Digital repository of Slovenian research organisations

Search the repository
A+ | A- | Help | SLO | ENG

Query: search in
search in
search in
search in

Options:
  Reset


Query: "keywords" (daljinsko zaznavanje) .

1 - 6 / 6
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Uporaba laserskega skeniranja za vrednotenje poškodovanosti dreves zaradi žledoloma
Aleš Benčina, Milan Kobal, 2019, original scientific article

Abstract: 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).
Keywords: lasersko skeniranje, žled, poškodovanost gozdov, geoinformatika, daljinsko zaznavanje
Published in DiRROS: 17.06.2019; Views: 2847; Downloads: 731
.pdf Full text (384,45 KB)

2.
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, professional article

Abstract: 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.
Keywords: primestni gozdovi, krajinska ekologija, daljinsko zaznavanje, Lidar
Published in DiRROS: 23.04.2019; Views: 2990; Downloads: 835
.pdf Full text (255,15 KB)

3.
Daljnovodne preseke v gozdnem prostoru
Nataša Buser, Milan Kobal, 2019, original scientific article

Abstract: 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.
Keywords: daljnovodna preseka, vidnost, gozdni rob, krajina, geoinformatika, daljinsko zaznavanje
Published in DiRROS: 20.03.2019; Views: 2981; Downloads: 795
.pdf Full text (317,46 KB)

4.
Daljinsko zaznavanje invazivnih rastlin
Domen 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: 4496; Downloads: 823
.pdf Full text (302,96 KB)

5.
Monitoring in analiza zaraščanja kraške krajine v GIS okolju
Milan Hočevar, Gal Kušar, Tomaž Cunder, 2004, original scientific article

Abstract: 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%.
Keywords: zaraščanje, GIS, Kras, analiza krajine, daljinsko zaznavanje, Landsat, Ikonos
Published in DiRROS: 12.07.2017; Views: 4535; Downloads: 1903
.pdf Full text (4,99 MB)

6.
Ocena posledic vetroloma na GG enoti Predmeja s pomočjo aerofotointerpretacije : Raziskovalna naloga
Ivan Žonta, Marko Kovač, 1989, treatise, preliminary study, study

Keywords: vetrolomi, Predmeja, daljinsko zaznavanje, ocena poškodb
Published in DiRROS: 12.07.2017; Views: 2845; Downloads: 762
.pdf Full text (3,98 MB)

Search done in 0.13 sec.
Back to top