Oszacowanie różnorodności gatunkowej drzewostanów z wykorzystaniem ich reflektancji

• Autorzy: Kotlarz J. , Kubiak K. , Kacprzak M. , Czapski P.

Warianty tytułu

EN

Estimation of tree species diversity of forest stands based on their spectral reflectance

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

EN

Evaluation of the forest landscape diversity was investigated based on the multispectral aerial images using iterative Principal Component Analysis (PCA) methodology. In 2014, we carried out several photogrammetric flights over the experimental plots establish in the Krotoszyn Plateau (central Poland) documenting the vegetation cycle of forest stands dominated by oaks. Aerial photos of the spatial resolution about 25 cm of forest area in Karczma Borowa Forest District in the range of visible light (460−650 nm) and near infrared (700−930 nm) were collected by multispectral Quercus 6 platform placed on the aircraft. The aim of the study was to evaluate the diversity of forest vegetation cover using remote sensing data based on spectral signatures of plants without complete classification of fractional vegetation cover and species identification in the field. Recursive PCA on data collection from the multispectral images helped to determine with the semi−automatic mode the number of land cover classes, including the classes of vegetation. Based on the radiometric data, the separation of inorganic matter from vegetation and diversity indicators of forest stands on the image area were evaluated. With the PCA method, along the most volatile vectors, the first division into land cover classes of vegetation was conducted. As a result of the first iteration of PCA, three classes of vegetation: deciduous trees, conifers and forest undergrowth was determined. In the second iteration, classes of forest vegetation were separated and interpreted as the area dominated by a single species of tree or shrub. The second iteration divided the deciduous plant image area in plots dominated by English oak stands with an admixture of birch and red oak. Based on the number of pixels in classes representing individual plant species, Shannon−Wiener (H) and Simpson (D) diversity indices were determined. By described methodology, it was found that the differences between the H and D indices for the imagery area after the first and second PCA iteration were small. The relevance of performing successive iterations of PCA analysis, and thus the full identification of species, in the context of diversity calculation should be the subject of further study.

Słowa kluczowe

PL

lesnictwo; fotogrametria; drzewostany; roznorodnosc gatunkowa; drzewa lesne; reflektancja; zdjecia lotnicze; zdjecia wielospektralne; analiza skladowych glownych

• Wydawca: -
• Czasopismo: Sylwan
• Rocznik: 2016
• Tom: 160
• Numer: 12
• Opis fizyczny: s.1036-1045,rys.,tab.,bibliogr.

Twórcy

autor

Kotlarz J.

• Zakład Teledetekcji, Instytut Lotnictwa w Warszawie, al.Krakowska 110/114, 02-256 Warszawa

autor

Kubiak K.

• Zakład Teledetekcji, Instytut Lotnictwa w Warszawie, al.Krakowska 110/114, 02-256 Warszawa
• Zakład Ochrony Lasu, Instytut Badawczy Leśnictwa, Sękocin Stary ul.Braci Leśnej 3, 05-090 Raszyn

autor

Kacprzak M.

• Zakład Teledetekcji, Instytut Lotnictwa w Warszawie, al.Krakowska 110/114, 02-256 Warszawa

autor

Czapski P.

• Zakład Teledetekcji, Instytut Lotnictwa w Warszawie, al.Krakowska 110/114, 02-256 Warszawa

Bibliografia

• Badurska M., Drzewiecki W., Tokarczyk P. 2009. Mapy podstawowych form pokrycia i użytkowania terenu zlewni Raby powyżej zbiornika Dobczyckiego – porównanie dokładności klasyfikacji pikselowej i obiektowej obrazów LANDSAT TM. Teledetekcja Środowiska 42: 15-21.
• Cowan N. B., Strait T. E. 2013. Determining Reflectance Spectra of Surfaces and Clouds on Exoplanets. The Astrophysical Journal Letters.
• Czapski P., Kacprzak M., Korniluk T., Kotlarz J., Kubiak K., Mazur A., Mrowiec K., Oszako T., Pieniążek J., Pośpieszczyk A., Tkaczyk M., Wodziński K., Zalewska N. 2014. Budowa i zastosowanie platformy wielosensorowej w badaniu wybranych parametrów środowiska. Prace Instytutu Lotnictwa 234: 126-142.
• Iqbal J., Ahmed Z. 2014. Evaluation of Landsat TM5 Multispectral Data for Automated Mapping of Surface Soil Texture and Organic Matter in GIS. European Journal of Remote Sensing (47): 557-573.
• Magguran A. E. 1988. Ecological Diversity and its Measurement. Croom Helm Ltd, London.
• Mularz S., Drzewiecki W. 2008. Interpretacja głównych elementów krajobrazu na teledetekcyjnych obrazach lotniczych i satelitarnych. Czasopismo Techniczne 105 (1-A): 101-107.
• Osińska-Skotak K. 2010. Metodyka wykorzystania super- i hiperspektralnych danych satelitarnych w analizie jakości wód śródlądowych. Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Geodezja 47: 150-153.
• Sienkiewicz J. 2010. Koncepcje bioróżnorodnorodności – ich wymiary i miary w świetle litereatury. Ochrona Środowiska i Zasobów Naturalnych: 7-29.
• Simpson E. H. 1949. Measurement of diversity. Nature 163: 688.
• Xu B., Gong P. 2007. Land-use/Land-cover Classification with Multispectral and Hyperspectral EO-1 Data. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 73 (8): 955-965.