Списание ГКЗ 1-2' 2025 | Page 40

Пространствената разделителна способност( ПРС) на изображенията е 30 m за видимата и близката инфрачервена област( канали от 1 до 5 и 7), 15 m за панхроматичния канал( 8) и 60 m за топлинния инфрачервен канал( 6). Приблизителният размер на една сцена е 170 x 185 km.
Landsat 7 пресича екватора в 10 часа местно време. Относително голямата височина на Слънцето в този час намалява засенчените области в изображенията, което подпомага изследването на растителността чрез автоматизирани методи, тъй като сенките влияят на спектралната ѝ сигнатура. Големият брой канали и техният спектрален обхват са предпоставка за разграничаването на растителните видове, на облаците и снега, измерването на почвената влажност и водното съдържание на растителността, и изследването на хидротермални процеси в някои скали.
3.2. Топографски и тематични карти
Наборът от горскостопански карти за всяка горскостопанска единица включва разнообразна тематика. Това е свързано с подробната инвентаризация у нас и нормативната уредба за представяне на богата и детайлна информация за характеризиране на всяко горско насаждение в различни аспекти и характеристики като: вид на планираните мероприятия( вид на сечта); вид на планираните противопожарни мероприятия за защита на горските територии; вид собственост; землище; горскостопански участък; тип почва, основна скала, месторастене; тип гора; вид насаждение; ловностопански мероприятия, ловище, ловностопански район; принадлежност към санитарно-охранителна зона( вододайна зона); здравословно състояние на насаждението; елемент от горскопътна мрежа; част от защитени зони по Закона за биологичното разнообразие Натура 2000( Директива за хабитатите или за птиците), гори във фаза на старост; принадлежност към гори с висока консервационна стойност за територии, представляващи редки, застрашени или изчезващи екосистеми [ 1 ].
Използвани са топографски карти в М 1:50 000 и тематични горскостопански карти в М 1:10 000 и 1:25 000 на хартиен носител, както и цифрови карти на ДГС и ДЛС от РДГ – Бургас.
3.3. Използван софтуер
За цифровата обработка на изображението е използван софтуерният пакет за дистанционни изследвания ERDAS IMAGINE, за създаването на тематични карти е приложен свободно достъпният софтуер QGIS, а допълнителна проверка на данните и резултатите е извършена в платформата Google Earth Pro.
4. ПРИЛОЖЕНИЕ НА ГИС ЗА ЦЕЛИТЕ НА ГОРСКОТО СТОПАНСТВО
4.1. Анализ и оценка на данните от различните източници
В базата данни( БД) на една ГИС се съдържат два основни типа данни – графични и неграфични. От своя страна графичните данни, като цифрови описания на графичните елементи, могат да се записват във векторен вид( чрез точки, линии и площи) или в растерен вид( чрез мрежови клетки или пиксели), придружени с условни знаци и надписи( анотации).
Векторните данни се представят чрез равнинни или пространствени координати на местоположенията на точки и линии или като правила за изчисляване на координатите и свързване на точките като линии или площи. Тези данни дефинират полигони, обекти и други сложни множества, които могат да бъдат обработвани или визуализирани въз основа на техните атрибути.
Растерните данни са важен компонент във всяка ГИС. Те представляват изображения, съставени от пиксели, като всеки пиксел съдържа информация за определена характеристика на дадена площ. В контекста на горското стопанство и класификацията на растителността, растерните данни успешно се използват за анализ и мониторинг на горски територии [ 2 ].
Обобщение на предимствата и недостатъците на векторните и растерните данни е представено в табл. 2.
Таблица 2. Предимствата и недостатъци на векторните и растерни данни
Растерни данни
Предимства
Представяне
на
непрекъснати
явления
Съвместимост с дистанционните
изследвания
Спътниковите
и
аерофотоизображенията
се
съхраняват
като растерни данни, което ги прави лесни
за използване и анализ
Лесна обработка и манипулация с
данните, като филтриране, сегментация и
класификация
Недостатъци
Големи размери на файловете
По-ниска геометрична точност, която
зависи от ПРС, загуба на топографска
детайлност
Ограничени
възможности
за
редактиране
Качество на изображенията
Векторни данни Висока точност и детайлност Малки размери на файловете Лесно редактиране, обновяване и анализ
Сложност при представяне на биофизични променливи като температура, надморска височина или растителна покривка
Изчислителна сложност: обработката на сложни геометрични форми може да изисква значителни изчислителни ресурси
38 ГКЗ 1-2’ 2025