The land use class of Agriculture reduced over the period 1990-2020. For agrarian communities in the study area, this is cause for concern however, it still represented a sizeable land use. Built up category was the largest gainer from 2.27% in 1990 to 18.60% in 2020. Overall, from 1990 to 2020, 62933.20 ha (33.37%) of the study area had undergone an extensive LULCC. Temporal investigation shows that these variations occurred mainly between 1990 and 2000. There was a strong reafforestation in 2000-2010 and forest loss in 2010-2020. Closed forests were preserved, and Open forests were lost in the 30 years of study. This study adds to the endeavors of salvaging what is left of the natural environment and an effort to ascertain the proximate causes of LULCC in the area of study.
PL
W niniejszym artykule zbadano fluktuacje przestrzenno-czasowe zmian pokrycia terenu i użytkowania gruntów (LULCC) w wiejskich okolicach okręgu miejskiego Wielkie Kumasi w Ghanie w latach 1990-2020. Analizie poddano kilka obrazów satelitarnych o średniej i dużej rozdzielczości przestrzennej (Landsat, Disaster Monitoring Constellation - DMC i Sentinel) w interwałach dekadalnych 1990-2000, 2000-2010 i 2010-2020. Wieloczasowe obrazy satelitarne zostały poddane wstępnemu przetwarzaniu (korekcja radiometryczna i geometryczna). Mapy użytkowania terenu (LULC) zostały wygenerowane przy użyciu klasyfikatora największego prawdopodobieństwa (MLC), a następnie poddane ocenie dokładności. Porównania zostały wykonane poprzez analizę wykrywania zmian LULCC po przeprowadzonej klasyfikacji. Zdefiniowano pięć kategorii LULC: Lasy o zwartej strukturze, Lasy o luźnej strukturze, Tereny rolne, Tereny zabudowane i Woda. Ocena dokładności map LULC była bardzo zadowalająca. Wyniki pokazały niepokojącą tendencję ubytku powierzchni leśnych. Zaobserwowano w badanym okresie od 1990 do 2020 r. degradację lasów chronionych oraz wylesianie w lasach poza wyznaczonymi obszarami. Klasa użytkowania Terenów rolnych również zmniejszyła się w okresie 1990-2020. Dla społeczności rolniczych w obszarze badawczym jest to powód do zmartwienia, choć nadal tereny te zajmują istotną część analizowanego obszaru. Z kolei kategoria Terenów zabudowanych odnotowała największy wzrost z 2,27% w 1990 roku do 18,60% w 2020 roku, a obszar badawczy o powierzchni 62933,20 ha (33,37%) przeszedł znaczną zmianę LULCC. Badania wieloczasowe pokazują, że te zmiany wystąpiły głównie między rokiem 1990 a 2000. W latach 2000-2010 obserwowano silne nasadzenia leśne, natomiast w latach 2010-2020 nastąpiła utrata lasów. Lasy o zwartej strukturze zostały zachowane, a Lasy o luźnej strukturze doznały znaczącego zmniejszenia pola powierzchni w analizowanym okresie. Niniejsze badanie przyczynia się do wysiłków mających na celu ocalenie tego, co pozostało z naturalnego środowiska oraz określenie bezpośrednich przyczyn LULCC w obszarze badawczym.
PL
W listopadzie 2021 r. Komisja Europejska przyjęła wniosek dotyczący rozporządzenia w sprawie udostępniania na rynku unijnym, jak również wywozu z Unii niektórych towarów i produktów związanych z wylesianiem i degradacją lasów, zwane rozporządzeniem w sprawie wylesiania.
EN
The Global Environmental Monitoring Index (GEMI) represents a vegetation index that allows for making analysis. The index is not that sensitive to atmospheric effects. GEMI has been applied for the investigation of disruptions in the coniferous forests in Pernik Province, which is situated in the western parts of Bulgaria. The basic data comes from Landsat 8 and Corine Land Cover. The results of the study show that the index performs well in the distinguishment of broad-leaved vegetation from the coniferous one. At the same time the index doesn’t always provide satisfying results when it comes to deforestation. In conclusion GEMI provides good results, yet it’s use should be controlled and supported by other vegetation indices.
PL
Ostatnie 25 lat w Polsce cechują duże zmiany społeczno-gospodarcze, wyraźnie widoczne także w pokryciu i użytkowaniu terenu. W artykule przedstawiono charakterystykę ilościową, jakościową oraz przestrzenną zmian w pokryciu terenu, jakie zaszły w Polsce w latach 1990-2012, ze szczególnym zwróceniem uwagi na okresy: 1990-2000, 2000-2006 oraz 2006-2012. Analizy zostały wykonane na podstawie danych zgromadzonych w bazach CORINE Land Cover. Podstawowym celem badań była ocena zmian pokrycia terenu, które są następstwem zmian sposobu użytkowania ziemi w Polsce w okresie transformacji systemowej na przełomie XX i XXI wieku. Szczegółowo przeanalizowano przejmowanie gruntów rolnych i leśnych na budowę dróg oraz powiększanie terenów zabudowanych. Otrzymane wyniki pokazują, że powierzchnia zmian była stosunkowo niewielka i w żadnym z analizowanych okresów nie przekroczyła 1% powierzchni kraju. Zaobserwowano, że od 1990 roku następuje systematyczne zwiększanie terenów antropogenicznych głównie kosztem terenów rolniczych (gruntów ornych, sadów i plantacji oraz łąk i pastwisk) i zalesionych.
EN
The last 25 years in Poland are characterized by large socio-economic changes, clearly visible in the land cover. The article presents quantitative, qualitative and spatial characteristics of land cover changes in Poland in the years 1990-2012, with special attention paid to the periods 1990-2000, 2000-2006 and 2006-2012. The analyses base on CORINE land Cover data. The main objective of the study was to analyze the urbanization and accompanying land take of agricultural lands and forest for the construction of roads and the spread of built-up areas. The results show that the area of land cover changes was relatively small and it does not exceeded 1% of the country's territory. Since 1990 a systematic increase in anthropogenic areas is observed which is accompanying with afforestation, and decrease of arable lands.
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.