Hodnocení disipa ní schopnosti krajiny T ebo ska na základ družicových dat Landsat Mapa Dissipation ability assessment of the T ebo sko landscape, based on Landsat satellite data A Map Petra Hesslerová eská zem d lská univerzita v Praze, Fakulta životního prost edí, Katedra aplikované geoinformatiky a územního plánování ENKI, o.p.s. T ebo 2011 FŽP ZU Praha
Anotace: Pro hodnocení funk ních aspekt krajiny byla navržena metoda, založená na družicových datech Landsat, zohled ující t i parametry povrchovou teplotu, zelenou biomasu a vlhkost krajinného pokryvu. Jejich integrace se stala základem klasifika ního schématu, podle n hož lze krajinu hodnotit z hlediska disipace slune ní energie. Teplota povrchu je indikátorem, který vypovídá o transformaci slune ní energie na zemském povrchu a lze z ní odvodit, která složka tepla bude p evažovat zda zjevné (pocitové) teplo, které je zodpov dné za oh ívání prost edí i latentní teplo, které se spot ebovává na výpar vody a tudíž prost edí ochlazuje. Klí ovou roli v této transformaci hraje typ vegetace a množství vody, které je vázané v rostlinách a následovn využitelné p i evapotranspiraci. Metodu lze použít p i hodnocení funkcí a služeb ekosystém (Seják a kol. 2010). Jako modelové území bylo vybráno T ebo sko, hodnocený termín 29.7.2008. Navržené klasifika ní schéma (Hesslerová a Pokorný 2010) bylo definováno na základ matice obraz relativní radia ní teploty a indexu wetnessbiomass. Krajina je rozd lena do devíti disipa ních t íd. Vymezené disipa ní krajinné typy charakterizují krajinu z hlediska toho, jakým zp sobem v ní dochází k p em n slune ní energie. Jednu stranu klasifika ního schématu p edstavuje typ krajiny s vysokým množstvím zelené biomasy a vlhkosti, který je schopen v tšinu dopadajícího slune ního zá ení, p es evapotranspiraci, transformovat do latentní složky tepla. Druhá strana je charakterizována krajinou s minimálním množstvím vegetace, s vysokým vodním deficitem a p evažující vlastní tepelnou složkou slune ního zá ení. Metoda je nástrojem typu scene-wise, jehož použití a dosažené výsledky jsou ovlivn ny konkrétním územím, které je analyzováno. Z tohoto d vodu je každé provedené hodnocení p ípadové, nebo je využíváno metody relativního škálování, které je odvozeno z proporcionality t íd krajinného pokryvu, relativní teploty, vlhkosti i zelené biomasy. Informace o relativní teplot zájmového území byla odvozena z termálního kanálu TM6 a upravena kvantilovou metodou. Bylo vymezeno p t teplotních t íd (každá obsahující cca 20 % pixel ), s ozna ením plochy nejchladn jší chladné st edn teplé teplé nejteplejší. Navržený index wetness-biomass (WB) umož uje detekovat stavové parametry krajinného pokryvu, v závislosti na jeho fotosyntetické aktivit (korelace Normalized Difference Vegetation Indexu - NDVI s množstvím chlorofylu) a vodním obsahu. Byl vypo ten podle níže uvedeného vztahu, tj. jako sou et indexu NDVI a komponenty Wetness, z transformace Tasseled Cap (Kauth a Thomas 1976). WB = NDVI + WETNESS WETNESS = 0,1509 TM1 + 0,1793 TM2 + 0,3299 TM3 + 0,3406 TM4-0,7 TM5-0,4572 TM7 NDVI = (TM4 TM3) / (TM4 + TM3) Pozn. Hodnoty platí pro Landsat 5 Komponenta Wetness byla p epo tena (funkcí linear stretch) do intervalu (-1, 1), výsledný obraz p eklasifikován do p ti kategorií, a to kvantilovou metodou. V následujícím kroku byla provedena krosklasifika ní maticová analýza. Matice je tvo ena p ti kategoriemi indexu wetness-biomass a p ti kategoriemi relativní teploty, s výsledným po tem 25 t íd. Pro ú ely snadn jší interpretace výsledku bylo t chto 25 t íd slou eno do devíti základních kategorií.
Celý postup je znázorn n na schématu, význam jednotlivých kategorií uveden v tabulce. Sou ástí hodnocení byla i analýza zastoupení disipa ních kategorií v rámci kategorií krajinného pokryvu CORINE Land Cover (2006). Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), korelace s obsahem chlorofylu 1 2 3 4 5 Min. relativní teplota krajinného pokryvu max. min max + WETNESS korelace s vodním obsahem 7 8 9 5 4 6 1 2 3 = 5 kategorií indexu wetness-biomass Krosklasifika ní analýza 5 kategorií RELATIVNÍ POVRCHOVÉ TEPLOTY Charakteristika disipa ních kategorií krajiny vymezených na základ krosklasifika ní analýzy relativní teploty a indexu wetness-biomass 1 2 3 4 5 Hustá vegetace (vysokým množstvím zelené biomasy), vysokým vodním obsahem a nízkou teplotou. Kondenza ní jednotky v krajin, vyrovnávající lokální i asové tepelné rozdíly, jsou schopny zadržovat vodu a p es evapotranspiraci ú inn disipovat slune ní energii. Nap. lesní porosty, mok ady Pozitivní p echodný typ. St ední podíl zelené biomasy a vlhkosti, nízká teplota. Nap. jehli naté lesní porosty. Nízká teplota, nízké množství zelené biomasy a nižší vláhový obsah (nemusí být pravidlem). Nap. rákosiny, listnaté porosty, k ovinná spole enstva v ranných fázích vegeta ního období, poškozené lesní porosty St ední kategorie teploty, vysoké množství biomasy i vlhkosti nap. (lesy v srpnovém termínu v p eh áté krajin ), zem d lské plochy, TTP na mezofilních stanovištích extenzivn využívané St ední kategorie teploty, st ední biomasa i vlhkost nap. jehli naté lesy s nedostatkem vody, TTP na mezofilních stanovištích intenzivn využívané 1 2 3 4 5 max. wetness-biomass index min. 6 7 8 9 St ední kategorie teploty, st ední biomasa, nízká vlhkost nap. Ke ový porost na sušších stanovištích Vysoká teplota s vysokým podílem zelené biomasy i vlhkosti. P íkladem jsou zejména intenzivn zem d lsky využívaná území Negativní p echodný typ se st edním podílem zelené biomasy a vlhkosti a vysokou teplotou. P edevším zem d lské plodiny. Lokality bez funk ního vegeta ního pokryvu, se silným vláhovým deficitem, Tyto plochy p ispívají k otev enosti vodního cyklu, intenzita evapotranspirace je velmi nízká. Z hlediska disipace slune ní energie to znamená r st podílu vlastní tepelné složky na úkor latentního tepla. Plochy bez vegetace, i s uschlou vegetací (strništ, posekaná louka s uschlou travou), intravilán.
Annotation: To assess the functional aspects of the landscape a method based on Landsat satellite data were design. The method integrates three parameters surface temperature, wetness and green biomass. Their integration has become the basis of the classification scheme according to which the landscape evaluated in terms of dissipation of solar energy. The method can be used in the evaluation of landscape functions and ecosystem services (Seják et al. 2010). As the model area T ebo sko region was chosen, the satellite scene was acquisited on July 29, 2008. The proposed classification scheme (Hesslerová and Pokorny 2010) is based on a matrix of two images - relative radiation temperature and wetness-biomass index. The landscape is divided into nine dissipation classes, distinguished according the transformation of incident solar radiation. The method is a "scenewise" tool, whose use and the results are influenced by a particular area, which is analyzed. As the method of relative scaling is used, which means the classification scheme is derived from the proportionality classes of land cover, relative temperature, wetness and green biomass, the results are relevant only to the area of interest. Information about the relative temperature was derived from thermal channel TM6, thereafter adjusted by equi-areal method. Five relative temperature classes (each containing approximately 20% of pixels), were discriminated, indicating the coldest surfaces - cool - medium hot - warm - the warmest. Designed wetness-biomass index, (WB) is able to detect land cover status parameters, depending on its photosynthetic activity (Normalized Difference Vegetation Index NDVI, correlation with chlorophyll content) and water content. The index WB was calculated as indicated below: WB = NDVI + WETNESS WETNESS = 0,1509 TM1 + 0,1793 TM2 + 0,3299 TM3 + 0,3406 TM4-0,7 TM5-0,4572 TM7 NDVI = (TM4 TM3) / (TM4 + TM3) TM - Landsat 5 channels Wetness component was recalculated (by linear function of stretch) into the (-1, 1) interval, the result image reclassified into five categories, by quantile method. As a next step, cross-classification matrix analysis followed. The matrix is composed of five categories of wetness-biomass index, and five categories of relative temperature, with the resulting number of 25 classes. For the purposes of easier interpretation these classes were merged into nine basic categories. The assessment also included analysis of the representation of dissipation categories within the CORINE Land Cover (2006) classes.
Autor: Petra Hesslerová eská zem d lská univerzita v Praze Fakulta životního prost edí Katedra aplikované geoinformatiky a územního plánování Kamýcká 129, 165 00 Praha 6 Suchdol a ENKI, o.p.s. T ebo hesslerova@fzp.czu.cz Rok vydání mapy: 2011 Author: Petra Hesslerová Czech University of Life Sciences Prague Faculty of Environmental Sciences Department of Applied Geoinformatics and Spatial Planning Kamýcká 129, 165 00 Praha 6 Suchdol and ENKI, o.p.s. T ebo hesslerova@fzp.czu.cz Year of publication: 2011 Pod kování: Mapa byla podpo ena projekty NPV 2B06023, VaV MŽP. SP/2d3/99/07 a grantem FŽP ZU 42900/1/3166.
Vymezení zájmového území - Třeboňsko S 2 hranice zájmového území 0 5 10 20 Kilometrů Podkladová mapa (c) Geoportál CENIA 2011 Původní družicová data (c) 2008 ESA (distribuováno Eurimage) - vlastník ENKI, o.p.s. Třeboň Tématický obsah (c) Petra Hesslerová, 2011 Souřadnicový systém: S-JTSK RGB syntéza kanálů družice Landsat TM4-TM5-TM-3 0 5 10 20 Kilometrů
0 2,5 5 Kilometerů k ód CORINE Land Cover Nes ouvis lá měs ts ká zás tavba 9 Průmys lové a obchodní areály Vodní plochy 122 Silniční a železniční s íť s okolím M ěs ts ké zelené plochy CORINE Land Cover Sportovní a rekreační plochy Nezavlažovaná orná půda Louky a pas tviny Směs ice polí, luk a trvalých plodin Zeměděls ké oblas ti s přirozenou vegetac Lis tnaté les y Jehličnaté les y Smíš ené les y Nízký poros t v les e M okřiny a močály Raš eliniš tě Vodní plochy 8 7 6 5 4 S 2 3 2 1 Disipační kategorie krajiny Disipační kategorie krajiny - Třeboňsko Původní družicová data Landsat (c) 2008 ESA (distribuováno Eurimage), vlastník dat ENKI, o.p.s. Třeboň Zpracování datových podkladů a tvorba map (c) Petra Hesslerová, 2011 Data CORINE LC 2006 (c) Geoportál CENIA, 2011 Souřadnicový systém: S-JTSK
Zastoupení t íd krajinného pokryvu CORINE Land Cover v disipa ních kategoriích Plocha (ha) Kód Corine LC 1 2 3 4 5 6 7 8 9 22.08 8.45 20.43 62.20 32.94 66.55 238.08 263.92 1691.64 1.86 0.64 1.45 3.07 1.40 5.97 8.60 8.51 149.76 122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.44 6.94 2.37 2.58 4.16 2.61 3.08 4.25 1.52 4.51 43.55 6.32 5.90 23.65 5.14 2.55 12.76 9.28 19.31 2098.72.21 846.97 1467.22 546.91 2414.65 2511.97 8.48 17859.26 1083.50 223.99 197.57 1067.33 289.75 301.94 1439.67 1117.11 2836.51 8.94 2.08 1.29 9.05 2.89 3.71 26.28 20.45 58.73 1229.03 274.53.80 655.48 236.41 256.99 922.97 589.21 1503.46 493.49 32.17 15.36 36.87 8.14 4.86 20.30 12.04 9.14 12691.84 6644.86 2192.56 3351.06 2298.61 1400.11 1846.67 1513.24 2190.53 1630.16 238.58 109.39 302.18 92.85 57.63 206.79 83.42 124.15 99.05 32.32 21.51 91.74 32.94 27.21 109.40 86.56 179.72 546.85 125.14 52.72 130.47 57.99 20.63 40.69 21.06 19.91 23.75 9.08 2.83 19.28 10.42 15.73 11.80 9.56 87.73 405.38.85.81 46.20 20.19 42.53 39.53 18.80 71.93 kód CORINE Land Cover Nesouvislá m stská zástavba Pr myslové a obchodní areály 122 Silni ní a železni ní sí s okolím M stské zelené plochy Sportovní a rekrea ní plochy Nezavlažovaná orná p da Louky a pastviny Sm sice polí, luk a trvalých plodin Zem d lské oblasti s p irozenou vegetací Listnaté lesy Jehli naté lesy Smíšené lesy Nízký porost v lese Mok iny a mo ály Rašeliništ Vodní plochy
Grafy zastoupení t íd krajinného pokryvu CORINE Land Cover v disipa ních kategoriích 1 2 3 4 5 6 7 8 122 9 122