Μελέτη, παρακολούθηση και καταγραφή αστικού πρασίνου: περίπτωση εφαρμογής: Δήμος Θεσσαλονίκης
Creators: name: Μανίκα, Στέλλα Απoστόλου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2012
Subjects: Χώροι πρασίνου
Τηλεπισκόπηση
Δείκτης κανονικοποιημένης βλάστησης (NDVI)
Green spaces
Remote sensing
Normalized difference vegetation index (NDVI)

description: Στόχος της παρούσας εργασίας είναι ο εντοπισμός με μία απόλυτα αυτοματοποιημένη διαδικασία των χώρων πρασίνου ενός αστικού συγκροτήματος, η διαχρονική παρακολούθησή τους, ο ρόλος τους στον αστικό ιστό και η μελέτη της συμβολής τους στη βελτίωση του μικροκλίματος. Η τηλεπισκόπηση και τα γεωγραφικά συστήματα πληροφοριών είναι τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται. Δεδομένα της εργασίας είναι οι δορυφορικές εικόνες του 2003 (δορυφόρος Quickbird) και του 2010 (δορυφόρος WorldView-2) της περιοχής μελέτης. Ως περιοχή μελέτης ορίζεται ο Δήμος Θεσσαλονίκης, ένας δήμος στον οποίο οι χώροι πρασίνου χαρακτηρίζονται από την περιορισμένη έκτασή τους, αποτέλεσμα της αλόγιστης οικοδομικής δραστηριότητας. Οι χρήσεις γης των περιοχών αυτών κατανέμονται σε ιδιωτικούς χώρους (π.χ. προκήπια, όψεις, ταράτσες, ακάλυπτοι χώροι), εμπορικούς χώρους και βιομηχανίες, χώρους με ειδικό καθεστώς (π.χ. Πανεπιστημιούπολη, αρχαιολογικοί χώροι, χώροι στρατοπέδων, αυλές εκκλησιών, αθλητικές εγκαταστάσεις) και δημόσιους χώρους (π.χ. πάρκα αναψυχής, πεζόδρομοι, πεζοδρόμια, νησίδες δρόμων). Αρχικά, αφού οι εικόνες επεξεργαστούν (pan –sharpening, radiometric enhancement, resampling), μέσω του ERDAS IMAGINE, χρησιμοποιούνται για την εξαγωγή του δείκτη βλάστησης στην κανονικοποιημένη του μορφή (Normalized Difference Vegetation Index - NDVI) που προκύπτει από τον τύπο NDVI= (IR – R) / (IR+R). Οι τιμές του δείκτη κυμαίνονται μεταξύ των τιμών -1.0 £ NDVI £ 1.0. Οι επιφάνειες με φυτική κάλυψη έχουν θετικές τιμές, το ακάλυπτο έδαφος έχει τιμές θετικές κοντά στο μηδέν ενώ οι επιφάνειες νερού έχουν αρνητικές τιμές. Ο δείκτης εκμεταλλεύεται τη διαφορά της ανάκλασης μεταξύ της ορατής και της κοντινής υπέρυθρης περιοχής. Γίνονται δοκιμές εφαρμογής του δείκτη (μέσω του modeler), ιδιαίτερα στην εικόνα του WorldView για την όσο το δυνατόν καλύτερη εκμετάλλευση των καινούργιων καναλιών που προσφέρει ο δορυφόρος. Έπειτα, αφού γίνει το κατάλληλο thresshold και μη επιβλεπόμενη ταξινόμηση σε δύο κλάσεις τα αποτελέσματα μετατρέπονται σε shapefiles και εισάγονται στο περιβάλλον του ArcGIS. Στο περιβάλλον αυτό εντοπίζουμε τη διαχρονική εξέλιξη των χώρων πρασίνου και την αναλογία πρασίνου ανά κάτοικο. Έπειτα γίνονται στατιστικοί έλεγχοι (όπως η εύρεση του κέντρου βαρύτητας των χώρων πρασίνου για τον εντοπισμό των ευνοημένων περιοχών) και δημιουργούνται ζώνες επιρροής (buffer) γύρω από ορισμένα σημεία ενδιαφέροντος και άξονες (επιρροή στο μικροκλίμα). Η παρούσα εργασία θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί ως μεθοδολογία από μηχανικούς χωροταξίας, πολεοδομίας και περιφερειακή ανάπτυξης που επιθυμούν να εξάγουν γρήγορα και με ασφάλεια, μέσω της αυτοματοποίησης της διαδικασίας και χωρίς επιτόπια έρευνα, στοιχεία για τον εντοπισμό και την οργάνωση των χώρων πρασίνου ενός αστικού συγκροτήματος.
description: The title of the present diploma thesis is “Study, Analysis and Monitoring Urban Green spaces. Case study area: Municipality of Thessaloniki” (Supervisor: Professor Petros Patias). Τhis study was carried out during the Post Graduate Program “Geoinformatics; Photogrammetric Production and Remote Sensing Management in the environment of Geographic Information Systems” of Rural and Surveying Engineering, Department of Aristotle University of Thessaloniki. This study aims to study, monitor and define urban green spaces by using high resolution satellite images. The study area is the municipality of Thessaloniki; Thessaloniki is a typical Greek city with limited areas of urban green spaces. These urban green spaces land types are private spaces (garden, roof garden, open spaces etc), residential and industrial spaces, urban spaces with special arrangement (University campus, archaeological spaces, churchyards, playing fields etc) and public spaces (parks/playgrounds, pedestrian streets, green corridors among the streets etc). The data that were used are two high resolution satellite images. The first image with spatial analysis 0,70m was derived from Quickbird satellite imagery and was captured on 16 July 2003. The second image with spatial analysis 0,50m was derived from WorldView-2 satellite imagery and was captured on 21 February 2010. The initial part of this work includes advanced remote sensing and photogrammetric methodologies for image processing (image fusion, radiometric enhancement, orthorectification etc). The NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) was applied on the images in order to detect urban green spaces. Index values can range from -1.0 to 1.0. Vegetation values typically range between 0.1 and 0.9, non-green leaves gives a value close to zero value, whereas NDVI decreasing negative values indicate water. The extracted green spaces of the two examined images were compared and analyzed in a GIS environment. Furthermore, additional geospatial statistics were applied such as: measuring the central tendency and dispersion of the examined green spaces, calculating the urban green density, calculating the ratio of green space per resident etc. Finally, all the above mentioned procedures leaded to the creation of thematic maps designed to depict ideally the results. This study would be useful to be implemented from urban planning and regional development engineers in order to export fast and safely, due to the proposed automated procedures without land surveying, elements for the monitoring and the organization of urban green spaces.