Nalazite se na CroRIS probnoj okolini. Ovdje evidentirani podaci neće biti pohranjeni u Informacijskom sustavu znanosti RH. Ako je ovo greška, CroRIS produkcijskoj okolini moguće je pristupi putem poveznice www.croris.hr
izvor podataka: crosbi !

Povijesno kartiranje vegetacije korištenjem arhivskih Landsat snimaka (CROSBI ID 428602)

Ocjenski rad | diplomski rad

Špadina, Barbara Povijesno kartiranje vegetacije korištenjem arhivskih Landsat snimaka / Jelaska, Sven D. (mentor); Zagreb, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb, . 2019

Podaci o odgovornosti

Špadina, Barbara

Jelaska, Sven D.

hrvatski

Povijesno kartiranje vegetacije korištenjem arhivskih Landsat snimaka

Vegetacijske karte su topografski prikazi sastava i rasprostranjenosti biljnih zajednica nekog područja te kao takve predstavljaju značajan izvor informacija. Retrospektivnim kartiranjem omogućuje se uvid u prošlost i pružanje osnove na temelju koje je moguće odrediti tijek i intenzitet nastupajućih okolišnih promjena. Sa ciljem provjere mogućnosti dopune starih terenskih vegetacijskih karata iz druge polovice 20. stoljeća koje pokrivaju područja PP Medvednica, PP Žumberak-Samoborsko gorje i NP Krka, metodom kontrolirane klasifikacije u GIS okruženju analizirane su slobodno dostupne Landsat arhivske satelitske snimke. Na svim analiziranim područjima, algoritam maximum likelihood se pokazao pouzdanijim od algoritma minimum distance. Kontrola točnosti procesa klasifikacije pokazala je vrlo slabo podudaranje klasificiranih klasa i kontrolnih klasa karte staništa za područje PP Medvednica čije Kappa vrijednosti iznose 0, 121 za maximum likelihood i 0, 065 za minimum distance algoritam, dok se najpouzdanijim pokazalo područje PP Žumberak-Samoborsko gorje s Kappa vrijednostima od 0, 716 za maximum likelihood i 0, 616 za minimum distance algoritam. Za sjevernu satelitsku snimku područja NP Krka Kappa vrijednosti iznose 0, 620 za maximum likelihood i 0, 456 za minimum distance algoritam, a za južnu satelitsku snimku 0, 511 za maximum likelihood i 0, 245 za minimum distance algoritam. S povećanjem broja kartiranih klasa, točnost klasifikacije se smanjuje. Rezultati ovog istraživanja ukazuju na ograničenu mogućnost primjene Landsat arhivskih snimaka za potrebe retrospektivnog kartiranja.

kartiranje vegetacije, retrospektivno kartiranje, daljinsko promatranje, GIS, Landsat TM

nije evidentirano

engleski

Historical vegetation mapping using Landsat archive images

nije evidentirano

vegetation mapping, retrospective mapping, remote sensing, GIS, Landsat TM

nije evidentirano

Podaci o izdanju

47

28.05.2019.

obranjeno

Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj

Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb

Zagreb

Povezanost rada

Biologija