Search the repository

A+ | A- | | SLO | ENG

Abstract: Razmah satelitske tehnologije, laserskega skeniranja in računalniške zmogljivosti v zadnjih desetletjih omogočajo uporabo novih metod za prepoznavanje invazivnih rastlinskih vrst. Slednje vplivajo na ohranjenost ekosistemov, saj podirajo vzorce obnašanja med organizmi, zmanjšujejo biodiverziteto in hkrati povzročajo ekonomsko škodo. Tehnologije daljinskega pridobivanja podatkov (ortofoto, multispektralni, hiperspektralni posnetki in lidarski podatki) omogočajo proučevanje vegetacije na večji prostorski ravni ter so tako uporabni za prepoznavanje invazivnih rastlin in za izdelavo napovednih modelov njihovega razširjanja. Invazivne rastline od domorodnih lahko ločimo na podlagi fenoloških, spektralnih in strukturnih lastnosti. Metode strojnega učenja so ene izmed pogostejših metod, ki so v rabi za prepoznavanje invazivnih rastlin na podlagi daljinsko zajetih podatkov. Uspešno prepoznavanje je v največji meri odvisno od lastnosti posnetkov in opazovanih rastlin. Daljinsko pridobljeni podatki omogočajo spremljanje časovne in prostorske dinamike razširjanja invazivnih organizmov, kar je ključno pri ocenjevanju potencialnega prostorskega širjenja posameznih invazivnih vrst in pri njihovem upravljanju ter posledično za sprejemanje odločitev načrtovalcev in okoljevarstvenikov. V članku so predstavljane najpogostejše lesnate invazivke in njihova razširjenost v Sloveniji, metode klasifikacij daljinskega zaznavanja invazivk, uspešnost prepoznavanja posameznih metod ter prednosti in slabosti daljinskega zaznavanja invazivnih rastlin.
Keywords: daljinsko zaznavanje, invazivne rastline, satelitski posnetki, multispektralni posnetki, lasersko skeniranje
DiRROS - Published: 16.04.2018; Views: 3745; Downloads: 646
Fulltext (302,96 KB)

Keywords: tujerodne rastline, tujerodne živali, invazivne tujerodne vrste, rastlinska morfologija, habitati, status, podobne vrste, albumi
DiRROS - Published: 15.06.2021; Views: 384; Downloads: 154
Fulltext (32,25 MB)