ROCZNIKI GEOMATYKI 2005 m TOM III m ZESZYT 4
INTEGRACJA TECHNIK GEOMATYCZNYCH
W BADANIACH PRZYRODNICZYCH NA PRZYK£ADZIE
KARTOWANIA SZATY ROLINNEJ TATR WYSOKICH
1PLANT COVER MAPPING OF TATRA NATIONAL PARK
AS AN EXAMPLE OF INTEGRATION
OF GI TECHNOLOGIES IN ENVIRONMENTAL RESEARCH
Piotr Wê¿yk, Joanna Wrzodak
Laboratorium GIS i Teledetekcji, Katedra Ekologii Lasu, Wydzia³ Leny Akademia Rolnicza w Krakowie
S³owa kluczowe: barwne spektrostrefowe zdjêcia lotnicze CIR, stereodigitalizacja, analizy przestrzenne GIS, ortofotomapa, Tatrzañski Park Narodowy
Keywords: colour infrared aerial photographs, stereo digitalisation, GIS spatial analysis, orthophotomap, Tatra National Park
Wprowadzenie
Narzêdzia geoinformatyczne, znajduj¹ coraz powszechniejsze zastosowanie w badaniach rodowiska naturalnego. Szczególnie w przypadku projektów interdyscyplinarnych, integra-cja geodanych pozyskiwanych z ró¿nych róde³, zró¿nicowanymi metodami oraz w ró¿nym okresie czasu, nabiera zupe³nie nowego wymiaru i otwiera dodatkowe mo¿liwoci w bada-niach przyrodniczych.
Barwne spektrostrefowe zdjêcia lotnicze CIR (ang. Color InfraRed) choæ znane od dzie-si¹tków lat, wci¹¿ stanowi¹ niezmiernie wa¿ne ród³o informacji w badaniach przyrodni-czych. Zawdziêczaj¹ to bardzo wyranemu ró¿nicowaniu siê rolinnoci (typu, stanu zdro-wotnego, fizjologicznego itd.), wyj¹tkowo jasnym tonem obrazu, o wiele janiejszym ni¿ na zdjêciach panchromatycznych (Cio³kosz i in. 1999; Wê¿yk 1998). Dziêki stosowaniu odpo-wiednich kluczy fotointerpretacyjnych mo¿liwe jest bardzo wnikliwe kartowanie szaty ro-linnej (Hildebrandt 1991; Hirschmugl 2004) w tym monitorowanie przebiegu dynamiki suk-cesji naturalnej na polanach górskich (Wê¿yk, Pyrkosz 1999), czy aktualizacji lenych map gospodarczych (Wê¿yk, Mansberger 1997).
W ostatnich kilku latach zdjêcia lotnicze CIR zyska³y konkurencjê w postaci wysokoroz-dzielczych zobrazowañ satelitarnych (umbera, idek 2003), ale po wprowadzeniu lotni-czych kamer cyfrowych oferuj¹cych równie¿ zakres bliskiej podczerwieni (NIR), nadal zachowuj¹ przewagê w zakresie rozdzielczoci terenowej. Wiêkszym zagro¿eniem dla technologii zdjêæ lotniczych CIR w zakresie rozdzielczoci radiometrycznej wydaj¹ siê byæ lotnicze skanery hiperspektralne (Wê¿yk, Wertz 2005).
1Praca zosta³a wykonana w ramach projektu KBN nr 6P04 F03021 pt. Czasowe i przestrzenne skale dynamiki zachodniokarpackich borów górnoreglowych.
Wa¿nym ród³em informacji umo¿liwiaj¹cym modelowanie zjawisk przyrodniczych s¹ analizy przestrzenne GIS (Wê¿yk, Guzik 2004), wykonywane przy zastosowaniu nume-rycznego modelu terenu (NMT) lub numenume-rycznego modelu powierzchni terenowej (NMPT), generowanym przy wykorzystaniu techniki skaningu laserowego (Wack, Schardt 2004). Modele te s¹ ponadto niezbêdne w procesie ortorektyfikacji zdjêæ lotniczych.
Praktyk¹ w badaniach przyrodniczych sta³o siê tak¿e stosowanie odbiorników GPS (ang. Global Positioning System), w tym do lokalizacji powierzchni wzorcowych, punktów moni-toringowych czy te¿ pozyskiwania punktów dostosowania (GCP, ang. Ground Control Po-ints) dla potrzeb generowania ortofotomapy (Wê¿yk 2004). Integracja geodanych pocho-dz¹cych z powy¿szych róde³ jest mo¿liwa przy u¿yciu GIS, który s³u¿y pozyskiwaniu, magazynowaniu, przetwarzaniu, analizowaniu i wizualizacji danych przestrzennych o wie-cie rzeczywistym, tworz¹c w efekwie-cie szerzej rozumiany system geoinformacyjny.
Cele prezentowanej pracy koncentrowa³y siê na kartowaniu szaty rolinnej rezerwatu Skoruniak oraz obszaru Doliny Roztoki (Tatry Wysokie) na podstawie stereoskopowej digi-talizacji barwnych spektrostrefowych zdjêæ lotniczych CIR, a tak¿e na wygenerowaniu cy-frowej ortofotomapy obszaru badañ.
Obszar badañ obejmowa³ Rezerwat Skoruniak oraz masyw Wo³oszyna i Koszystej; (1009÷2190 m n.p.m.,) zlokalizowany we wschodniej czêci Tatrzañskiego Parku Narodo-wego (TPN), na obszarze Tatr Wysokich, pomiêdzy dolin¹ Bia³ej Wody na wschodzie, a dolin¹ Suchej Wody na zachodzie (rys. 1).
Metodyka badañ
Ze wzglêdu na charakter prac badawczych, niezbêdne by³o u¿ycie technologii GPS, foto-grametrii cyfrowej, systemów informaccji geograficznej (GIS), systemów do przetwarza-nia obrazu (IP) oraz tradycyjnych metod kartowaprzetwarza-nia rolinnoci (wiedza przyrodnicza).
Fotogrametryczna osnowa polowa
Fotogrametryczn¹ osnowê polow¹ stanowi³y fotopunkty sygnalizowane (czerwonych krzy¿e i szachownice), których lokalizacjê okrelono z zastosowaniem pomiaru ró¿nicowe-go GPS (stacja bazowa TPN: 49°1705.83N; 19°5819.44E; HAE: 955,5 m). W toku póniejszych prac konieczne okaza³o siê niestety zagêszczenie osnowy sygnalizowanej do-datkowymi fotopunktami naturalnymi. By³y to m.in.: naro¿niki ogrodzeñ, skrzy¿owania cie-¿ek, pojedyncze drzewa, p³aty kosodrzewiny, s³upy, ³awki, kamienie, g³azy.
Klucz fotointerpretacyjny
Powierzchnie do klucza interpretacyjnego wybierano i opisywano tu¿ przed planowanym nalotem fotogrametrycznym, w momencie kiedy we wszystkich piêtrach rolinnych wege-tacja osi¹gnê³a odpowiedni¹ fazê fenologiczn¹. Na powierzchniach wzorcowych (treningo-wych) dokonywano opisu wybranych cech taksacyjnych drzewostanu, b¹d uproszczonego opisu florystycznego (³¹ki, polany). W trakcie kartowania terenowego opisywano i dokonywa-no pomiaru obiektów poligodokonywa-nowych takich jak: gniazda kornikowe, martwe drzewa, wiatro-wa³y, grupy drzew liciastych itp. Wykorzystano w tym celu dwa odbiorniki GPS Pathfinder
ProXRS (Trimble) z rejestratorem polowym TSC1. Lokalizacjê obiektów okrelano odbiorni-kiem GPS (eksport do GIS w postaci plików SHAPE) wraz z baz¹ atrybutow¹ (tworzon¹ przez wype³nianie pól przygotowanych s³owników danych) do oprogramowania ArcInfo ver.8.x i ArcView 3.2.a (ESRI). Zgromadzono równie¿ bogat¹ dokumentacj¹ zdjêæ cyfrowych.
Obiekty poligonowe podzielono na 3 typy obiektów, tj.: LAS, NIE-LAS oraz NIEKLASY-FIKOWANY. Ten ostatni etap obejmowa³ obszary, których interpretacjê uniemo¿liwi³ cieñ lub nieg. Drzewostany wierkowe oraz mieszane, zaklasyfikowane do typu LAS, podzielo-no na stadia rozwojowe: dorastania, optymalne oraz terminalne (Jaworski, Poznañski 2001). Dodatkowo wyró¿niono: pas boru lunego charakterystyczny dla lasów tatrzañskich (Korpel 1989). Martwe i zamieraj¹ce wierki zaklasyfikowano do obiektów wewn¹trz typów drze-wostanów wierkowych, a obszary wiatro³omów i wiatrowa³ów stratyfikowano ze wzglêdu na stopieñ zaawansowania wystêpuj¹cej sukcesji lenej. Typ obiektów NIE_LAS obj¹³ g³ów-nie: piêtro kosodrzewiny, rolinnoæ polan oraz inne obiekty o charakterze poligonów (sta-wy, piargi oraz infrastrukturê).
Nalot fotogrametryczny i przetwarzanie zdjêæ
Dla obszaru badañ wykonano dwa naloty fotogrametryczne: 4 sierpnia 2002 r., który dostarczy³ zdjêæ, ze zbyt du¿ym zachmurzeniem oraz dopiero 30 wrzenia 2002, kilka dni po opadach niegu, uniemo¿liwiaj¹cego fotointerpretacjê powy¿ej piêtra kosodrzewiny. Dla ob-szaru badañ wykonano 30 zdjêæ spektrostrefowych w piêciu szeregach, pos³uguj¹c siê ka-mer¹ fotogrametryczn¹ Leica 1015 o ogniskowej (ck) 152 mm. Projektowana rednia skala zdjêæ wynosi³a 1:10 000.
Diapozytywy skanowano na urz¹dzeniu PhotoScan TD1 (INTERGRAPH/ZEISS) z roz-dzielczoci¹ 14 µm i dok³adnoci¹ geometryczn¹ poni¿ej 2µm (wielkoæ plików 16818 x 17007 pikseli). Aerotriangulacjê bloku zdjêæ przeprowadzono w oparciu o fotopunkty pomie-rzone przez OPGiK w Krakowie.
Stereodigitalizacja
Stereodigitalizacja polega³a na fotointerpretacji i kartowaniu na modelu stereoskopowym jednorodnych obiektów, wed³ug przygotowanego wczeniej klucza. Tworzone w ten sposób poligony by³y nastêpnie kodowane, przez wstawienie etykiet o numerach odpowiadaj¹cych kodom obiektów, tworz¹c tym samym warstwê wektorow¹, która zosta³a doprowadzona do poprawnoci topologicznej oprogramowaniem ArcInfo 7.0.
Analizy statystyczne oraz analizy przestrzenne GIS
Analizy dla warstw wektorowych takie jak: obliczenie statystyk obiektów powierzchnio-wych oraz analizy przestrzenne GIS dla obiektów typu LAS (z zastosowaniem NMT i wyge-nerowanych na jego podstawie warstw pochodnych, tj.: mapy ekspozycji i spadków tere-nu), przeprowadzono za pomoc¹ oprogramowania ArcView 3.2. (ESRI) oraz rozszerzeñ (m.in. 3D Analyst, Spatial Analysis).
Ortofotomapa CIR dla terenu badañ
Pojedyncze ortofotografie generowano w module OrthoRECT stacji fotogrametrycznej Dephos. Mozaikowania ortofotografii (Ziobro, Ewiak 1999) przeprowadzono w rodowisku ER Mapper (ERM). W celu zminimalizowania wp³ywu zniekszta³ceñ i efektu winietowania, do mozaikowania wybierano wy³¹cznie rodkowe fragmenty pojedynczych ortofotografii, tworz¹c tzw. clip-regiony, granice których poprowadzono wykorzystuj¹c mo¿liwe do zaobserwowania na zdjêciach wyrane linie grani, granic zbiorowisk lub obszary cienia. Wyrównanie tonalne zespo³u ortofotografii oraz mozaikowanie wykonano za pomoc¹ asy-stenta Image Balancing Wizard dostêpnego w pakiecie ER Mapper (ver. 6.4).
Wyniki i dyskusja
W wyniku przeprowadzonych prac terenowych zarówno z zakresu lenego (botaniczne-go) jak i zwi¹zanych z pomiarami DGPS fotopunktów (GCP) oraz wyznaczaniem powierzchni testowych, mo¿liwe by³o przyst¹pienie do opracowania aktualnej mapy rolinnoci na pod-stawie zdjêæ lotniczych CIR i przeprowadzenia analiz przestrzennych GIS.
Fotogrametryczna osnowa polowa, aerotriangulacja oraz sterodigitalizacja
W lipcu 2002 r. na terenie badañ rozmieszczono 34 fotopunkty sygnalizowane (GCP), których wspó³rzêdne okrelano pomiarem DGPS trwaj¹cym rednio 640 epok. Maksymalna wartoæ wspó³czynnika PDOP wynosi³a 8,0 (rednia 5,4). B³¹d redni kwadratowy (ang. RMS) wspó³rzêdnych p³askich XY, okrelony oprogramowaniem Pathfinder Office 2.51 (Trimble) wyniós³ 0,90 m, a wspó³rzêdnej Z = 0,89 m. Wartoci te przyjêto za zadowalaj¹ce dla tego rodzaju opracowania. Dodatkowo po nalocie, w grudniu 2002 r. oraz w czerwcu i lipcu 2003 r., okrelono wspó³rzêdne 14 fotopunktów naturalnych (pomiar DGPS; ~300 epok; PDOP < 6,7; RMS: 0,75 m dla XY oraz 0,99 m dla Z).
Specyficzne warunki terenowe obszaru badañ w znacznym stopniu utrudnia³y rozmiesz-czenie i pomiar zarówno fotopunktów naturalnych, jak i fotopunktów sygnalizowanych. Zwarte obszary górnoreglowych borów wierkowych nie dawa³y du¿ych szans na równo-mierne rozmieszczenie punktów osnowy fotogrametrycznej (sygnalizowanych czy natural-nych). Miejsca, gdzie mo¿liwe by³o rozmieszczenie fotopunktów znajdowa³y siê czêsto w strefie szczytowej, czy wrêcz na graniach, lub w miejscach gdzie dokonanie pomiaru DGPS oraz póniejsza identyfikacja GCP by³aby utrudniona lub niemo¿liwa. Ze wzglêdu na ponad 80-dniowe opónienie nalotu, cieñ przes³aniaj¹cy znaczn¹ czêæ terenu badañ, nie tylko unie-mo¿liwi³ identyfikacjê wiêkszoci sygnalizowanych GCP, ale równie¿ ograniczy³ wybór i pomiar naturalnych GCP. W rezultacie wykorzystano tylko 2 sygnalizowane GCP (nr 31 Polana Waksmundzka oraz nr 32 Polana Pañszczyca) oraz 9 naturalnych GCP.
Pierwsza aerotriangulacja wykonana przy u¿yciu ww. GCP sygnalizowanych i natural-nych okaza³a siê byæ obarczona znacznymi b³êdami w zwi¹zku z tym konieczne okaza³o siê kolejne zagêszczenie osnowy fotogrametrycznej oraz wykonanie powtórnej aerotriangulacji.
Na ortofotomapach Tatr z roku 1996 (zasób WODGiK; Phare 1997; dok³adnoæ sytu-acyjna < 1,0 m) zidentyfikowano wspó³rzêdne 8 dodatkowych fotopunktów naturalnych, co podyktowane by³o por¹ roku (zima) i niemo¿liwoci¹ dokonania kolejnych pomiarów GPS. Aerotriangulacjê przeprowadzono dla bloku sk³adaj¹cego siê z 28 zdjêæ lotniczych CIR, z wykorzystaniem 22 sporód pomierzonych 56 fotopunktów (GCP) oraz wygenerowanych 169 punktów wi¹¿¹cych (ang. tie points). B³¹d redni wspó³rzêdnych t³owych (x, y) wyniós³ 4,6 µm, natomiast redni b³¹d kwadratowy (RMS) wspó³rzêdnych fotopunktu by³ równy 0,61 m dla wspó³rzêdnych p³askich (X Y) oraz 0,79 m dla wspó³rzêdnej wysokociowej (Z).
Mapa wektorowa tworzona by³a na podstawie wektorów 3-D pozyskiwanych z poszcze-gólnych stereogramów w odpowiednio zakodowanych warstwach odpowiadaj¹cych przy-jêtej hierarchii klas (rys. 2).
Podstawowe statystyki obiektów
W wyniku stereodigitalizacji wyró¿niono 306 obiektów poligonowych, których podstawo-we statystyki przedstawiono w tabeli. Zdecydowanie najwiêksz¹ sumaryczn¹ powierzchni¹ charakteryzowa³y siê obiekty typu LAS. Zajê³y one powierzchniê 1626,05 ha, co stanowi 57.97% ca³ej powierzchni opracowania i a¿ 72,57% w grupie interpretowanych obszarów. Powierzch-niê najmniejsz¹, jednak znacz¹c¹ w stosunku do ca³kowitego obszaru zobrazowania zaj¹³ typ NIEKLASYFIKOWANE, bo a¿ 564,16 ha (20,11% powierzchni). Poligony nale¿¹ce do typu NIE_LAS charakteryzowa³y siê natomiast znacznym rozproszeniem. Ich liczba by³a bowiem niemal równa liczbie poligonów typu LAS podczas, gdy powierzchnia przez nie zajmowana ponad dwukrotnie mniejsza (614,77 ha; tabela).
Szczegó³owe analizy wykaza³y, i¿ najwiêksz¹ ³¹czn¹ powierzchni¹ charakteryzowa³y siê poligony zaklasyfikowane do klasy: bór wierkowy, obiekt: stadium optymalne zajmuj¹c a¿ 937,93 ha, tj. 33.4% obszaru badañ. Nale¿y tak¿e podkreliæ, i¿ przy tak du¿ej powierzchni, liczba wyodrêbnionych poligonów by³a stosunkowo niewielka, gdy¿ wynosi³a zaledwie 21. rednia powierzchnia tego obiektu kszta³towa³a siê na poziomie 44,66 ha, co jest wartoci¹ najwiêksz¹ sporód wszystkich interpretowanych obiektów. wiadczyæ to mo¿e o pocho-dzeniu tego typu zbiorowisk, czyli o potwierpocho-dzeniu teorii wielkopowierzchniowych zdarzeñ (wiatr³o³omy, gradacje owadów) w przesz³oci, wywo³uj¹cych odnowienie lasu na du¿ej powierzchni w stosunkowo krótkim czasie.
Najsilniejsze rozdrobnienie poligonów wykaza³y obiekty zaliczane do boru wierkowego w stadium terminalnym gdy¿ wyodrêbniono a¿ 38 takich poligonów o ³¹cznej powierzchni 290,6 ha (10,4% obszaru badañ).
Analizy przestrzenne GIS z wykorzystaniem numerycznego modelu terenu
W pracy zaprezentowano tylko analizy przestrzenne GIS przeprowadzone dla obiektów typu LAS i ograniczono siê do badania ich wystêpowania w zale¿noci od zmiennych typu: wysokoæ n.p.m., spadek oraz ekspozycja stoku. Stwierdzono, i¿ poszczególne poligony zaliczane do klasy boru wierkowego (stadium: dorastania, optymalne i terminalne) zajmuj¹ w terenie badañ strefê rozci¹gaj¹ca siê od 1009,0÷1064,2 m. n.p.m. (dolna granica) do 1547,5÷1584.4 m n.p.m. (górna granica). Lite bory wierkowe s¹ zbiorowiskiem charakte-rystycznym dla regla górnego, który w Tatrach zajmuje pas od 1200 do 1550 m. n.p.m. (Piêko-Mirkowa, Mirek 1996). W zwi¹zku z tym doln¹ granicê pasa drzewostanów wier-kowych na obszarze badañ nale¿y uznaæ za silnie obni¿on¹ (a¿ o 150 m). Zwraca uwagê
. a l e b a T Podstawowestatystykiobiektówotrzymanychzestereodigtiailzacij R I C æ ê j d z p y T Kalsa Obeikt Kod Lcizba -o g il o p w ó n a m u S . w o p w ó t k ei b o ] a h [ ³ ai z d U ] % [ ai n d e r . w o p u t k ei b o ] a h [ a nl a m i ni M . w o p u t k ei b o ] a h [ -y s k a M a n l a m . w o p u t k ei b o ] a h [ S A L 1. bór y w o k r ei w dstoadraisutmanai 11 33 87,49 3,1 2,65 0,11 30,54 m u i d a t s e n l a m y t p o 13 21 937,93 33,4 44,66 0,01 278,12 m u i d a t s e n l a n i m r e t 15 38 290,58 10,4 7,65 0,04 65,04 u r o b s a p o g e n u l 17 14 224,59 8,0 16,04 0,83 71,86 y n a ts o w e z r d . 2 e n a z s ei m sotpatdyimumalne 23 2 2,84 0,1 1,42 0,48 2,36 y t k ei b o . 3 z rt ¹ n w e w w ó n a ts o w e z r d h c y w o k r ei w y p u r g h c y w tr a m w ó k r ei w 1 3 8 1,67 0,1 0,21 0,01 0,65 -ei m a z y p u r g h c y c ¹ j a r w ó k r ei w 2 3 2 1,17 0,0 0,58 0,16 1,01 a j s e c k u s a k r ei w h c a n al o p a n 8 8 4 6,90 0,2 1,73 0,18 2,86 y m o ³ o rt ai w . 4 y ³ a w o rt ai w i bsuekzcwesyrijanej k si w o r o i b z e z r e t k a r a h c o i c o n n il o r j e n el 1 4 7 7,95 0,3 1,14 0,33 2,28 -o k t ¹ z c o p a z z ¹ j s e c k u s ¹ n a w k si w o r o i b z e z r e t k a r a h c o i c o n n il o r j e n el 2 4 9 52,47 1,9 5,83 0,21 40,70 -a w o s n a w a a z z ¹ j s e c k u s ¹ n k si w o r o i b z e z r e t k a r a h c o i c o n n il o r j e n el 3 4 3 7,05 0,3 2,35 0,29 3,39 y p ê k . 5 -n u t a g h c y n n i -r ei w w w ó k h c a n y z c e t s ai c i l 51 4 3,13 0,1 0,78 0,06 2,02 a n i w e z r d o s o k 53 4 2,29 0,1 0,57 0,03 1,24 S A L _ E I N 150 614,77 21,92 4,10 0,01 327,45 E N A W O K I F Y S A L K E I N 7 564,16 20,11 80,59 0,26 437,41 M E Z A R 306 2804,98 100 31,87 0,01 437,41
tak¿e fakt, niemal ca³kowitego braku drzewostanów liciastych, które powinny tworzyæ piêtro regla dolnego do wysokoci oko³o 1200 m. n.p.m. Potwierdza to silne przekszta³cenia drzewostanów tatrzañskich wywo³ane w przesz³oci gospodark¹ cz³owieka (pasterstwo, górnictwo, hutnictwo). Okrelony w procesie fotointerpretacji górny zasiêg wystêpowania zwartych drzewostanów wierkowych odpowiada naturalnemu zasiêgowi pionowemu gór-nej granicy regla górnego.
Bór luny, uwa¿any za Soko³owskiego (1928) za wystêpuj¹cy prawie wszêdzie na terenie Tatr i odró¿niaj¹cy siê wybitnie od drzewostanu zwartego, na terenie badañ nie tworzy³ niestety wyranego pasa, oddzielaj¹cego zwarty bór wierkowy (regiel górny) od pasma kosodrzewiny. Wytworzy³ siê on tylko p³atami i zajmowa³ po³o¿enia o oko³o 100 metrów wy¿sze (1165,0÷1623.9 m n.p.m., rednio 1302,2 m n.p.m.) od poszczególnych stadiów rozwojowych boru zwartego.
Niewielk¹ rozpiêtoci¹ strefy wystêpowania odznacza³y siê obiekty grup zamieraj¹cych drzewostanów wierkowych, skupiaj¹c siê w przedziale wysokociowym pomiêdzy 1298,5 a 1374,7 m n.p.m.
Analiza wystêpowania klas obiektów w zale¿noci od ekspozycji terenu wykaza³a, i¿ poligony stadium dorastania klasy boru wierkowego, zajmuj¹ g³ównie ekspozycje pó³noc-no-zachodnie (NW 26,4%), wschodnie (E 25,8%) oraz pó³nocne (N 13,9%). W przy-padku stadium optymalnego, szereg ten by³ podobny, z nieznaczn¹ przewag¹ ekspozycji E (21,6%) nad NW (18,0%) i N (16,4%). Obiekty stadium terminalnego wystêpowa³y najczê-ciej na stokach o wystawie N (33,4%).
Obiekty grupy martwych wierków oraz grupy zamieraj¹cych wierków, nale¿¹ce do klasy 3 (obiekty wewn¹trz drzewostanów wierkowych) oraz klasy 4 (wiatro³omy i wiatrowa³y) najczêciej stwierdzane by³y na stokach o ekspozycji wschodniej i po³udniowo-wschodniej. W badaniach nad preferencjami szaty rolinnej co do zajmowania stoków o okrelonej ekspozycji, Soko³owski (1928) wskazywa³ wystawy SE, NE i E, jako najgorsze dla wier-czyn tatrzañskich. Na badanym terenie nale¿y jednak podkreliæ zaznaczaj¹cy siê zwi¹zek pomiêdzy rozk³adem udzia³u procentowego obiektów na poszczególnych ekspozycjach, a ogólnym rozk³adem udzia³u procentowego klas ekspozycji na terenie badañ.
Kêpy gatunków liciastych w wierczynach zlokalizowane by³y najczêciej na stokach o wystawie E (59,4%), natomiast kêpy kosodrzewiny wystêpuj¹ce pomiêdzy drzewostanami wierkowymi, zajmowa³y najczêciej ekspozycje N (26,1%) oraz NW (30,1%).
Zakres wartoci spadków terenu zajmowanego przez poszczególne obiekty by³ bardzo szeroki, waha³ siê bowiem od 36,4° w przypadku obiektu sukcesja wierka na polanach do 73,5° dla obiektu bór luny. Poligony zaliczone do tego ostatniego obiektu zajmowa³y tak¿e stoki o maksymalnych spadkach (do 73,5°). Na stokach o najwiêkszym nachyleniu wystê-powa³y tak¿e obiekty: kêpy gatunków liciastych w wierczynach (33,8°) oraz grupy zamie-raj¹cych wierków (30°). Sporód obiektów z klasy borów wierkowych najbardziej strome stoki porasta³ bór luny (rednia 26,3°, wartoæ maksymalna 73,5°).
Ortofotomapa cyfrowa terenu badañ
Ze wzglêdu na interdyscyplinarny charakter projektu, innym zespo³om badawczym nale-¿a³o przygotowaæ dane referencyjne o charakterze kartometrycznym, umo¿liwiaj¹cym prace w rodowisku GIS (2D). Cyfrow¹ ortofotomapê generowano na podstawie 28 ortofotogra-fii o rozmiarze piksela terenowego 0,25 metra. Wielkoæ pliku pojedynczej ortofotograortofotogra-fii w
formacie .TIFF waha³a siê od 190,54 MB do 307,25 MB. £¹czna przestrzeñ dyskowa zajmo-wana przez ortofotografie wynios³a 6,55 GB. Pliki ortofotografii poddano kompresji w progra-mie ER Mapper (ERM) do formatu .ECW (ang. Enhanced Compression Walvet) co pozwoli³o na uzyskanie wielokrotnie mniejszych rozmiarów plików przy jednoczesnym zachowaniu do-brej jakoci obrazu (Wê¿yk, wi¹der 2003). Ponadto, dostêpne tzw. wtyczki (ang. plug-in) umo¿liwia³y pracê z obrazami w formacie .ecw przy wykorzystaniu ArcView (ESRI), czy te¿ w aplikacjach pakietu MS Office. Podczas kompresji ECW ustalono wspó³czynnik kompresji na 20:1. Zespó³ ortofotografii zosta³ nastêpnie poddany mozaikowaniu (z wykorzystaniem zde-finiowanych clip-region) oraz wyrównaniu tonalnemu. Ortofotomap¹ pokryto obszar 3769,85 ha (17,81% TPN). Zapisana w formacie .TIFF zajmuje 2,96 GB, natomiast po kompresji do formatu ECW (przy wspó³czynniku kompresji 1:25) tylko 114,8 MB.
Wnioski
Wspó³czesne narzêdzia geoinformatyczne jakie wykorzystuje: GIS, DGPS czy fotogra-metria cyfrowa, doskonale sprawdzi³y siê na terenie Tatr Wysokich, w procesie pozyskiwa-nia geodanych, ich przetwarzapozyskiwa-nia, analizowapozyskiwa-nia i prezentacji.
Okrelenie przebiegu granic pomiêdzy poszczególnymi obiektami wewn¹trz typu LAS, na podstawie fotointerpretacji i stereodigitalizacji zdjêæ lotniczych CIR, jest zdecydowanie ³atwiejsze i bardziej precyzyjne ni¿ podczas prac taksacyjnych w terenie. Praca ta jest jednak w dalszym ci¹gu uzale¿niona od wiedzy operatora, a tym samym wynik prac pozostaje w znacznym stopniu subiektywny. Jednoczenie jednak materia³ archiwalny w postaci zdjêæ CIR pozostaje i mo¿e byæ opracowywany ponownie z zastosowaniem innych, rozwijaj¹cych siê dynamicznie, zautomatyzowanych technologii np. klasyfikacji obiektowej.
Cyklicznie wykonywane zdjêcia lotnicze CIR (b¹d przynajmniej obrazy satelitarne VHR) powinny znaleæ zastosowanie przy monitorowaniu zmian zachodz¹cych w drzewostanach TPN, m.in. przy: okrelaniu dynamiki zasiêgu gniazd kornikowych, stanu zdrowotnego drze-wostanów, obserwacji przebiegu sukcesji na terenie wylesieñ, wiatro³omów, wiatrowa³ów, lawinisk czy w koñcu górnej granicy lasu.
Znaczny stopieñ zniekszta³cenia sk³adu gatunkowego drzewostanów TPN potwierdzi³ brak drzewostanów liciastych i mieszanych z udzia³em buka w obszarze opracowania.
Dziêki uproszczeniu obs³ugi stacji fotogrametrycznych, opracowania zdjêæ lotniczych staj¹ siê dostêpne dla przyrodników, którzy z kolei posiadaj¹ niezbêdn¹ wiedzê przyrodnicz¹ konieczn¹ do tego typu opracowañ. W aspekcie poprawiaj¹cego siê dostêpu do zdjêæ lotni-czych i wysokorozdziellotni-czych obrazów satelitarnych, technologie fotogrametryczne i telede-tekcyjne powinny staæ siê podstawowym narzêdziem monitorowania i prognozowania zmian zachodz¹cych w rodowisku.
Podziêkowania
Autorzy wyra¿aj¹ podziêkowania Instytutowi Botaniki PAN w Krakowie oraz Tatrzañ-skiemu Parkowi Narodowemu za udostêpnienie danych i materia³ów.
Literatura
Cio³kosz A., Misztalski J., Olêdzki J., 1999: Interpretacja zdjêæ lotniczych. Wydawnictwo Naukowe PWN. Warszawa.
Hildebrandt G. (red), 1991: Remote Sensing applications for forest health assessment. Walphot S.A. Belgium. Hirschmugl M., Almacher K., Schardt M., 2004: Methodik zur automatiesierten Baumartidentifizierung basierend auf CIR-Ortophotos. [In:] Angewandte Geoinformatik 2004. Beitraege zum 16. AGIT Sympo-sium. Salzburg. s. 227-236.
Jaworski A., Poznañski R., 2000: Nowoczesne metody gospodarowania w lasach górskich. Centrum Informa-cji Lasów Pañstwowych. Warszawa.
Korpel S., 1989: Pralesy Slovenska. Veda. Bratislava.
Piêko-Mirkowa H., Mirek Z., 1996: Zbiorowiska rolinne. [W:] Mirek Z. Red. Przyroda Tatrzañskiego Parku Narodowego. Tatry i Podtatrze 3. Wyd. Tatrzañski Park Narodowy. Zakopane Kraków. Soko³owski M., 1928: O górnej granicy lasu w Tatrach. Wydawnictwo Fundacji Zak³ady Kórnickie. Kraków. umbera S., idek V., 2003: Digital classification of tree species and spatial structure of forest stands from remotely sensed data. [W:] Benes T. (red)., 2003: Geoinformation for European-wide Integration. Mill-press, Rotterdam.
Wack R., Schardt M., 2004: Ableitung von Gelände- und Forstparametern mit Laserscannerdaten für die Modellierung von Lawinenabgängen. Angewandte Geoinformatik 2004.Beiträge zum 16. AGIT-Sympo-sium. Salzburg; s. 754-759, Wichmann Verlag, Heidelberg.
Wê¿yk P., 1998: Lenictwo i ochrona przyrody. [W:] Kompleksowe wykorzystanie informacji ze zdjêæ lotniczych. Phare Czêæ III. Szczegó³owe aplikacje zdjêæ lotniczych w ró¿nych dziedzinach gospodarki narodowej. Kraków Sieradz.
Wê¿yk P., 2004: GPS w lenictwie i ochronie przyrody. Mity i Fakty. Roczniki Geomatyki. Tom II, Zeszyt 4, s.19-32.
Wê¿yk P., Guzik M., 2004: The use of Photogrammetry-GIS (P-GIS) for the analysis of changes in the Tatra Mountains natural environment. In: A message from the Tatra. Geographical Information Systems and Remote Sensing in Mountain Environmental Research. Kraków, Poland, Riverside, California, USA, p. 31-46.
Wê¿yk P., Mansberger R., 1997: Przyk³ad wykorzystania ortofotografii cyfrowej i systemu GIS w lenic-twie. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji. Vol.6. str.133-155;
Wê¿yk P., Pyrkosz R., 1999: U¿ytkowanie polan w Gorcach na przestrzeni lat 19541997 na podstawie fotogrametrycznego opracowania zdjêæ lotniczych. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji. Vol. 9. Olsztyn 1999.
Wê¿yk P., wi¹der A., 2003: Image Web Server platforma udostêpniania ortofotomap cyfrowych przez Internet. Fotogrametria bliskiego i dalekiego zasiêgu. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, Vol. 13B,Wroc³aw.
Wê¿yk P., Wertz B., Waloszek A., 2003: Skaner hiperspektralny AISA jako narzêdzie pozyskiwania informa-cji o ekosystemie lenym. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekinforma-cji. Vol.13 B. Fotogrametria bliskiego i dalekiego zasiêgu. Wroc³aw.
Ziobro J., Ewiak I., 1999: Mozaikowanie ortofotografii. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji. Vol. 9. Olsztyn.
Summary
The main goal of the presented work was to prepare an up-to-date digital map of plant cover of the Skoruniak Reserve and the Roztoka Valley in Polish High Tatras, using photogrammetry, GPS survey and GIS analysis of data gathered from CIR (Color InfraRed) aerial photos (scale 1:10.000). The generation of digital orthophotomap based on the CIR aerial photos and DTM for other working groups in the project, was additional aim of this study.
Before the photogrammetrical flight was undertaken, the 34 GCPs were placed in the area of research. Their precise location was measured using Differential GPS methods (the TPN base station in
Zako-pane). Further work showed the need of measuring additional 14 GCPs, first pre-selected on the enlarged aerial photos and then measured during the field campaign (DGPS).
The CIR aerial images with stereo overlay were taken during a photogrammetric flight on September 30th 2002 over the Tatra National Park. The aerotriangulation process made by OPGK Krakow, resulted in 23 stereomodels, which were next used for the 3D mapping of plant cover, using digital photogrammetry station DEPHOS.
Types of the plant cover were distinguished with the use of prepared photointerpretation key and the ground truth survey. Generally, three types of polygon features were distinguished: FOREST, NON_FO-REST and UNCLASSIFIED. The types were divided next into 11 classes and 38 objects. The total area of 149 objects which belong to the FOREST type was 1.626 hectares (58% of the research area). The 150 objects from the NON_FOREST type, covered an area of 615 hectares (22% of research area). Objects put into UNCLASSIFIED type (snow, shadow areas) covered as much as 20% of the research area.
Polygon objects were next encoded (numbers) and the corrected topology of the thematic cover was created (ArcInfo ESRI). The obtained polygon layer was used for GIS spatial analysis with the use of DTM.
The final product of the aerial photos processing was an orthophotomap (2.96 GB TIFF), compressed with Enhanced Compressed Wavelet (ECW) algorithm using ER Mapper (ERM), with almost no loss of information, but with the output file with the size of 114.8 MB only.
The results of the presented research proved that geomatic technologies integration have an impor-tant place in environment studies. The geodata gathered in the project may be used in further GIS spatial-temporal analysis of the plant cover of the Tatra National Park.
The presented paper was a part of a scientific research project: Time and spectral scales of Western Carpathians Norway spruce forest dynamics granted by KBN 6 P04 F03021.
dr in¿. Piotr Wê¿yk rlwezyk@cyf-kr.edu.pl mgr in¿. Joanna Wrzodak http://argis.les.ar.krakow.pl
