Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije

Iskanje po repozitoriju
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po

Možnosti:
  Ponastavi


Iskalni niz: "ključne besede" (daljinsko zaznavanje) .

1 - 7 / 7
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Uporabnost nacionalnih podatkov laserskega skeniranja in cikličnega aerofotografiranja pri zaznavanju gozdnih vrzeli
Anže Martin Pintar, Mitja Skudnik, 2024, izvirni znanstveni članek

Povzetek: Gozdna tla zastirajo drevesne krošnje in gozdna vrzel je vsaka večja ali manjša površina tal, ki je ne prekrivajo krošnje zgornjega sloja dreves. Velikost vrzeli vpliva na to, katera drevesna vrsta se bo pomladila, pa tudi na vertikalno in horizontalno strukturo gozda. Na Pohorju (Pahernikova gozdna posest, za katero so značilni gozdovi, v katerih se na majhnih površinah pojavljajo drevesa različnih premerov in starosti) smo analizirali možnosti samodejnega zaznavanja vrzeli na podlagi podatkov Laserskega skeniranja Slovenije (LSS) in Cikličnega aerofotografiranja Slovenije (CAS). Uporabili smo digitalna modela krošenj (DMK), pridobljena iz obeh virov podatkov. Skupna natančnost zaznavanja tudi najmanjših vrzeli (manjših od 50 m2 ) na podlagi podatkov LSS je znašala 94,4 %, na podlagi podatkov CAS pa 83,1 %. Na podlagi podatkov LSS je mogoče zaznati večje število in površino vrzeli, prav tako so vrzeli, pridobljene na podlagi podatkov LSS, bolj razčlenjene in podolgovate. Zaznavanje vrzeli s podatki CAS in LSS je medsebojno bolj primerljivo pri najmanjših površinah vrzeli 100 m2 , natančnost zaznave takšnih vrzeli je 85,4 oziroma 94,4 %. Rezultati kažejo, da je ob odsotnosti podatkov LSS uporaba podatkov CAS za določanje vrzeli smiselna na velikopovršinski ravni in pri zaznavanju vrzeli, večjih od 100 m2 .
Ključne besede: raznomerni gozdovi, raznodobni gozdovi, digitalni model krošenj, gozdna vrzel, daljinsko zaznavanje, Lasersko skeniranje Slovenije, LSS, Ciklično aerofotografiranje Slovenije, CAS
Objavljeno v DiRROS: 08.07.2024; Ogledov: 83; Prenosov: 29
.pdf Celotno besedilo (2,77 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

2.
Uporaba laserskega skeniranja za vrednotenje poškodovanosti dreves zaradi žledoloma
Aleš Benčina, Milan Kobal, 2019, izvirni znanstveni članek

Povzetek: Na območju GGE Snežnik smo ocenili poškodovanost krošenj po žledolomu iz leta 2014. Območje smo posneli z laserskim skeniranjem novembra 2013 in aprila 2014. Lidarske podatke smo obdelali v programih ArcMap in CloudCompare. V raziskavo smo vključili 111 dreves, od tega 65 navadnih jelk (Abies alba Mill.) in 46 navadnih bukev (Fagus sylvatica L.). S programom CloudCompare smo izračunali razdalje med točkami, ki so si bile najbližje med oblakoma točk iz let 2013 in 2014. Tako smo ugotovili razdalje poškodovanosti, s katerimi smo ugotovili naslednje: bukve so bile statistično značilno bolj poškodovane kot jelke (p < 0,05). Preverili in statistično potrdili smo povezavo med višino drevesa in poškodbami krošnje (p < 0,05) ter dolžino krošnje in poškodbami krošnje (p < 0,05). Vpliva sestojnega sklepa na poškodovanost krošenj po žledu nismo uspeli statistično značilno potrditi (p > 0,05).
Ključne besede: lasersko skeniranje, žled, poškodovanost gozdov, geoinformatika, daljinsko zaznavanje
Objavljeno v DiRROS: 17.06.2019; Ogledov: 3092; Prenosov: 784
.pdf Celotno besedilo (384,45 KB)

3.
Predlog prostorske razporeditve izbranih primestnih gozdov na podlagi daljinsko pridobljenih podatkov in terenske kontrole
David Hladnik, Sebastian Bambič, Aleš Benčina, Jan Mihelič, Žiga Repotočnik, Janez Pirnat, 2019, strokovni članek

Povzetek: V pričujočem prispevku predstavljamo predlog opredelitve t.i. primestnih gozdov na podlagi študije, ki sta jo predstavila Pirnat in Hladnik (2018), v kateri sta analizirala zgradbo krajine in povezljivost gozdov v mestnem in obrobnem območju 30 največjih slovenskih mest. Članek je služil kot osnova za delo s študenti pri dveh izbirnih predmetih Gozdovi, ljudje in trajnostne krajine in Prostorski monitoring naravnega okolja na magistrskem študijskem programu druge stopnje Gozdarstvo in upravljanje gozdnih ekosistemov. Študentje so v okviru seminarjev na podlagi predstavljene metodologije članka (Pirnat in Hladnik, 2018), zbirke podatkov o državnih cestah, podatkovne zbirke CORINE Land Cover, podatkov o gozdnih sestojih, podrobnega digitalnega modela reliefa ter na podlagi terenskih ogledov v programskem okolju ArcMap izdelali predlagane spremembe površin t. i. primestnih gozdov štirih izbranih mest (Grosuplje, Kočevje, Ljubljana, Slovenj Gradec). To delo je primerna osnova za izdelavo metodologije določanja primestnih gozdov, če se bo pokazala potreba.
Ključne besede: primestni gozdovi, krajinska ekologija, daljinsko zaznavanje, Lidar
Objavljeno v DiRROS: 23.04.2019; Ogledov: 3197; Prenosov: 895
.pdf Celotno besedilo (255,15 KB)

4.
Daljnovodne preseke v gozdnem prostoru
Nataša Buser, Milan Kobal, 2019, izvirni znanstveni članek

Povzetek: Prispevek obravnava vidnost daljnovoda v prostoru in v nadaljevanju prikazuje možnost prilagajanja poseka na koridorju daljnovoda, pri čemer so avtorji upoštevali reliefne razmere in različne simulirane višine drevja (od 5 do 35 m). Kot primer je bil izbran odsek obstoječega 220 kV daljnovoda med Hrušico in Postojnskim poljem (skupna dolžina 11.024 m). Vidnosti so bile izračunane znotraj radija moteče razdalje (4.100 m). Daljnovodni stebri (skupaj 30) so bili vidni s 33 % površine, različno široke preseke (pri določenih višinah drevja 15, 25 in 35 m) so bile v povprečju vidne s 30,3 % območja. Dolžina gozdnega roba in površina potrebnega poseka sta bili največji pri najvišjih simuliranih višinah drevja. Razlike v površini poseka so se večale linearno, medtem ko so se razlike v dolžini gozdnega robu eksponentno zmanjševale z večjimi simuliranimi višinami drevja.
Ključne besede: daljnovodna preseka, vidnost, gozdni rob, krajina, geoinformatika, daljinsko zaznavanje
Objavljeno v DiRROS: 20.03.2019; Ogledov: 3257; Prenosov: 846
.pdf Celotno besedilo (317,46 KB)

5.
Daljinsko zaznavanje invazivnih rastlin
Domen Oven, 2018, pregledni znanstveni članek

Povzetek: 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.
Ključne besede: daljinsko zaznavanje, invazivne rastline, satelitski posnetki, multispektralni posnetki, lasersko skeniranje
Objavljeno v DiRROS: 16.04.2018; Ogledov: 4795; Prenosov: 907
.pdf Celotno besedilo (302,96 KB)

6.
Monitoring in analiza zaraščanja kraške krajine v GIS okolju
Milan Hočevar, Gal Kušar, Tomaž Cunder, 2004, izvirni znanstveni članek

Povzetek: Članek predstavlja raziskavo zaraščanja kraške krajine. Pri analizi smo uporabili tehnike daljinskega zaznavanja, multitemporalne analize satelitskih slik v GIS okolju in statistične regresijske modele. Gozdnatost se je od leta 1935 povečala od 50,4% na 67,9%. Z regresijskim modelom smo pojasnili 71% celotne variabilnosti. Dejavniki, ki so največ prispevali k pojasnitvi zaraščanja so: nadmorska višina, razdalja do gozdnega roba, delež zaraslih površin v predhodnem obdobju, delež kmetijskih zemljišč in dve variabili, ki opisujeta intenzivnost kmetijske rabe. Če se procesi zaraščanja ne bodo bistveno spremenili, lahko do leta 2020 pričakujemo nadaljnje povečevanje gozdnatosti na 72,5%.
Ključne besede: zaraščanje, GIS, Kras, analiza krajine, daljinsko zaznavanje, Landsat, Ikonos
Objavljeno v DiRROS: 12.07.2017; Ogledov: 4814; Prenosov: 1971
.pdf Celotno besedilo (4,99 MB)

7.
Ocena posledic vetroloma na GG enoti Predmeja s pomočjo aerofotointerpretacije : Raziskovalna naloga
Ivan Žonta, Marko Kovač, 1989, elaborat, predštudija, študija

Ključne besede: vetrolomi, Predmeja, daljinsko zaznavanje, ocena poškodb
Objavljeno v DiRROS: 12.07.2017; Ogledov: 3037; Prenosov: 829
.pdf Celotno besedilo (3,98 MB)

Iskanje izvedeno v 0.24 sek.
Na vrh