Χαρτογράφηση και παρακολούθηση της επανεμφάνισης της βλάστησης μετά από πυρκαγιά με τη χρήση Γ.Σ.Π και Τηλεπισκόπησης:
Creators: name: Βράνια, Ελευθερία Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2012
Subjects: Δασικές πυρκαγιές
Αναγέννηση βλάστησης
Chris/Proba
Υπερφασματικές εικόνες
Αντικειμενοστρεφης ταξινόμηση
Τηλεπισκόπηση
Γεωγραφικά Συστήματα Πληροφοριών
Forest Fires
Vegeteration regeneration
Hyperspectral
Imaging
Object Based Classification
Remote Sensing
Geographic Information Systems

description: Τα χερσαία οικοσυστήματα και ιδιαίτερα τα δασικά, τελούν υπό συνεχόμενη πίεση λόγω των περιβαλλοντικών αλλαγών όπως η αύξηση του πληθυσμού, το φαινόμενο του θερμοκηπίου, οι δασικές πυρκαγιές, ασθένειες και έντομα που προσβάλλουν τα δάση. Οι δασικές πυρκαγιές στο Μεσογειακό οικοσύστημα αποτελούν μεγάλο περιβαλλοντικό πρόβλημα, ιδίως τους καλοκαιρινούς μήνες. Για την εκτίμηση των περιβαλλοντικών επιπτώσεων των δασικών πυρκαγιών, προκειμένου να μελετηθεί το πως αυτές επηρεάζουν στην δασική αναγέννηση και την οικολογική εξέλιξη της βλάστησης, είναι χρήσιμη η σύγκριση στοιχείων που αφορούν τη σοβαρότητα της πυρκαγιάς με την πορεία της επανεμφάνισης της βλάστησης. Η τεχνολογία στην επιστήμη της χαρτογράφησης αναπτύσσεται με ραγδαίους ρυθμούς. Με την χρήση δορυφορικών δεδομένων, εξειδικευμένων επιστημόνων και ειδικού λογισμικού, μπορεί πλέον να δημιουργηθεί χάρτης χρήσης/κάλυψης γης, ακόμα και της πιο δυσπρόσιτης περιοχής του πλανήτη, με μεγάλη ακρίβεια και σε μικρό χρονικό διάστημα. Ο κύριος σκοπός αυτής της εργασίας ήταν η χαρτογράφηση της επανεμφάνισης της βλάστησης σε τμήμα της νήσου Θάσου, μετά την πυρκαγιά του 2000. Για το λόγο αυτό χρησιμοποιήθηκαν πολυφασματικά και υπερφασματικά δεδομένα (δορυφορικές εικόνες Landsat και Chris/Proba, αντίστοιχα). Η εικόναChris/Proba ταξινομήθηκε με ένα αντικειμενοστρεφές πρότυπο (μοντέλο) ταξινόμησης. Στη συνέχεια εκτιμήθηκε η ακρίβεια της ταξινόμησης, και αξιολογήθηκε η χρήση των υπερφασματικών δεδομένων, δίνοντας ικανοποιητικά αποτελέσματα, όπως ολική ακρίβεια 74%.Κατόπιν, το πρότυπο μετατράπηκε, έγινε τροποποίηση των αλγορίθμων της ταξινόμησης και η εφαρμογή του σε δορυφορική εικόνα Landsat, δημιουργώντας ένα δεύτερο χάρτης χρήσης-γης για την ίδια περιοχή μελέτης. Τέλος, μελετήθηκε ο βαθμός συσχέτισης της κατάστασης της επανεμφάνισης της βλάστησης όπως αυτή εμφανίζεται απ’ την ανάλυση των εικόνων σε σχέση με μετρήσεις σοβαρότητας πυρκαγιάς, οι οποίες έγιναν στο πεδίο. Δηλαδή τα αποτελέσματα των 2 ταξινομήσεων συσχετίσθηκαν με τον τύπο της πυρκαγιάς και μελετήθηκε η οικολογική εξέλιξη της βλάστησης μεσοπρόθεσμα (6 χρόνια μετά από την πυρκαγιά). Συμπερασματικά περιοχές με πυρκαγιές που δεν αφήνουν πίσω τους κανένα δέντρο ζωντανό (τύπος 1) 6 χρόνια μετά, στη πλειοψηφία οδηγούν σε χορτολιβαδικές εκτάσεις, ενώ εντοπίσθηκαν περιοχές με μέση (τύπος 2) και χαμηλής (τύπος 3) έντασης πυρκαγιάς που αποκαταστάθηκαν γρήγορα.
description: Land ecosystems, in particular forest ecosystems, are under increasing pressure from environmental changes such as population growth, global warming, wildfires, forest insects, and diseases. Forest fires are a major environmental problem in the Mediterranean region, where large areas are affected each summer. The assessment of the environmental impact of forest fires requires the collection of accurate and detailed post-fire information related to fire type, fire severity, forest regeneration and vegetation recovery. Technology advances by leaps and bounds in the science of cartography. With the usage of remotely sensed satellite data, special software and trained scientific personnel, a land cover map of the most remote area of the planet can be created, with great accuracy, minimum cost, and in a short amount of time. The aim of this work is mapping and detecting vegetation recovery in part of the Thasos island, after the fire of 2000. For this reason hyperspectral data been used, satellite images Chris/Proba. Firstly, an object based classification model was developed in satellite image, Chris/Proba. Then the accuracy of the classification been assessed and evaluated the use of hyperspectral data giving promising results. The classification accuracy was estimated to be 74%.Then, the model was converted; algorithms were modified and created a new land-use map for the same study area. Finally, we studied the process of vegetation recovery and the correlation with fire severity. Specifically, the classification results compared with the fire type and studied the ecological evolution of germination middle-term(6 years after fire).In conclusion areas with strong fires (type 1) 6 years later, in the majority leading to grassland, and areas with middle (type 2) and low (type 3) fire intensity restored quickly.