1. |
2. |
3. Terenski priročnik za prepoznavanje tujerodnih vrst v gozdovihLado Kutnar, Aleksander Marinšek, Jana Kus Veenvliet, Dušan Jurc, Nikica Ogris, Andreja Kavčič, Maarten De Groot, Katarina Flajšman, Paul Veenvliet, 2017, dictionary, encyclopaedia, lexicon, manual, atlas, map Keywords: tujerodne rastline, tujerodne živali, invazivne tujerodne vrste, rastlinska morfologija, habitati, status, podobne vrste, albumi Published in DiRROS: 15.06.2021; Views: 912; Downloads: 602 Full text (21,22 MB) This document has many files! More... |
4. Terenski priročnik za prepoznavanje tujerodnih vrst v gozdovihLado Kutnar, Aleksander Marinšek, Jana Kus Veenvliet, Dušan Jurc, Nikica Ogris, Andreja Kavčič, Maarten De Groot, Katarina Flajšman, Paul Veenvliet, 2019, not set Keywords: tujerodne rastline, tujerodne živali, invazivne tujerodne vrste, rastlinska morfologija, habitati, status, podobne vrste, albumi Published in DiRROS: 15.06.2021; Views: 1015; Downloads: 616 Full text (32,25 MB) This document has many files! More... |
5. Terenski priročnik za prepoznavanje tujerodnih vrst v gozdovihLado Kutnar, Aleksander Marinšek, Jana Kus Veenvliet, Dušan Jurc, Nikica Ogris, Andreja Kavčič, Maarten De Groot, Katarina Flajšman, Paul Veenvliet, 2020, not set Keywords: tujerodne rastline, tujerodne živali, invazivne tujerodne vrste, rastlinska morfologija, habitati, status, podobne vrste, albumi Published in DiRROS: 15.06.2021; Views: 1215; Downloads: 597 Full text (47,00 MB) This document has many files! More... |
6. Daljinsko zaznavanje invazivnih rastlinDomen Oven, 2018, review article 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 Published in DiRROS: 16.04.2018; Views: 4592; Downloads: 840 Full text (302,96 KB) |
7. |