Get 20M+ Full-Text Papers For Less Than $1.50/day. Start a 14-Day Trial for You or Your Team.

Learn More →

Assessment of the health condition of flood forests in the river Danube inundation area, section Dobrohošt - Sap using aerial photos

Assessment of the health condition of flood forests in the river Danube inundation area, section... Lesnícky casopis - Forestry Journal rocník 55, císlo 2, 2009, s. 145 ­ 164 Lesnícky casopis ­ Forestry Journal Section: Forestry rocník 55, císlo 2, 2009, s. 145­164 DOI: 10.2478/v10114-009-0005-4 ZHODNOTENIE ZDRAVOTNÉHO STAVU LUZNÝCH LESOV V INUNDACNEJ OBLASTI DUNAJA V ÚSEKU DOBROHOS ­ SAP Z LETECKÝCH SNÍMOK Tomás BUCHA, Ivan BARKA, MARTIN BARTKO Martin TOMÁS IVAN Národné lesnícke centrum ­ Lesnícky výskumný ústav Zvolen, T. G. Masaryka 22, SK ­ 960 92 Zvolen BUCHA T., BARKA I., BARTKO M.: Assessment of the health condition of flood forests in the river Danube inundation area, section Dobrohost ­ Sáp using aerial photos. Lesn. Cas. ­ Forestry Journal, 55(2): 145­164, 2009, 6 fig., tab. 4, ref. 16. Original paper. ISSN 0323­10468 We assess in the paper the health condition of floodplain forests being affected by the operation of Gabcíkovo hydropower plant in the inundation area of the Danube River in the section Dobrohost ­ Sap using multispectral aerial photos obtained in 2008. We summarize results from aerial photographing in the years 1996, 1999, 2002 and 2005. We use defoliation and occurrence of heavily damaged trees as well as snags in stands as indicators of the health condition of stands. Based on the assessment of both indicators we may state that by the construction of dam with artificial channel system there are secured suitable conditions, first of all, for floodplain forest communities of transitional type and hard floodplain forests, which dominate in the interest area what concerns the area they cover on this territory. We may assess their health condition as very good in a long term. We monitor increased occurrence of snags in 64 stands with total area 334 hectares. Soft floodplain forests of higher age are the most affected communities. Key words: floodplain forest, health condition, aerial photos, hydropower plat Gabcíkovo V práci zhodnocujeme zdravotný stav luzných lesov ovplyvnených prevádzkou vodného diela Gabcíkovo v inundácii Dunaja v úseku Dobrohos ­ Sap z multispektrálnych leteckých snímok z roku 2008. alej sumarizujeme výsledky z jednotlivých snímkovaní z rokov 1996, 1999, 2002 a 2005. Ako indikátory zdravotného stavu vyuzívame defoliáciu a výskyt silne poskodených stromov a suchárov v porastoch. Na základe zhodnotenia oboch indikátorov konstatujeme, ze realizovaním hydrotechnických úprav s prehrádzkovaním ramennej sústavy sú zabezpecené vhodné podmienky predovsetkým pre luzné lesné spolocenstvá prechodných a tvrdých luhov, ktoré plosne v záujmovom území dominujú a ktorých zdravotný stav dlhodobo hodnotíme ako vemi dobrý. V 64 porastoch o celkovej výmere 334 ha sledujeme zvýsený výskyt suchárov. Najpostihnutejsie sú vekovo starsie spolocenstvá mäkkých luhov. Kúcové slová: luzné lesy, zdravotný stav, letecké snímky, VD Gabcíkovo 1. Úvod a problematika V rokoch 1977 az 1992 sa realizovala výstavba vodného diela (VD) Gabcíkovo. Dôvodom výstavby bolo zabezpeci niekoko národnohospodárskych zámerov, najmä energetické vyuzitie Dunaja, zabezpecenie plavby na kritickom brodovom úseku a bezpecnosti územia pred povodami. VD Gabcíkovo bolo vybudované ako VD kanálového typu, kde úsek Dunaja s dzkou 32 km bol presmerovaný do derivacného kanála. S týmto riesením sa spájajú negatívne úcinky spocívajúce v drenáznom úcinku pôvodného koryta Dunaja, s tým súvisiaci pokles úrovne podzemných vôd s ohrozením existencie luzných lesných spolocenstiev. Problematika zachovania luzných spolocenstiev sa preto stala uz zaciatkom 80. rokov predmetom výskumného riesenia (CIFRA 1983), ktoré vyústilo do prípravy podkladov pre projekt hydrotechnických úprav. Ich neskorsou realizáciou sa zabezpecil rezim regulácie podzemných vôd vychádzajúci z biologických potrieb luzných spolocenstiev. Z rôznych alternatívnych riesení sa realizoval variant hydrotechnických úprav s prehrádzkovaním ramennej sústavy v území derivácie s cieom udrza v ramennej sústave vodu tak, aby hladina podzemnej vody bola v dotyku s pokryvnou pôdnou vrstvou. Táto poziadavka vychádzala zo skutocnosti, ze existencia luzných lesov a udrzanie ich produkcného potenciálu je závislé predovsetkým od dostatku vody v celom pôdnom profile, pricom hlavným a nenahraditeným zdrojom pôdnej vlahy je prísun vzlínaním z podzemnej vody (CIFRA 1987). Od spustenia VD Gabcíkovo do prevádzky v roku 1992 sa realizuje intenzívny komplexný monitoring jeho dopadov na prírodné prostredie. Výsledky monitoringu zdravotného stavu, rastových a produkcných podmienok lesných porastov zhrnuli VARGA, NESTICKÝ (1997) a NESTICKÝ, VARGA (2001 in LISICKÝ, MUCHA 2003). Inundacné územie rozdelili z hadiska dynamiky hladín podzemných vôd vo vzahu k lesným porastom na 5 skupín, ktoré vyuzívame pri interpretácii vývoja zdravotného stavu lesov záujmového územia: (1) Územie od nápustného objektu po Vojcianske rameno. Hladina podzemných vôd je pre zdravý vývoj a ocakávanú produkciu drevnej hmoty nevyhovujúca. (2) Príbrezný pás popri starom koryte Dunaja v celom úseku derivácie. Pôdy sú tu drénované starým korytom Dunaja. Lesohospodárska optimalizácia je mozná len zvýsením hladiny v starom koryte Dunaja, alebo prestavbou drevinového zlozenia existujúcich porastov. (3) Územie od Vojcianskeho ramena po vyústenie Bacianskeho ramena do starého koryta Dunaja. Ide o územie, kde je dynamika hladiny podzemnej vody pre vývoj zdravotného stavu lesa a produkciu drevnej hmoty vyhovujúca. (4) Územie od vyústenia Bacianskeho ramena do starého koryta Dunaja po ústie odpadového kanála do Dunaja (Istragov). Dynamika hladín podzemnej vody vo vzahu k lesným porastom je vemi variabilná, závisiaca na súcinnosti prietokov v odpadovom kanáli a v starom koryte Dunaja. Pravidelne sa opakujúce znízenie hladiny podzemnej vody vo vegetacnom období. (5) Porasty v blízkosti avobreznej hrádze prívodného a odpadového kanála, kde chýbajú údaje o hladine podzemnej vody. Výsledky lesníckych pozorovaní z inundacného územia zdôrazujú nevyhnutnos simulovaných záplav. Tieto sú významné nielen z hadiska vlahy, ale i zdroja prísunu zivín (NESTICKÝ 1994, NESTICKÝ, VARGA 2001 in LISICKÝ, MUCHA 2003). Letecké snímky sú casto vyuzívaným materiálom pre plosné hodnotenie zdravotného stavu lesov. Pre úcely vizuálnej interpretácie infracervených snímok boli spracované interpretacné kúce (RACKO 1996, GROSS et al. 2000). Hodnotenie defoliácie a zaradenie stromu do stupa poskodenia je zalozené na kombinácii tvarových a farebných charakteristík. Menej rozpracované sú postupy digitálnej klasifikácie. To preto, ze spektrálne charakteristiky vegetácie sú pomerne komplexné, co je spôsobené vplyvom interakcie ziarenia s bunkovými struktúrami, chlorofylom a alsími pomocnými pigmentmi. Zdravá vegetácia odráza viditenú cas spektra iba slabo, okrem zelenej casti v okolí vlnovej dzky 550 nm, kde je pozorovaná zvýsená odrazivos. Chronické poskodenie spôsobuje deteriorizáciu chloroplastov, táto zmena vo fyziológii sa prejavuje zltnutím listov, preto vo viditenej casti spektra sa maximálna odrazivos presúva zo zeleného pásma do cerveného (ZARCO-TEJADA et al. 2001). V pásme blízkeho infracerveného ziarenia je pre zdravú vegetáciu typická vysoká odrazivos ziarenia. Rozdiely odrazivosti ziarenia vsak spocívajú aj v druhu dreviny a jej fenologickej fáze. alsími dôlezitými vplyvmi, ktoré treba bra do úvahy pri hodnotení poskodenia lesa sú vek a zakmenenie. Potrebné je zohadni aj moznú zmenu svetelných podmienok v case snímkovania, resp. výskyt atmosférických javov (zákal, oblacnos a pod.). Syntéza vsetkých uvedených faktorov pri kvantifikácii poskodenia lesa je zlozitý proces, v ktorom je azké nájs vseobecne platné postupy pre digitálnu klasifikáciu. Z toho dôvodu sa jednotlivé prístupy klasifikácie snímok z leteckých snímkovaní v rokoch 1992, 1996, 1999, 2002 a 2005 lísili (RACKO 1996, BuCHA, RASI 2001, RASI 2005). Cieom predkladanej práce je vyhodnoti zdravotný stav lesných spolocenstiev luzných lesov v roku 2008 na základe vizuálnej interpretácie a digitálnej klasifikácie multispektrálnych snímok a zhodnoti vývoj luzných lesov záujmového územia od roku 1996. 2. Metodika a materiál 2.1. Základná charakteristika hodnoteného územia Hodnotené územie avostrannej inundácie Dunaja sa nachádza medzi pôvodným korytom Dunaja a prívodným a odpadovým kanálom VD Gabcíkovo. Ide o úsek medzi obcami Dobrohos a Sáp. Územie je charakteristické vyvinutým ramenným systémom, rozsiahlymi komplexami luzných lesov a aluviálnych lúk. Výmera lesa je priblizne 3 000 ha. V oblasti ramennej sústavy Dunaja prevládajú v súcasnosti stanovistia zodpovedajúce prechodným luhom. Z pohadu lesníckej geobiocenologickej typizácie lesných spolocenstiev vo väzbe na hospodárenie v lesoch vyjadrené jednotkami hospodárskych súborov lesných typov (HSLT) ide najmä o dubové luzné jaseniny a brestové luzné jaseniny. Na najvlhkejsích stanovistiach sa vyskytujú mäkké luhy reprezentované HSLT vbové topoliny. Na pôdach s nizsie polozenou hladinou podzemnej vody sú rozsírene tvrdé luhy reprezentované hrabovými luznými jaseninami. Drevinové zlozenie luzného lesa záujmového územia poda LHP z roku 2005 je nasledovné: sachtené topole (Populus sp.) 62 %, topole domáce (Populus nigra L. a P. alba L.) 10 %, vby (Salix alba, S. fragilis L.) 17 %, jasene (najmä Fraxinus angustifolia VAHL.) 6 % a ostatné listnáce 5 %, najmä dub letný (Quercus robur L.), agát biely (Robinia pseudoacacia L.), javor horský (Acer pseudoplatanus L.) a jelse (Alnus sp.). Geograficky je územie situované v centre Podunajskej níziny. Organizacne patrí územie do LHC Samorín a LHC Gabcíkovo. 2.2. Letecké snímkovanie a spracovanie snímok Parametre leteckého snímkovania pre územie od Dobrohoste po Sáp sú uvedené v tabuke 1. Graficky je územie zobrazené na obrázku 1. Organizacné a administratívne práce, ako aj vsetky zákonné nálezitosti Tabuka 1. Projekt leteckého snímkovania 2008 Table 1. Project of aerial photographing 2008 Meno lokality1) Mierka snímkovania Prekryt pozdzny4) p Prekryt priecny5) q Dátum snímkovania7) Hodina snímkovania8) Výska letu nad terénom9) Konstanta fotokomory10) Snímkový formát11) Typ fotokomory12) Priestorové rozlísenie13) 3) VD Gabcíkovo2) 1 : 41 400 60 % Bez prekrytu ­ snímkované v páse6) 18. 8. 2008 (19. 8. 2008) 11,20 ­ 11,40 h (9,45 ­ 10,00 h) 4 130 m 100,5 mm 14 430 × 9 420 pixelov UltraCam X ­ digitálna multispektrána kamera 30 × 30 cm modrý ­ zelený ­ cervený ­ blízky infracervený kanál. Úrove spracovania 315) bez filtra17) 4 329 m 2 826 m 1 130 m 27 ks Asi23) 13 000 ha Rádiometrické rozlísenie14) Filter16) Sírka snímaného pásu18) Odstup letových trás19) Vzdusná základnica20) Pocet snímok21) Plocha zobrazeného územia22) 1) 5) Name of locality, 2)Hydropower plant Gabcíkovo, 3)Scale of photographing, 4)Longitudinal overlap, Traversal overlap, 6)Without overlap ­ photographed in a belt, 7)Date of photographing, 8)Time of photographing, 9)Height of flight above terrain, 10)Photo chamber constant, 11)Photo format, 12), 13)Spatial resolution, 14)Radiometric resolution, 15)Blue ­ green ­ red ­ close infrared channel. Level of processing 3, 16)Filter, 17)Without filter, 18)Width of photographed belt, 19)Following distance of flights routes, 20)Air base line, 21)Number of photos, 22)Area of illustrated territory, 23)About leteckého meracského snímkovania zabezpecila firma Photomap, s. r. o., Kosice. Samotné snímkovanie realizovala firma ARGUS GEO SYSTÉM, s. r. o., Hradec Králové v doch 18. a 19. augusta 2008 digitálnou kamerou Vexcel Ultracam X v 4 pásmach, a to modrom, zelenom, cervenom a infracervenom. Priestorové rozlísenie obrazového prvku je 30 × 30 cm. Snímky boli dodané v úrovni spracovania 3, t. j. rádiometricky upravené, s multispektrálnymi kanálmi prevzorkovanými na priestorové rozlísenie panchromatického kanála. Ortorektifikáciu snímok vykonalo pracovisko fotogrametrie NLC Zvolen na pracovnej stanici Image Station. Pri transformácii jednotlivých snímok do systému JTSK nepresiahla stredná chyba hodnotu ± 1 m. Po polohovom zjednotení zdrojových obrazov v JTSK sme vykonali ich spojenie (mozaikovanie), a to bez akýchkovek úprav hodnôt odrazivosti na prekrytoch snímok. Výsledná mozaika pozostáva z troch kanálov, ulozených v poradí infracervený, cervený a zelený kanál. Modrý kanál nebol pre analýzu vyuzitý, najmä z dôvodu jeho citlivosti na opar a zákal atmosféry a silnej korelácie s ostatnými kanálmi viditenej casti spektra. Zdravotný stav lesných porastov sme vyhodnotili na území medzi pôvodným korytom Dunaja a prívodným, resp. odpadovým kanálom (obr. 1). Obrázok 2 je ukázkou detailu, ktorý poskytujú dodané snímky. Obr. 1. Strafázou je zobrazené záujmové územie ovplyvnené prevádzkou VD Gabcíkovo, ktoré bolo nasnímkované v auguste 2008 Fig. 1. Interest territory is illustrated by hachure that is influenced by the operation of hydropower plant Gabcíkovo that was photographed in August 2008. 2.3. Podkladové materiály Vyuzili sme lesnícke porastové mapy záujmového územia mierky 1 : 10 000 so stavom k roku 2005. Údaje o porastových charakteristikách jednotlivých jednotiek priestorového rozdelenia lesa (JPRL) sme získali z lesného hospodárskeho plánu (LHP) z opisu porastov pre lesné hospodárske celky (LHC) Gabcíkovo a Samorín. Obnova LHP sa uskutocnila v roku 2005. Porastové mapy a údaje z LHP slúzili ako podklad pre tvorbu pozadovaných mapových výstupov a ako podporné údaje pre spracovanie a vyhodnotenie leteckých snímok. 2.4. Metodika vyhodnotenia snímok Východiskom pre posúdenie zdravotného stavu lesov sú výsledky vizuálnej interpretácie ako aj digitálnej klasifikácie snímok. Vizuálnu interpretáciu sme pouzili pri identifikácii porastov s výskytom suchárov, pricom rozlisujeme porasty s jednotlivým, skupinovým a plosným výskytom suchárov. Pri digitálnej klasifikácii sme vyhodnotili defoliáciu na úrovni obrazového prvku a priemernú defoliáciu pre porast. Obr. 2. Ukázka leteckej snímky (kombinácia infracervený, cervený a zelený kanál). Vavo sachtené topole, vpravo porasty domáceho topoa s vbou. Zrejmá je rozdielna textúra porastov, v závislosti od veku a spôsobu vzniku ako aj rozdielny spektrálny prejav topoov a vb (vby sa javia v odtieoch bielo-sivej farby). Vekos výrezu ~ 400 × 300 m. LHC Gabcíkovo, územie pri sútoku derivacného kanála a Dunaja Fig. 2. An example of aerial photo in tones of grey colour. Left bred poplars, right stands of domestic poplar with willow. Texture of stands is apparent in dependence on the age and way of formation as well as different spectral appearance of poplar and willow trees (willow trees appear in lighter grey colours). Size of section is 100×300 m. LHC Gabcíkovo, territory in the inflow of derivation channel and the Danube River. Pri terénnych setreniach sme pouzili defoliácu (stratu asimilacných orgánov) za hlavný indikátor a základný vizuálny symptóm zdravotného stavu drevín. Vyjadruje sa ako percentuálny pomer chýbajúcich castí asimilacných orgánov k vzorovému, plne olistenému stromu. Strata asimilacných orgánov (SAO) sa hodnotila okulárnym odhadom v percentách so zaokrúhlením na 5 %, v zmysle metodiky medzinárodného programu UN-ECE ICP Forests. Aj ke je zrejmé, ze indikátor poskodenia stromov zisovaný v teréne (defoliácia) a hodnota spektrálnej odrazivosti zaznamenaná senzormi nemajú identickú javovú podstatu, viaceré práce potvrdili medzi nimi úzky vzah (napr. HILDEBRANDT et al. 1991, GROSS et al. 2000). Túto súvislos sme vyuzili a testovali pri klasifikácii zdravotného stavu porastov luzných lesov záujmového územia ovplyvneného prevádzkou VD Gabcíkovo. Okrem zdrojových kanálov snímok sme pouzili aj z nich ortogonálnou transformáciou odvodený komponent (alej NSC), optimalizovaný pre zvýraznenie poskodenia: NSC = -0,9500* IC kanál + 0,2728* Cervený kanál+ 0,1518* Zelený kanál [1] Podrobný metodický postup odvodenia takého komponentu je uvedený v práci BUCHA, VLADOVIC (2000). Vyhodnotenie zdravotného stavu lesov sme vykonali metódou dvojfázového regresného výberu. Pouzitý postup vychádza z teoretických a praktických prác autorov SMELKO (1985) a SCHEER (1995). V prvej fáze sme vyuzili mozaiku leteckých snímok pozostávajúcu z infracerveného a cerveného kanála, ku ktorým sme ako 3. vrstvu priradili komponent odvodený kombináciou kanálov ­ NSC komponent. Druhú fázu predstavovali údaje o defoliácii, získané z terénnych setrení a z interpretácie leteckých snímok. Tieto údaje sme pouzili pre transformáciu údajov spektrálnej odrazivosti na hodnoty defoliácie, z ktorých následne odvodzujeme mieru poskodenia porastov. Celkovo sme na stereo-dvojiciach snímok ohodnotili defoliáciu 63 stromov, z toho 10 totozných so stromami hodnotenými v teréne. Zo 63 hodnotených stromov sme 35 klasifikovali ako topo cierny, resp. jeho kultivary, 21 stromov ako vby a 7 bolo suchárov, pri ktorých nebolo mozné identifikova druh dreviny. Vo výbere boli rovnomerne zastúpené vsetky stupne defoliácie v zmysle stupnice programu UN/ECE ICP Forest (2006). Metodický postup hodnotenia defoliácie na snímkach vychádzal z nasich poznatkov o tvarových a farebných charakteristikách korún hodnotených stromov v teréne a následne identifikovaných na snímke. Islo o tvar koruny, jej hrubú a jemnú struktúru, homogenitu, saturáciu, jas a tón farby koruny. Tieto poznatky sme kombinovali s manuálom pre hodnotenie zdravotného stavu stromov z infracervených snímok (GROSS 2000), pricom sme vyuzili fotointerpretacné kúce vytvorené pre dub a buk lesný. Hodnotili sme stromy úrovové a nadúrovové. Po identifikácii koruny stromu sme zvektorizovali jej obvod a vypocítali sme priemernú hodnotu spektrálnej odrazivosti. Túto spektrálnu charakteristiku sme prepojili s údajmi o defoliácii, cím sme získali súbor párových hodnôt pre alsiu analýzu. Pomocou lineárnej jednoduchej a viacnásobnej regresnej analýzy medzi údajmi prvej (letecká snímka) a druhej fázy (terestrické hodnotenie defoliácie, resp. interpretácia defoliácie na stereo-snímkach) sme odvodili regresný model, pomocou ktorého sme odhadli poskodenie pre kazdý obrazový prvok (pixel) prvej fázy, ktorý bol klasifikovaný ako les v procese tvorby masky lesa. 2.5. Tvorba masky lesa Proces odlísenia lesa od ostatných kategórií nazývame procesom tvorby masky lesa, pricom vo výslednom produkte rozlisujeme les a ostatné kategórie, ktoré spolocne nazývame bezlesie. Pre tvorbu masky lesa z mozaiky snímok sme vytvorili súbor jednoduchých rozhodovacích pravidiel. V prvom kroku sme urcili prahové hodnoty pre lesné porasty poda jednotlivých kanálov snímky resp. pre NSC komponent. Do lesa sme zaradili obrazové prvky, v ktorých hodnota prvku v infracervenom kanáli je väcsia ako 90 a zárove hodnota NSC komponentu je v rozpätí od 60 do 130. Tento výsledok sme vztiahli len na porasty v rámci JPRL, t. j. les mimo lesných pozemkov nebol zahrnutý do klasifikácie. Z klasifikácie boli alej vylúcené porasty po obnove do 5 rokov, vzhadom na to, ze este nie sú zapojené a prakticky nie je mozné ohodnoti ich defoliáciu z leteckých snímok. V alsom kroku sme po vypocítaní defoliácie poda regresného modelu obrazový prvok klasifikovali ako bezlesie, ak jeho hodnota bola mensia ako 0 a vyssia ako 125. V poslednom kroku tvorby masky lesa sme riesili problém postupného prechodu lesa do inej kategórie na okrajoch korún stromov, zrejmý najmä pri nizsom zápoji. Pri 30 cm priestorovej rozlisovacej schopnosti obrazového prvku, je tento prechod plynulý a vemi variabilný, závisiaci od susediacej kategórie. Spravidla sa to na klasifikácii defoliácie prejavuje tak, ze sú okraje korún klasifikované ako stredne silne az silne poskodené, comu zodpovedá defoliácia od 40 do 70 %. Z toho dôvodu sme na bezlesie preklasifikovali kazdý obrazový prvok s defoliáciou v uvedenom rozpätí pri podmienke, ze aspo jeden zo susediacich prvkov bol predtým klasifikovaný ako bezlesie. Ak táto podmienka nebola splnená, prvok ostal zaradený v kategórii les. Kvalitu takto vytvorenej masky lesa sme najskôr vyhodnotili vizuálne a to prekrytom a porovnávaním výsledku klasifikácie lesa s mozaikou snímok. Najlepsí výsledok sme dosiahli v homogénnych zapojených porastoch. K nadhodnoteniu dochádzalo v starsích rozpojených porastoch s bujným podrastom a rozvinutou krovitou vegetáciou, a to z dôvodu podobnosti spektrálneho prejavu lesa a krovitej vegetácie. K podhodnoteniu dochádzalo najmä na okrajoch korún stromov, kde je problematické urci jednu prahovú hodnotu platnú pre celú mozaiku. Na vzorke 100 náhodne vybraných obrazových prvkov sme kvantifikovali správnos rozlísenia lesa od ostatných kategórií. 78 % obrazových prvkov sme klasifikovali správne, 17 % obrazových prvkov sme klasifikovali ako bezlesie namiesto lesa a 5 % sme klasifikovali ako les, pricom islo o bezlesie. Výsledok povazujeme za akceptovatený, aj ke nie optimálny. Poukazuje to na potrebu hadania precíznejsieho algoritmu pre tvorbu masky lesa pri snímkach s vekým rozlísením. 3. Výsledky 3.1. Modely pre odhad defoliácie korún stromov Výsledný regresný model pre odhad defoliácie pomocou komponentu NSC uvádza nasledujúci vzah: Defoliácia = -55,7 + 0,979 * NSC [2] Správnos a presnos klasifikácie je mozné posúdi na základe dosiahnutých parametrov regresnej analýzy (korelacný koeficient, stredná chyba regresnej priamky). Hodnota korelacného koeficientu r = 0,82 a stredná chyba regresnej priamky syx = ± 19,0 % poukazuje na stredne silnú tesnos korelácie a pomerne vysokú chybu odhadu defoliácie. Príklad interpretácie strednej chyby regresnej priamky: ak je odvodená defoliácia v obrazovom prvku napr. 30 %, tak sa v skutocnosti môze od nej odchyova v rámci ± 19 % t. j. od 11 % po 49 % pri 68 % spoahlivosti. Po aplikácii regresnej rovnice na celé záujmové územie, sme pri porovnaní odhadu so snímkou zistili, ze pri výpocte defoliácie poda vzahu [2] dochádzalo k nadhodnoteniu poskodenia nezapojených topoových porastov. Aby sme eliminovali toho nadhodnotenie, odvodili sme alsí regresný model s vyuzitím cerveného kanálu a NSC komponentu: Defoliácia = -81,0 + 0,31 * Cervený kanál + 0,94 * NSC [3] V tomto prípade bola hodnota korelacného koeficientu r = 0,84 a stredná chyba regresnej priamky syx = ± 18,3 %. Pri pouzití vzahu [3] sme vyriesili problém nadhodnotenia nezapojených topoových porastov, ciastocne vsak tentoraz doslo k nadhodnoteniu defoliácie vbových porastov. Výsledná klasifikáciu sme preto vytvorili kombináciou dvoch parciálnych klasifikácií a to tak, ze sme vybrali vzdy mensiu hodnotu defoliácie. V oboch prípadoch sme model odvodili z toho istého súboru referencných stromov. Alternatívne bolo mozné pripravi model defoliácie osobitne pre topole a osobitne pre vby. Praktické uplatnenie by vsak vyzadovalo klasifikáciu drevinového zlozenia lesov záujmového územia. Z toho dôvodu sme od uvedeného prístupu ustúpili a zvolili skôr popísaný prístup kombinácie dvoch klasifikácií. Na obrázku 3 na grafoch porovnávame predpovedanú defoliáciu poda vzahov [2] a [3] k defoliácii hodnotených stromov. Ako uz naznacuje stredná chyba regresnej priamky pre oba prípady, chyba odhadu defoliácie je pomerne veká. Z grafov je moz152 Predpovedaná vs. hodnotená defoliácia Hodnotená defoliácia 95% hladina spoahlivosti Predpovedaná defoliácia Predpovedaná vs. hodnotená defoliácia Hodnotená defoliácia 95% hladina spoahlivosti Predpovedaná defoliácia Obr. 3. Porovnanie hodnotenej a predpovedanej defoliácie poda odvodených regresných modelov. Hore: model pre vzah [2]. Dole: model pre vzah [3] Fig. 3. Comparison of assessed and predicted defoliation according to derived regression models. Up ­ model for relation [2], down ­ model for relation [3]. né urci, kde nastali rozdiely medzi skutocnou a odhadnutou defoliáciou. Najväcsie rozdiely sme ocakávali pri stredne silne defoliovaných stromoch. Mensie rozdiely pri zdravých, silne defoliovaných stromoch a suchároch, pri ktorých sa logicky ocakáva jednoznacná identifikácia. Výsledok nekoresponduje úplne s predpokladmi, a to najmä pri silne defoliovaných stromov (asi nad 70 %) a suchároch. Pri hodnotení sme vychádzali z kombinácie nasich poznatkov s interpretacným kúcom odvodeným pre dreviny buk a dub, vzhadom na to, ze interpretacné kúce pre hodnotenie defoliácie vb a topoov nie sú k dispozícii. Ziadalo by sa sporné prípady overi v teréne a na základe získaných poznatkov upravi interpretáciu defoliácie týchto stromov. Z casového hadiska to vsak nebolo mozné. Rozdiely (rezíduá) medzi predpovedanou defoliáciou a hodnotenou defoliáciou sú v prípade vzahu 1 v rozpätí hodnôt od -30 % do 55 %. Vo vzahu 2 od -38 % do 48 %. Ide o pomerne siroké rozpätie, ktoré dokresuje strednú kvalitu odhadu defoliácie na úrovni jednotlivých stromov. Tabuka 2. Sumárne výsledky klasifikácie na úrovni porastov (JPRL): pocetnosti zastúpenia JPRL v defoliacných stupoch v roku 2008 Table 2. Summary results of classification on the level of stands (JPRL): distribution frequencies of JPRL in defoliation degrees in 2008 Defoliácia porastu1) (%) 0 ­ 10 10,1 ­ 20 20,1 ­ 30 30,1 ­ 40 40,1 ­ 50 50,1 a viac10) Slovná charakteristika poskodenia2) Porasty zdravé6) Porasty zdravé s prvými príznakmi poskodenia7) Porasty slabo poskodené8) Porasty stredné poskodené9) Porasty silné poskodené11) Nehodnotené porasty12) 1) 6) Rozdelenie pocetností3) ni 131 311 160 38 3 0 643 210 v %4) 20,4 48,3 24,9 5,9 0,5 0,0 100,0 ­ Výmera v ha5) 391 1 040 509 111 8 0 2 059 684 Stand defoliation, 2)Characteristics of damage by words, 3)Frequency distribution, 4)In %, 5)Area in ha, Healthy stands, 7)Stands with first symptoms of damage, 8)Stands damaged lightly, 9)Stands damaged moderately, 10)And more, 11)Stands damaged heavily, 12)Not assessed stands Po vizuálnej kontrole z regresných modelov odhadnutej defoliácie, sme identifikovali väcsie zoskupenie poskodených porastov v strednej casti záujmového územia pod obcou Bodíky v lokalite Spálený les (islo celkovo o 50 JPRL s defoliáciou nad 20 %). Takáto koncentrácia porastov je neocakávaná, vzhadom na to ze ide o územie, kde je dynamika hladiny podzemnej vody pre vývoj zdravotného stavu lesa a produkciu drevnej hmoty vyhovujúca (NESTICKÝ, VARGA 2001). Kedze ani výsledok klasifikácie z roku 2005 neindikoval poskodenie týchto porastov, preverili sme kvalitu snímok z tohto územia. Po ich preskúmaní sme dospeli k názoru, ze dôvodom zmien spektrálnych vlastností, ktoré indikujú silnejsie poskodenie, nemusí by zhorsený zdravotný stav týchto porastov, ale môze ís o lokálny výskyt oparu a/alebo o nevyvázené predspracovanie leteckej snímky dodávateom. Z toho dôvodu sme vizuálnou fointerpretáciou snímok prehodnotili klasifikáciu týchto 50 porastov, pricom v 33 JPRL sme znízili priemerný stupe poskodenia porastu o 1 stupe. 3.2. Zhodnotenie zdravotného stavu porastov v roku 2008 Prehadné informácie o poskodení lesov na vybranom území ovplyvnenom VD Gabcíkovo sú uvedené v tabuke 2. Defoliáciu sme vypocítali pre kazdý obrazový prvok (pixel), ktorý bol klasifikovaný ako les. Proces odlísenia lesa od ostatných kategórií sme opísali v metodike. Defoliácia vypocítaná pre kazdý obrazový prvok je základom pre výpocet poskodenia porastov. Mieru poskodenia na úrovni JPRL sme vypocítali ako aritmetický priemer z obrazových prvkov v JPRL, ktoré boli predtým Obr. 4. Mapa defoliácie porastov k roku 2008 Fig. 4. Map of stands defoliation in 2008. klasifikované ako les. Porasty sme poda priemernej defoliácie zaradili do 6 stupov defoliácie s krokom po 10 %. Sumárny výsledok je uvedený v tabuke 2, v grafickej podobe na obrázku 4. Z tabuky 2 vyplýva, ze takmer 70 % porastov je hodnotených s defoliáciou do 20 %, na základe coho na väcsine záujmového územia konstatujeme vemi dobrý zdravotný stav. Toto konstatovanie sa vzahuje najmä na spolocenstvá prechodných a tvrdých luhov, ktorých poziadavky na vodu sú dostatocne pokryté systémom realizovaných hydrotechnických úprav s prehrádzkovaním ramennej sústavy. Ide najmä o hospodárske lesy so sachtenými topomi. Okrem priemernej defoliácie porastu sme ako alsie kritérium pre posúdenie zdravotného stavu porastov pouzili výskyt suchárov v poraste, a to na základe vizuálnej interpretácie snímok. Celkovo sme identifikovali 64 porastov s výskytom suchárov a vemi silne poskodených stromov s celkovou výmerou 334 ha, z toho 150 ha so skupinovým az plosným výskytom suchárov v poraste. V 53 prípadoch bola priemerná defoliácia týchto porastov väcsia ako 20 %, v 11 prípadoch islo o porasty s priemernou defoliáciou od 10 % do 20 %. V alsom uvádzame oznacenie týchto porastov, pricom tie, ktoré sú zaradené do kategórie lesov osobitného urcenia z dôvodu ochrany prírody sú vyznacené kurzívou. V hornej casti územia od nápustného objektu po Vojcianske rameno, kde je dlhodobo hlavným problémom hladina podzemnej vody nachádzame skupiny silne poskodených stromov a suchárov v porastoch 109 a, 109 b, 110 b, 110 c, 110 d (LHC Samorín). Tieto porasty sú rozpojené, bez viditenej obnovy drevín materského porastu. Uvonený priestor po vypadávajúcich stromoch obsadzuje nízka stromová a krovitá vegetácia. Keze táto je vemi azko spektrálne odlísitená od drevín vysokého lesa, dochádza pri klasifikácii k urcitému vylepsovaniu celkového zdravotného stavu týchto porastov pri digitálnej klasifikácii. Jednotlivo vyskytujúce sa vemi silne poskodené stromy a sucháre nachádzame alej v porastoch 119 b, 119 c, 119 k, 122 a, 122b, 123 b. V území od Vojcianskeho ramena po vyústenie Bacianskeho ramena do starého koryta Dunaja je dynamika hladiny podzemnej vody z pohadu zdravotného stavu lesa a produkciu drevnej hmoty vyhovujúca. Jednotlivo sa vyskytujúce silne poskodené stromy a sucháre nachádzame v porastoch 128 b, 129 f, 130, 170 b, 189 d, 192 d, 193 e, 196 a (LHC Samorín), 169 a, 183 a, 223, 237 c, 241 a, 241 c, 246, 247 b (LHC Gabcíkovo). Skupiny suchárov nachádzame v porastoch 136 a, 174 b, 194 a (LHC Samorín), 164 d, 170 a, 178, 184 c, 242 b, 249 (LHC Gabcíkovo). V juznej casti územia od Bacianskeho ramena po sútok pôvodného koryta Dunaja s kanálom nachádzame väcsie zoskupenie poskodených porastov v lokalite Istragov, v lokalite Cilízska siho a Ercéd. V tomto území je dynamika hladín podzemnej vody vo vzahu k lesným porastom vemi variabilná, závisiaca na súcinnosti prietokov v odpadovom kanáli a v starom koryte Dunaja. Situáciu zhorsuje skutocnos, ze postupne (RNDr. Hlavatý ­ osobná komunikácia) doslo k erózii dna odpadového kanála, z dôvodu silnejsieho prúdenia vody. Pokles dna asi o 0,75 m sa prejavuje znízením hladiny podzemnej vody a následným prerusením jej kapilárneho vzlínania na lokalitách s vyssou silou strkových vrstiev. To potvrdzuje model rozdielu hladiny podzemnej vody v období 2002 ­ 2007 odvodený v GIS prostredí (obr. 5) na základe údajov MUCHA et al. (2008). Keze v dolnej casti územia sa nepredpokladal pokles hladiny podzemnej vody, neboli zatia ani realizované hydrotechnické opatrenia. Pri pokracujúcom trende erózie odpadového kanála vsak bude zrejme potrebné s takýmito opatreniami uvazova. Jednot156 Obr. 5. Rozdiel hladín podzemnej vody medzi rokmi 2002 a 2007 Fig. 5. Difference of underground water level in 2002 and 2007. livo vyskytujúce sa silne poskodené stromy a sucháre nachádzame v porastoch 262, 56 d, 54 c, 54 e, 50 a, 282 a, 296 b, 312 b, 365 a, 357. Skupiny silne poskodených stromov a suchárov nachádzame v porastoch 260 a, 266 b, 56 f, 286 b, 286 c, 290 a, 295 b, 297, 298 b, 300a, 300 b, 329 a, 329 b, 330 b, 335 b, 358, 363. Rozsiahly plosný výskyt silne poskodených stromov a suchárov nachádzame v porastoch 290 b, 337 b, 337 d, 339 c. Tabuka 3. Prehad výskytu porastových typov v záujmovom území a porasty s vizuálne identifikovaným výskytom suchárov Table 3. Overview of the occurrence of stand types on interest territory and stands with visually identified occurrence of snags Porastový typ1) (PT) 75 ­ Mäkký luh5) 79 ­ Jelsiny6) 76 ­ Tvrdý luh7) 77 ­ Topoliny (slachtené)8) 78 ­ Agátiny9) Spolu10) Pocet JPRL spolu2) 166 6 79 385 7 643 JPRL s identifikovaným výskytom suchárov3) 46 1 4 13 ­ 64 % podiel JPRL so suchármi k celkovému poctu4) 27,3 5,1 3,4 ­ 10,0 1)Stand type, 2)Number of JPRL together, 3)JPRL with identified occurrence of snags, 4)Percentage of JPRL with snags of the total, 5)Soft floodplain forest, 6)Alder stands, 7)Hard floodplain forest, 8)Poplar stands (bred), 9)Locust stands, 10)Together Poslednou skupinou porastov, ktorú sme vyhodnotili boli porasty v príbreznom páse popri starom koryte Dunaja. V celom úseku derivácie sú tu pôdy drénované starým korytom Dunaja. Horsí stav porastov nachádzame v hornej casti územia od zdrze Hrusov po materiálovú jamu pod obcou Vojka. Starsie topoliny sa striedajú s mladými porastami vb a obnazenými plochami, na ktorých nie je badatená obnova lesa. Od materiálovej jamy az po sútok Dunaja s derivacným kanálom prevazujú v príbreznom páse mladé vbové porasty, krovitého vzrastu, bez viditených symptómov poskodenia. Podrobnejsí rozbor porastových charakteristík uvedených 64 porastov s výskytom suchárov a silne poskodených stromov sme vykonali na základe údajov z LHP z obnovy v roku 2005. Porastovú situáciu zhodnocujeme pomocou prevládajúceho porastového typu (PT) v JPRL (tab. 3). Rozbor poukazuje na nasledovné súvislosti. Z porastov, v ktorých sme vizuálne identifikovali zvýsený výskyt suchárov a silne poskodených stromov patrí 46 porastov k mäkkým luhom, 4 do tvrdých luhov, 13 do topolín (sachtené) a 1 porast do porastového typu jelsiny (tab. 3). Poda percentuálneho podielu JPRL so suchármi k celkovému poctu povazujeme stav porastov prechodného a tvrdého luhu za vemi dobrý. Výrazne postihnutejsie sú spolocenstvá mäkkých luhov, z ktorých v 27 % nachádzame vyssí výskyt suchárov. Na základe dostupných informácií usudzujeme na nedostatok vody a vek porastov. Okrem dvoch výnimiek ide o porasty starsie ako 25 rokov. alsím dôvodom môze by intenzita a rozsah simulovaných záplav. SOMSÁK (1999) poukázal na ich nevyhnutnos ako hlavnej podmienky prirodzenej obnovy vbovo-topoových lesov. Do úvahy je potrebné vzia aj skutocnos, ze tretina týchto porastov sa nachádza v lesoch osobitného urcenia vyhlásených z dôvodu ochrany prírody. Do urcitej miery je mozné poklada vyssí podiel suchárov v nich za prirodzený, vzhadom na to, ze sa v nich nerealizujú hospodárske opatrenia. Ide najmä o porasty v chránenom areáli Pörkölt, PR Forás, v NPR Ostrov orliaka morského a v lokalitách Istragov, Cilízska siho a Ercéd. Podrobnejsia analýza váhy jednotlivých faktorov prekracuje ciele predkladanej práce. Nás záver je preto len orientacný. Poukazujeme v om na mozné zhorsenie prírodných podmienok pre existenciu na vodu nárocných luzných spolocenstiev mäkkých luhov a upozorujeme na potrebu aktívneho manazmentu ochrany týchto spolocenstiev. 3.3. Dlhodobý vývoj defoliácie porastov v období 1996 ­ 2008 Priemerná defoliácia porastov celého záujmového územia v roku 2008 bola 17,9 % urcená s chybou ± 2,3 %. V roku 2005 bola 15,4 % ± 0,7 %, roku 2002 12,3 %, v roku 1999 13,2 %, a v roku 1996 17,5 % (tab. 4). Hodnotu v roku 2008 sme vypocítali ako aritmetický priemer zo vsetkých obrazových prvkov územia. Strednú chybu v tomto roku sme vypocítali poda vzorcov platných pre dvojfázový regresný výber (SMELKO 1985). Z porovnania medzi jednotlivými sledovanými obdobiami vyplýva, ze zdravotný stav porastov nie je nemenný, ale varíruje v urcitom rozpätí. Okrem reálnej zmeny a urcitej prirodzenej variability, danej podmienkami v danom roku, je potrebné uvazova s rozdielnou kvalitou leteckých snímok a pouzitými metodickými postupmi klasifikácie. To sa prejavuje v zaazení výsledku rôznymi chybami, najmä chybou z výberu a chybou z merania (urcenia defoliácie). Prejavuje sa to na stredných chybách regresných priamok pre odvodenie defoliácie na úrovni pixelov. V roku 2008 táto chyba bola okolo ± 19 %. Tomu zodpovedá aj pomerne vysoká stredná chyba urcenia priemernej defoliácie ± 2,3 %. To znamená, ze skutocná defoliácia sa v tomto roku môze pohybova v rozpätí od 15,6 % do 20,2 % pri 68 % spoahlivosti. Z hodnotenia boli vylúcené nezapojené porasty, t. j. väcsina porastov do 5 rokov. Priemerná defoliácia listnatých porastov na celom území Slovenska v roku 2008 bola poda monitoringu zdravotného stavu lesov 21,2 ± 0,7 % (CMS Lesy, 2008 ­ PAVLENDA a kol. 2008 v tlaci), co je o 3,3 % viac ako hodnota priemernej defoliácie Tabuka 4. Priemerná defoliácia v % a presnos jej urcenia pre luzné lesy ovplyvnené prevádzkou VD Gabcíkovo a pre celé územie Slovenska poda monitoringu zdravotného stavu lesov (CMS Lesy) Table 4. Average defoliation in % and accuracy of its determination for floodplain forests influenced by the operation of hydropower plant Gabcíkovo and for the whole territory of Slovakia according to forest condition monitoring (CMS Lesy) 1996 VD Gabcíkovo ­ luzné lesy SR ­ listnaté porasty2) 1) 1) 1999 13,2 ± 0,8 20,4 ± 0,8 2002 12,3 19,0 ± 0,8 2005 15,4 ± 0,7 19,2 ± 0,6 2008 17,9 ± 2,3 21,2 ± 0,7 17,5 ± 0,5 23,8 ± 0,9 Hydropower plant Gabcíkovo ­ floodplain forests, 2)Slovakia ­ broadleaved stands Tabuka 5. Relatívne (%) a absolútne pocetnosti (ni) zastúpenia JPRL v defoliacných stupoch v rokoch 1996, 1999, 2002, 2005 a 2008 Table 5. Relative (%) and absolute distribution frequencies (ni) of JPRL in defoliation classes in 1996, 1999, 2002, 2005, and 2008 Defoliácia porastu v %2) Relatívne pocetnosti v % (Absolútne pocetnosti pocet JPRL)3) 0 ­ 10 1996 1999 2002 2005 2008 19,5 (143) 36,0 (252) 33,6 (258) 27,3 (242) 20,3 (131) 10,1 ­ 20 41,7 (306) 37,5 (263) 49,0 (377) 46,6 (414) 48,3 (311) 20,1 ­ 30 33,5 (246) 22,0 (154) 14,3 (110) 19,7 (175) 24,9 (160) 30,1 ­ 40 5,3 (39) 4,1 (29) 2,8 (22) 6,0 (53) 5,9 (38) 40,1 ­ 50 0 (0) 0,4 (3) 0,3 (2) 0,4 (4) 0,5 (3) 50,1 + 0 (0) 0 (0) 0 (0) 0 (0) 0 (0) JPRL spolu (nehodnotené)4) 734 (102) 701 (135) 769 (66) 888 (187) 643 (210) Rok 1) * v roku 2005 sa realizovala obnova LHP v LHC Samorín a Gabcíkovo, pricom doslo k ciastocnému precíslovaniu a k novému priestorovému usporiadaniu hraníc JPRL ­ In 2005 forest management plan for LHC (forest management unit) Samorín and Gabcíkovo was renewed, when a partial renumbering and new spatial arrangement of the units of JPRL was carried out. * tucne sú vyznacené pocetnosti porastov rozhodujúce pre urcenie vývoja zdravotného stavu porastov záujmového územia ­ Frequencies of stands being decisive for the determination of the development of health condition of the stands on interest territory are in bold. 1)Year, 2)Stand defoliation in %, 3)Relative frequencies in % (Absolute frequencies ­ number of JPRL), 4)JPRL together (Not assessed) hodnotených luzných lesov. Priemerné hodnoty defoliácie vo vsetkých sledovaných rokoch 1996, 1999, 2002, 2005 a 2008 boli v porovnaní s celoslovenským priemerom defoliácie listnatých drevín nizsie, co poukazuje na vhodné prírodné a stanovistné pomery záujmového územia (tab. 4). Pre porovnanie a pre posúdenie vývoja zdravotného stavu na úrovni porastov uvádzame v tabuke 5 zaradenie porastov do defoliacných stupov v rokoch 1996, 1999, 2002, 2005 a 2008, t. j. v rokoch ke sme vykonali plosné vyhodnotenie zdravotného stavu lesov záujmového územia z leteckých infracervených snímok. Z tabuky 5 vyplýva, ze v roku 2008 bolo do kategórií porastov zdravých resp. v kategórii porastov zdravých s prvými príznakmi poskodenia zaradených 68,6 % porastov. V roku 1996 to bolo 61,2 %, v roku 1999 ­ 73,5 %, v roku 2002 ­ 82,6 % a v roku 2005 ­ 73,9 %. Podiel porastov v prvých dvoch kategóriách sa dlhodobo udrzuje nad 60 %. Za kúcový ukazovate zhorsenia zdravotného stavu povazujeme podiel stredne a silne poskodených porastov. Podiel stredne poskodených porastov (priemerná defoliácia od 30 do 50 %) bol v roku 1996 ­ 5,3 %, v roku 1999 to bolo 4,5 %, v roku 2002 ­ 3,1 %, 6,4 % v roku 2005 a 6,4 % v roku 2008. Konstatujeme, ze tento podiel sa dlhodobo výraznejsie nemení, aj ke v rokoch 2005 a 2008 sme zaznamenali vyssie podiely stredne poskodených porastov ako v predchádzajúcich obdobiach. Porasty silne poskodené s priemernou defoliáciou nad 50 % sa vôbec v záujmovom území nevyskytli pocas celého sledovaného obdobia. Na základe dlhodobého vývoja priemernej defoliácie a zastúpenia porastov v jednotlivých stupoch defoliácie, najmä vsak v stredne silnom a silnom stupni poskodenia môzeme povazova zdravotný stav porastov záujmového územia za vemi dobrý a za stabilizovaný. Tabuka 6 dokumentuje presun porastov medzi jednotlivými defoliacnými triedami medzi rokmi 2005 a 2008. Tabuka 6. Presun porastov v rámci defoliacných tried medzi rokmi 2005 ­ 2008 Table 6. Shifts of stands within defoliation classes in the period 2005­2008 Stav 2005 / Stav 20081) 0 ­10 % 11 ­20 % 21 ­ 30 % 31 ­ 40 % 41 % + 0 ­ 10 % 42 47 19 6 1 11 ­ 20 % 83 146 48 9 1 21 ­ 30 % 35 59 43 14 2 31 ­ 40 % 0 16 13 8 0 41 % + 0 1 1 1 0 * tucne sú zvýraznené presuny porastov, ktoré mozno povazova za statisticky významné ­ Shifts of stands that may be considered statistically significant are in bold 1)State in 2005/2008 Z 595 vzájomne hodnotených porastov 239 (40 %) nezmenilo svoj zdravotný stav a ostalo v tej istej defoliacnej triede (císelne sú vyjadrené na uhlopriecke tabuky). O jednu defoliacnú triedu zhorsilo svoj zdravotný stav 156 (26 %) porastov, zlepsilo 109 (18 %) porastov. Tieto zmeny je vsak potrebné interpretova ako statistický nepreukazné, vzhadom na chybu, s akou sú porasty klasifikované do jednotlivých tried. Za preukazné zmeny môzeme povazova presuny väcsie ako ± 1 defoliacná trieda. Preukazne zhorsilo svoj zdravotný stav 53 porastov (9 %) a zlepsilo 38 porastov (7 %). Porovnané mohli by len porasty, v ktorých bol hodnotený zdravotný stav v obidvoch rokoch. Priestorová lokalizácia porastov, ktoré zhorsili svoj zdravotný stav, je viac-menej totozná s lokalizáciou uvedenou pri interpretácii poskodenia porastov. Väcsina porastov, ktoré svoj stav zhorsili, sa nachádza v strednej casti záujmového územia v lokalite Spálený les (CHA Pörkölt, PR Forás) a v NPR Ostrov orliaka morského. V juznej casti územia ide o v lokality Istragov, Cilízska siho a Ercéd pri sútoku odpadového kanála a Dunaja. V hornej casti územia od Bodíkov na severozápad nepozorujeme výraznejsie zmeny v zdravotnom stave medzi rokmi 2005 a 2008. 4. Záver V roku 2008 sme po prvýkrát získali digitálne multispektrálne snímky s vysokým rozlísením 30 × 30 cm. To nám umoznilo vykona klasifikáciu uz na úrovni korún jednotlivých stromov a takýmto spôsobom spresni a objektivizova klasifikáciu zdravotného stavu porastov záujmového územia. Zo zhodnotenia vyplýva, ze zdravotný stav v roku 2008 bol mierne horsí ako v poslednom celoplosne hodnotenom období v roku 2005. Priemerná defoliácia poda klasifikácie v roku 2008 je 17,9 % s chybou ± 2,3 %, co je o 2,5 % percenta vyssia ako 15,4 % v roku 2005. Uvedené skôr súvisí so spresnením metodických postupov hodnotenia defoliácie a zlepsením kvality leteckých snímok, najmä ich priestorového rozlísenia, co umozuje interpretova defoliáciu na úrovni jednotlivých korún. V porovnaní s výsledkami celoslovenského monitoringu zdravotného stavu lesov SR bola defoliácia luzných lesov záujmového územia nizsia ako priemerná defoliácia listnácov, ktorá mala hodnotu 21,2 % v roku 2008. Z dlhodobých pozorovaní vyplýva, ze priemerné hodnoty defoliácie vo vsetkých sledovaných rokoch 1996, 1999, 2002, 2005 a 2008 boli v záujmovej oblasti luzného lesa v ovplyvneného prevádzkou VD Gabcíkovo v porovnaní s celoslovenským priemerom defoliácie listnatých drevín nizsie. To poukazuje na vhodné prírodné a stanovistné pomery záujmového územia. Z pohadu zastúpenia porastov, v jednotlivých stupoch poskodenia konstatujeme, ze podiel porastov s priemernou defoliáciou do 20 % t. j. zdravých porastov, pocas celého sledovaného obdobia od roku 1996 presahuje 60 %. Podiel stredne silne poskodených porastov od roku 1996 doteraz sa pohybuje od 3,1 do 6,4 %. V hodnotenom území neboli doposia identifikované ziadne porasty so silným poskodením (defoliácia nad 50 %). Celoplosná klasifikácia zdravotného stavu lesných porastov z leteckých snímok pomocou indikátora defoliácie, ako aj nulový podiel porastov v silnom stupni poskodenia poukazujú na skutocnos, ze zdravotný stav luzných lesov je vemi dobrý a nedochádza k jeho plosnému zhorsovaniu. Môzeme konstatova, ze sa nepotvrdzuje hypotéza o nepriaznivom vekoplosnom vplyve prevádzky vodného diela na zdravotný stav lesov záujmového územia medzi pôvodným korytom Dunaja a prívodným, resp. odpadovým kanálom. Z lesohospodárskeho pohadu konstatujeme, ze doposia sa realizovaním hydrotechnických úprav s prehrádzkovaním ramennej sústavy zabezpecili vhodné podmienky predovsetkým pre luzne lesné spolocenstvá prechodných a tvrdých luhov, ktoré plosne v záujmovom území dominujú. Situácia vsak nie je nemenná. Väcsie zoskupenie poskodených porastov nachádzame aj v juznej casti územia az k sútoku odpadového kanála a Dunaja. Postupne tu dochádza k erózii dna odpadového kanála, z dôvodu silnejsieho prúdenia vody. Keze sa tu nepredpokladal pokles hladiny podzemnej vody, neboli zatia ani realizované hydrotechnické opatrenia. Pri pokracujúcom trende erózie odpadového kanála vsak bude zrejme potrebné o takýchto opatreniach uvazova. V 64 porastoch s celkovou výmerou 334 ha sme zaznamenali zvýsený výskyt suchárov. Z viac nez 2/3 ide o starsie porasty mäkkého luhu. Cas z nich sa nachádza v lesoch osobitného urcenia vyhlásených z dôvodu ochrany prírody. Tu povazujeme zvýsený výskyt suchárov do urcitej miery za prirodzený. Skupinový az plosný výskyt suchárov v niektorých porastoch vsak poukazuje na mozné zhorsenie prírodných podmienok na vodu nárocných luzných spolocenstiev mäkkých luhov. Upozorujeme preto na nutnos aktívneho prístupu pre zachovanie týchto cenných spolocenstiev. Poakovanie Uvedená úloha bola riesená na základe zmluvy o dielo 19/NLC/2008, uzatvorenej 2. januára 2008 medzi Konzultacnou skupinou PODZEMNÁ VODA spol. s r. o., Bratislava a NLC Zvolen. Autori akujú za cenné pripomienky Ing. Norbertovi Hatalovi, Ing. Matejovi Schwarzovi a Ing. Ladislavovi Vargovi, CSc. Literatúra 1. BUCHA T., VLADOVIC J., 2000: Klasifikácia zdravotného stavu lesov pomocou kozmických snímok Landsat TM na modelovom území Lomnistej a Vajskovskej doliny. Lesn. Cas. ­ Forestry Journal, 46(2): 117­127. ­ 2. CIFRA J., 1983: Prognóza vplyvu vodného diela Gabcíkovo na lesné hospodárstvo. Lesn. Cas., 29(2): 137­152. ­ 3. CIFRA J., 1987: Podmienky zachovania luzných lesných spolocenstiev na Dunaji. Lesn. Cas., 33(6): 429­440. ­ 4. GROSS C.P., 2000: Remote sensing application for forest health status assessment. Second edition, Commission of the European Communities, ISBN 92-828-8144-X, 216 p. ­ 5. HILDEBRANDT G., 1991: Remote sensing application for forest health status assessment. Commission of the European Communities, printed in Belgium by Walphot S.A, 1991. ­ 6. MUCHA I., RODÁK D., BANSKÝ ., HLAVATÝ Z., LAKATOSOVÁ E., HLAVATÁ O., 2008: Monitorovanie prírodného prostredia v oblasti vplyvu VD Gabcíkovo : Súhrnná správa za rok 2007. Bratislava, 2008. Dostupné na internete: http://www.gabcikovo.gov.sk/vvb/vr2007/index.html. ­ 7. NESTICKÝ S., VARGA L., 2001: Optimalizácia vodného rezimu ramennej sústavy z hadiska lesného hospodárstva. Expertízne vyjadrenie k optimalizácii vodného rezimu v inundácii. In Lisický, Mucha (ed.): Optimalizácia vodného rezimu ramennej sústavy v úseku Dunaja Dobrohos ­ Sap z hadiska prírodného prostredia. Bratislava, s. 42­43. ­ 8. PAVLENDA P., URKOVICOVÁ J., ISTOA J., LEONTOVYC R., LONGAUER R., LONGAUEROVÁ V., PAJTÍK J., PRIWITZER T., RASI R., STANCÍKOVÁ A., TÓTHOVÁ S., VODÁLOVÁ A., 2008: Ciastkový monitorovací systém Lesy. Správa z monitoringu. Národné lesnícke centrum Zvolen, v tlaci. ­ 9. RACKO J., 1996: Fotoletecký monitoring zdravotného stavu lesov. Lesnícke stúdie, 54, 66 s. ­ 10. RASI R., BUCHA T., 2001: The evaluation of forest stands defoliation in the region of water construction system Gabcíkovo using aerial photos. Lesn. Cas. ­ Forestry Journal, 47(2): 165­177. ­ 11. SCHEER ., 1995: Zisovanie zásob dvojfázovým regresným výberom pomocou druzicových scén a terestrického merania. Lesnictví ­ Forestry, 41(5): 224­229. ­ 12. SMELKO S., 1985: Nové smery v metodike a technike inventarizácie lesa. VPA, VSLD Zvolen, 1985/6, 122 s. ­ 13. SOMSÁK L., 1999: Flora and vegetation conditions of floodplain ecosystems. In. Mucha (ed.): Gabcíkovo part of the Hydroelectric Power Project ­ Enviromental Impact Review. Faculty of Natural Sciences, Comenius Univerzity, Bratislava, p. 241­245. ­ 14. ZARCO-TEJADA P.J., MILLER J.R., NOLAND T.L., MOHAMMED G.H., SAMPSON P., 2001: Scalling-up and Model Inversion Methods with Narrow-band Optical Indices for Chlorophyll Content Estimation in Closed Forest Canopies with Hyperspectral Data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (Special Issue on Hyperspectral Remote Sensing), 39(7): 1491­1507. ­ 15. UN/ECE ICP Forests, 2006: Manual on methods and criteria for harmonized sampling, assessment, monitoring and analysis of the effects of air pollution on forests: Part II Visual Assessment of Crown Condition. UNECE, Geneva. (www.icp-forests.org). (www.icp-forests.org). Citované webové stránky: http://www.microsoft.com/ultracam/downloads/default.mspx Summary By the construction of Gabcíkovo hydropower plant the Danube River was diverted into a derivation channel. The 32 km long abandoned riverbed has been acting as a drain, thus causing a lowering of ground water level in the forest in the inundation belt. The forest research at the end of 80-ties showed objectively negative consequences of the lowering of ground water level and thus justified the necessity of adjustment and optimisation of water regime in the river branch system. The recommended measures were carried out by a system of cascades with culverts and water passes, which regulate water flow and water level. The complex monitoring of impacts on natural environment, including forest monitoring, has been implemented since the river Danube was diverted into the derivation channel. We summarize in our article results of the assessment of forest health condition for the period 1996­2005 using infrared aerial photos and the latest results obtained in 2008 on the basis of multispectral photos (table 1, figure 1). Since 196 the forest condition has been evaluated mainly by digital classification. In 2008 the digital classification was based on two-phased sampling with regression between the 1st phase represented by the forest condition estimates from aerial photos and the 2nd phase based on more precise assessment. We carried out this precise assessment of tree defoliation during terrestrial work as well as from screen using 3-D stereo image. As an optimal band for forest condition assessment we derived a new component (called NSC, see formula 1) by linear combination of the original bands. Formula 2 and 3 represent the relationship between the 1st and the 2nd phase of sampling. The outputs of these formulas are estimations of defoliation for each pixel. The formula 2 is optimal for willow stand, the formula 3 for poplar stands. Minimum value of these two results was chosen as a final estimate of defoliation. In addition to digital classification, in 2008 we carried out a visual interpretation of aerial photos with aim to identify compartments with heavily damaged and dead trees. According to the results, forest has been in a long term in good condition in the interest area. We may conclude that the implemented measures ensure an optimal hydrological regime especially for transitional and hardwood flood forest in the inundation belt. Average defoliation varies from 12.3% to 17.9% (table 4) and is always lower than the average defoliation on the national level for broadleaved species. Proportion of damaged stands (compartments) with average defoliation higher than 30% varies from 3.1% to 6.4% (table 5). Stands with average defoliation higher than 50% have never grown on the territory. However, there are several localities where natural conditions have changed. Visually we identified 64 stands with heavily damaged or died trees, 46 stands of them are broadleaved stands with willow and domestic poplar (table 3), which are the most sensitive to lack of water. Their worsening health condition is related with the change of groundwater regime, and some other factors may have some impact on their state as well, particularly higher age of these forest stands and management regime. A part of these stands is classified to the category of protective forests, i.e. management is restricted and dead trees are left in forest for natural decay. The map output (figure 4) displays mean defoliation for all compartments on the interest territory. Translated by: authors Revised by: Z. AL-ATTASOVÁ http://www.deepdyve.com/assets/images/DeepDyve-Logo-lg.png Forestry Journal de Gruyter

Assessment of the health condition of flood forests in the river Danube inundation area, section Dobrohošt - Sap using aerial photos

Bucha, Tomáš; Barka, Ivan; Bartko, Martin
Forestry Journal , Volume 55 (2) – Jan 1, 2009
Download PDF
20 pages

Loading next page...
 
/lp/de-gruyter/assessment-of-the-health-condition-of-flood-forests-in-the-river-jJnjz7rdCv

References (10)

Publisher
de Gruyter
Copyright
Copyright © 2009 by the
ISSN
0323-1046
eISSN
1338-4295
DOI
10.2478/v10114-009-0005-4
Publisher site
See Article on Publisher Site

Abstract

Lesnícky casopis - Forestry Journal rocník 55, císlo 2, 2009, s. 145 ­ 164 Lesnícky casopis ­ Forestry Journal Section: Forestry rocník 55, císlo 2, 2009, s. 145­164 DOI: 10.2478/v10114-009-0005-4 ZHODNOTENIE ZDRAVOTNÉHO STAVU LUZNÝCH LESOV V INUNDACNEJ OBLASTI DUNAJA V ÚSEKU DOBROHOS ­ SAP Z LETECKÝCH SNÍMOK Tomás BUCHA, Ivan BARKA, MARTIN BARTKO Martin TOMÁS IVAN Národné lesnícke centrum ­ Lesnícky výskumný ústav Zvolen, T. G. Masaryka 22, SK ­ 960 92 Zvolen BUCHA T., BARKA I., BARTKO M.: Assessment of the health condition of flood forests in the river Danube inundation area, section Dobrohost ­ Sáp using aerial photos. Lesn. Cas. ­ Forestry Journal, 55(2): 145­164, 2009, 6 fig., tab. 4, ref. 16. Original paper. ISSN 0323­10468 We assess in the paper the health condition of floodplain forests being affected by the operation of Gabcíkovo hydropower plant in the inundation area of the Danube River in the section Dobrohost ­ Sap using multispectral aerial photos obtained in 2008. We summarize results from aerial photographing in the years 1996, 1999, 2002 and 2005. We use defoliation and occurrence of heavily damaged trees as well as snags in stands as indicators of the health condition of stands. Based on the assessment of both indicators we may state that by the construction of dam with artificial channel system there are secured suitable conditions, first of all, for floodplain forest communities of transitional type and hard floodplain forests, which dominate in the interest area what concerns the area they cover on this territory. We may assess their health condition as very good in a long term. We monitor increased occurrence of snags in 64 stands with total area 334 hectares. Soft floodplain forests of higher age are the most affected communities. Key words: floodplain forest, health condition, aerial photos, hydropower plat Gabcíkovo V práci zhodnocujeme zdravotný stav luzných lesov ovplyvnených prevádzkou vodného diela Gabcíkovo v inundácii Dunaja v úseku Dobrohos ­ Sap z multispektrálnych leteckých snímok z roku 2008. alej sumarizujeme výsledky z jednotlivých snímkovaní z rokov 1996, 1999, 2002 a 2005. Ako indikátory zdravotného stavu vyuzívame defoliáciu a výskyt silne poskodených stromov a suchárov v porastoch. Na základe zhodnotenia oboch indikátorov konstatujeme, ze realizovaním hydrotechnických úprav s prehrádzkovaním ramennej sústavy sú zabezpecené vhodné podmienky predovsetkým pre luzné lesné spolocenstvá prechodných a tvrdých luhov, ktoré plosne v záujmovom území dominujú a ktorých zdravotný stav dlhodobo hodnotíme ako vemi dobrý. V 64 porastoch o celkovej výmere 334 ha sledujeme zvýsený výskyt suchárov. Najpostihnutejsie sú vekovo starsie spolocenstvá mäkkých luhov. Kúcové slová: luzné lesy, zdravotný stav, letecké snímky, VD Gabcíkovo 1. Úvod a problematika V rokoch 1977 az 1992 sa realizovala výstavba vodného diela (VD) Gabcíkovo. Dôvodom výstavby bolo zabezpeci niekoko národnohospodárskych zámerov, najmä energetické vyuzitie Dunaja, zabezpecenie plavby na kritickom brodovom úseku a bezpecnosti územia pred povodami. VD Gabcíkovo bolo vybudované ako VD kanálového typu, kde úsek Dunaja s dzkou 32 km bol presmerovaný do derivacného kanála. S týmto riesením sa spájajú negatívne úcinky spocívajúce v drenáznom úcinku pôvodného koryta Dunaja, s tým súvisiaci pokles úrovne podzemných vôd s ohrozením existencie luzných lesných spolocenstiev. Problematika zachovania luzných spolocenstiev sa preto stala uz zaciatkom 80. rokov predmetom výskumného riesenia (CIFRA 1983), ktoré vyústilo do prípravy podkladov pre projekt hydrotechnických úprav. Ich neskorsou realizáciou sa zabezpecil rezim regulácie podzemných vôd vychádzajúci z biologických potrieb luzných spolocenstiev. Z rôznych alternatívnych riesení sa realizoval variant hydrotechnických úprav s prehrádzkovaním ramennej sústavy v území derivácie s cieom udrza v ramennej sústave vodu tak, aby hladina podzemnej vody bola v dotyku s pokryvnou pôdnou vrstvou. Táto poziadavka vychádzala zo skutocnosti, ze existencia luzných lesov a udrzanie ich produkcného potenciálu je závislé predovsetkým od dostatku vody v celom pôdnom profile, pricom hlavným a nenahraditeným zdrojom pôdnej vlahy je prísun vzlínaním z podzemnej vody (CIFRA 1987). Od spustenia VD Gabcíkovo do prevádzky v roku 1992 sa realizuje intenzívny komplexný monitoring jeho dopadov na prírodné prostredie. Výsledky monitoringu zdravotného stavu, rastových a produkcných podmienok lesných porastov zhrnuli VARGA, NESTICKÝ (1997) a NESTICKÝ, VARGA (2001 in LISICKÝ, MUCHA 2003). Inundacné územie rozdelili z hadiska dynamiky hladín podzemných vôd vo vzahu k lesným porastom na 5 skupín, ktoré vyuzívame pri interpretácii vývoja zdravotného stavu lesov záujmového územia: (1) Územie od nápustného objektu po Vojcianske rameno. Hladina podzemných vôd je pre zdravý vývoj a ocakávanú produkciu drevnej hmoty nevyhovujúca. (2) Príbrezný pás popri starom koryte Dunaja v celom úseku derivácie. Pôdy sú tu drénované starým korytom Dunaja. Lesohospodárska optimalizácia je mozná len zvýsením hladiny v starom koryte Dunaja, alebo prestavbou drevinového zlozenia existujúcich porastov. (3) Územie od Vojcianskeho ramena po vyústenie Bacianskeho ramena do starého koryta Dunaja. Ide o územie, kde je dynamika hladiny podzemnej vody pre vývoj zdravotného stavu lesa a produkciu drevnej hmoty vyhovujúca. (4) Územie od vyústenia Bacianskeho ramena do starého koryta Dunaja po ústie odpadového kanála do Dunaja (Istragov). Dynamika hladín podzemnej vody vo vzahu k lesným porastom je vemi variabilná, závisiaca na súcinnosti prietokov v odpadovom kanáli a v starom koryte Dunaja. Pravidelne sa opakujúce znízenie hladiny podzemnej vody vo vegetacnom období. (5) Porasty v blízkosti avobreznej hrádze prívodného a odpadového kanála, kde chýbajú údaje o hladine podzemnej vody. Výsledky lesníckych pozorovaní z inundacného územia zdôrazujú nevyhnutnos simulovaných záplav. Tieto sú významné nielen z hadiska vlahy, ale i zdroja prísunu zivín (NESTICKÝ 1994, NESTICKÝ, VARGA 2001 in LISICKÝ, MUCHA 2003). Letecké snímky sú casto vyuzívaným materiálom pre plosné hodnotenie zdravotného stavu lesov. Pre úcely vizuálnej interpretácie infracervených snímok boli spracované interpretacné kúce (RACKO 1996, GROSS et al. 2000). Hodnotenie defoliácie a zaradenie stromu do stupa poskodenia je zalozené na kombinácii tvarových a farebných charakteristík. Menej rozpracované sú postupy digitálnej klasifikácie. To preto, ze spektrálne charakteristiky vegetácie sú pomerne komplexné, co je spôsobené vplyvom interakcie ziarenia s bunkovými struktúrami, chlorofylom a alsími pomocnými pigmentmi. Zdravá vegetácia odráza viditenú cas spektra iba slabo, okrem zelenej casti v okolí vlnovej dzky 550 nm, kde je pozorovaná zvýsená odrazivos. Chronické poskodenie spôsobuje deteriorizáciu chloroplastov, táto zmena vo fyziológii sa prejavuje zltnutím listov, preto vo viditenej casti spektra sa maximálna odrazivos presúva zo zeleného pásma do cerveného (ZARCO-TEJADA et al. 2001). V pásme blízkeho infracerveného ziarenia je pre zdravú vegetáciu typická vysoká odrazivos ziarenia. Rozdiely odrazivosti ziarenia vsak spocívajú aj v druhu dreviny a jej fenologickej fáze. alsími dôlezitými vplyvmi, ktoré treba bra do úvahy pri hodnotení poskodenia lesa sú vek a zakmenenie. Potrebné je zohadni aj moznú zmenu svetelných podmienok v case snímkovania, resp. výskyt atmosférických javov (zákal, oblacnos a pod.). Syntéza vsetkých uvedených faktorov pri kvantifikácii poskodenia lesa je zlozitý proces, v ktorom je azké nájs vseobecne platné postupy pre digitálnu klasifikáciu. Z toho dôvodu sa jednotlivé prístupy klasifikácie snímok z leteckých snímkovaní v rokoch 1992, 1996, 1999, 2002 a 2005 lísili (RACKO 1996, BuCHA, RASI 2001, RASI 2005). Cieom predkladanej práce je vyhodnoti zdravotný stav lesných spolocenstiev luzných lesov v roku 2008 na základe vizuálnej interpretácie a digitálnej klasifikácie multispektrálnych snímok a zhodnoti vývoj luzných lesov záujmového územia od roku 1996. 2. Metodika a materiál 2.1. Základná charakteristika hodnoteného územia Hodnotené územie avostrannej inundácie Dunaja sa nachádza medzi pôvodným korytom Dunaja a prívodným a odpadovým kanálom VD Gabcíkovo. Ide o úsek medzi obcami Dobrohos a Sáp. Územie je charakteristické vyvinutým ramenným systémom, rozsiahlymi komplexami luzných lesov a aluviálnych lúk. Výmera lesa je priblizne 3 000 ha. V oblasti ramennej sústavy Dunaja prevládajú v súcasnosti stanovistia zodpovedajúce prechodným luhom. Z pohadu lesníckej geobiocenologickej typizácie lesných spolocenstiev vo väzbe na hospodárenie v lesoch vyjadrené jednotkami hospodárskych súborov lesných typov (HSLT) ide najmä o dubové luzné jaseniny a brestové luzné jaseniny. Na najvlhkejsích stanovistiach sa vyskytujú mäkké luhy reprezentované HSLT vbové topoliny. Na pôdach s nizsie polozenou hladinou podzemnej vody sú rozsírene tvrdé luhy reprezentované hrabovými luznými jaseninami. Drevinové zlozenie luzného lesa záujmového územia poda LHP z roku 2005 je nasledovné: sachtené topole (Populus sp.) 62 %, topole domáce (Populus nigra L. a P. alba L.) 10 %, vby (Salix alba, S. fragilis L.) 17 %, jasene (najmä Fraxinus angustifolia VAHL.) 6 % a ostatné listnáce 5 %, najmä dub letný (Quercus robur L.), agát biely (Robinia pseudoacacia L.), javor horský (Acer pseudoplatanus L.) a jelse (Alnus sp.). Geograficky je územie situované v centre Podunajskej níziny. Organizacne patrí územie do LHC Samorín a LHC Gabcíkovo. 2.2. Letecké snímkovanie a spracovanie snímok Parametre leteckého snímkovania pre územie od Dobrohoste po Sáp sú uvedené v tabuke 1. Graficky je územie zobrazené na obrázku 1. Organizacné a administratívne práce, ako aj vsetky zákonné nálezitosti Tabuka 1. Projekt leteckého snímkovania 2008 Table 1. Project of aerial photographing 2008 Meno lokality1) Mierka snímkovania Prekryt pozdzny4) p Prekryt priecny5) q Dátum snímkovania7) Hodina snímkovania8) Výska letu nad terénom9) Konstanta fotokomory10) Snímkový formát11) Typ fotokomory12) Priestorové rozlísenie13) 3) VD Gabcíkovo2) 1 : 41 400 60 % Bez prekrytu ­ snímkované v páse6) 18. 8. 2008 (19. 8. 2008) 11,20 ­ 11,40 h (9,45 ­ 10,00 h) 4 130 m 100,5 mm 14 430 × 9 420 pixelov UltraCam X ­ digitálna multispektrána kamera 30 × 30 cm modrý ­ zelený ­ cervený ­ blízky infracervený kanál. Úrove spracovania 315) bez filtra17) 4 329 m 2 826 m 1 130 m 27 ks Asi23) 13 000 ha Rádiometrické rozlísenie14) Filter16) Sírka snímaného pásu18) Odstup letových trás19) Vzdusná základnica20) Pocet snímok21) Plocha zobrazeného územia22) 1) 5) Name of locality, 2)Hydropower plant Gabcíkovo, 3)Scale of photographing, 4)Longitudinal overlap, Traversal overlap, 6)Without overlap ­ photographed in a belt, 7)Date of photographing, 8)Time of photographing, 9)Height of flight above terrain, 10)Photo chamber constant, 11)Photo format, 12), 13)Spatial resolution, 14)Radiometric resolution, 15)Blue ­ green ­ red ­ close infrared channel. Level of processing 3, 16)Filter, 17)Without filter, 18)Width of photographed belt, 19)Following distance of flights routes, 20)Air base line, 21)Number of photos, 22)Area of illustrated territory, 23)About leteckého meracského snímkovania zabezpecila firma Photomap, s. r. o., Kosice. Samotné snímkovanie realizovala firma ARGUS GEO SYSTÉM, s. r. o., Hradec Králové v doch 18. a 19. augusta 2008 digitálnou kamerou Vexcel Ultracam X v 4 pásmach, a to modrom, zelenom, cervenom a infracervenom. Priestorové rozlísenie obrazového prvku je 30 × 30 cm. Snímky boli dodané v úrovni spracovania 3, t. j. rádiometricky upravené, s multispektrálnymi kanálmi prevzorkovanými na priestorové rozlísenie panchromatického kanála. Ortorektifikáciu snímok vykonalo pracovisko fotogrametrie NLC Zvolen na pracovnej stanici Image Station. Pri transformácii jednotlivých snímok do systému JTSK nepresiahla stredná chyba hodnotu ± 1 m. Po polohovom zjednotení zdrojových obrazov v JTSK sme vykonali ich spojenie (mozaikovanie), a to bez akýchkovek úprav hodnôt odrazivosti na prekrytoch snímok. Výsledná mozaika pozostáva z troch kanálov, ulozených v poradí infracervený, cervený a zelený kanál. Modrý kanál nebol pre analýzu vyuzitý, najmä z dôvodu jeho citlivosti na opar a zákal atmosféry a silnej korelácie s ostatnými kanálmi viditenej casti spektra. Zdravotný stav lesných porastov sme vyhodnotili na území medzi pôvodným korytom Dunaja a prívodným, resp. odpadovým kanálom (obr. 1). Obrázok 2 je ukázkou detailu, ktorý poskytujú dodané snímky. Obr. 1. Strafázou je zobrazené záujmové územie ovplyvnené prevádzkou VD Gabcíkovo, ktoré bolo nasnímkované v auguste 2008 Fig. 1. Interest territory is illustrated by hachure that is influenced by the operation of hydropower plant Gabcíkovo that was photographed in August 2008. 2.3. Podkladové materiály Vyuzili sme lesnícke porastové mapy záujmového územia mierky 1 : 10 000 so stavom k roku 2005. Údaje o porastových charakteristikách jednotlivých jednotiek priestorového rozdelenia lesa (JPRL) sme získali z lesného hospodárskeho plánu (LHP) z opisu porastov pre lesné hospodárske celky (LHC) Gabcíkovo a Samorín. Obnova LHP sa uskutocnila v roku 2005. Porastové mapy a údaje z LHP slúzili ako podklad pre tvorbu pozadovaných mapových výstupov a ako podporné údaje pre spracovanie a vyhodnotenie leteckých snímok. 2.4. Metodika vyhodnotenia snímok Východiskom pre posúdenie zdravotného stavu lesov sú výsledky vizuálnej interpretácie ako aj digitálnej klasifikácie snímok. Vizuálnu interpretáciu sme pouzili pri identifikácii porastov s výskytom suchárov, pricom rozlisujeme porasty s jednotlivým, skupinovým a plosným výskytom suchárov. Pri digitálnej klasifikácii sme vyhodnotili defoliáciu na úrovni obrazového prvku a priemernú defoliáciu pre porast. Obr. 2. Ukázka leteckej snímky (kombinácia infracervený, cervený a zelený kanál). Vavo sachtené topole, vpravo porasty domáceho topoa s vbou. Zrejmá je rozdielna textúra porastov, v závislosti od veku a spôsobu vzniku ako aj rozdielny spektrálny prejav topoov a vb (vby sa javia v odtieoch bielo-sivej farby). Vekos výrezu ~ 400 × 300 m. LHC Gabcíkovo, územie pri sútoku derivacného kanála a Dunaja Fig. 2. An example of aerial photo in tones of grey colour. Left bred poplars, right stands of domestic poplar with willow. Texture of stands is apparent in dependence on the age and way of formation as well as different spectral appearance of poplar and willow trees (willow trees appear in lighter grey colours). Size of section is 100×300 m. LHC Gabcíkovo, territory in the inflow of derivation channel and the Danube River. Pri terénnych setreniach sme pouzili defoliácu (stratu asimilacných orgánov) za hlavný indikátor a základný vizuálny symptóm zdravotného stavu drevín. Vyjadruje sa ako percentuálny pomer chýbajúcich castí asimilacných orgánov k vzorovému, plne olistenému stromu. Strata asimilacných orgánov (SAO) sa hodnotila okulárnym odhadom v percentách so zaokrúhlením na 5 %, v zmysle metodiky medzinárodného programu UN-ECE ICP Forests. Aj ke je zrejmé, ze indikátor poskodenia stromov zisovaný v teréne (defoliácia) a hodnota spektrálnej odrazivosti zaznamenaná senzormi nemajú identickú javovú podstatu, viaceré práce potvrdili medzi nimi úzky vzah (napr. HILDEBRANDT et al. 1991, GROSS et al. 2000). Túto súvislos sme vyuzili a testovali pri klasifikácii zdravotného stavu porastov luzných lesov záujmového územia ovplyvneného prevádzkou VD Gabcíkovo. Okrem zdrojových kanálov snímok sme pouzili aj z nich ortogonálnou transformáciou odvodený komponent (alej NSC), optimalizovaný pre zvýraznenie poskodenia: NSC = -0,9500* IC kanál + 0,2728* Cervený kanál+ 0,1518* Zelený kanál [1] Podrobný metodický postup odvodenia takého komponentu je uvedený v práci BUCHA, VLADOVIC (2000). Vyhodnotenie zdravotného stavu lesov sme vykonali metódou dvojfázového regresného výberu. Pouzitý postup vychádza z teoretických a praktických prác autorov SMELKO (1985) a SCHEER (1995). V prvej fáze sme vyuzili mozaiku leteckých snímok pozostávajúcu z infracerveného a cerveného kanála, ku ktorým sme ako 3. vrstvu priradili komponent odvodený kombináciou kanálov ­ NSC komponent. Druhú fázu predstavovali údaje o defoliácii, získané z terénnych setrení a z interpretácie leteckých snímok. Tieto údaje sme pouzili pre transformáciu údajov spektrálnej odrazivosti na hodnoty defoliácie, z ktorých následne odvodzujeme mieru poskodenia porastov. Celkovo sme na stereo-dvojiciach snímok ohodnotili defoliáciu 63 stromov, z toho 10 totozných so stromami hodnotenými v teréne. Zo 63 hodnotených stromov sme 35 klasifikovali ako topo cierny, resp. jeho kultivary, 21 stromov ako vby a 7 bolo suchárov, pri ktorých nebolo mozné identifikova druh dreviny. Vo výbere boli rovnomerne zastúpené vsetky stupne defoliácie v zmysle stupnice programu UN/ECE ICP Forest (2006). Metodický postup hodnotenia defoliácie na snímkach vychádzal z nasich poznatkov o tvarových a farebných charakteristikách korún hodnotených stromov v teréne a následne identifikovaných na snímke. Islo o tvar koruny, jej hrubú a jemnú struktúru, homogenitu, saturáciu, jas a tón farby koruny. Tieto poznatky sme kombinovali s manuálom pre hodnotenie zdravotného stavu stromov z infracervených snímok (GROSS 2000), pricom sme vyuzili fotointerpretacné kúce vytvorené pre dub a buk lesný. Hodnotili sme stromy úrovové a nadúrovové. Po identifikácii koruny stromu sme zvektorizovali jej obvod a vypocítali sme priemernú hodnotu spektrálnej odrazivosti. Túto spektrálnu charakteristiku sme prepojili s údajmi o defoliácii, cím sme získali súbor párových hodnôt pre alsiu analýzu. Pomocou lineárnej jednoduchej a viacnásobnej regresnej analýzy medzi údajmi prvej (letecká snímka) a druhej fázy (terestrické hodnotenie defoliácie, resp. interpretácia defoliácie na stereo-snímkach) sme odvodili regresný model, pomocou ktorého sme odhadli poskodenie pre kazdý obrazový prvok (pixel) prvej fázy, ktorý bol klasifikovaný ako les v procese tvorby masky lesa. 2.5. Tvorba masky lesa Proces odlísenia lesa od ostatných kategórií nazývame procesom tvorby masky lesa, pricom vo výslednom produkte rozlisujeme les a ostatné kategórie, ktoré spolocne nazývame bezlesie. Pre tvorbu masky lesa z mozaiky snímok sme vytvorili súbor jednoduchých rozhodovacích pravidiel. V prvom kroku sme urcili prahové hodnoty pre lesné porasty poda jednotlivých kanálov snímky resp. pre NSC komponent. Do lesa sme zaradili obrazové prvky, v ktorých hodnota prvku v infracervenom kanáli je väcsia ako 90 a zárove hodnota NSC komponentu je v rozpätí od 60 do 130. Tento výsledok sme vztiahli len na porasty v rámci JPRL, t. j. les mimo lesných pozemkov nebol zahrnutý do klasifikácie. Z klasifikácie boli alej vylúcené porasty po obnove do 5 rokov, vzhadom na to, ze este nie sú zapojené a prakticky nie je mozné ohodnoti ich defoliáciu z leteckých snímok. V alsom kroku sme po vypocítaní defoliácie poda regresného modelu obrazový prvok klasifikovali ako bezlesie, ak jeho hodnota bola mensia ako 0 a vyssia ako 125. V poslednom kroku tvorby masky lesa sme riesili problém postupného prechodu lesa do inej kategórie na okrajoch korún stromov, zrejmý najmä pri nizsom zápoji. Pri 30 cm priestorovej rozlisovacej schopnosti obrazového prvku, je tento prechod plynulý a vemi variabilný, závisiaci od susediacej kategórie. Spravidla sa to na klasifikácii defoliácie prejavuje tak, ze sú okraje korún klasifikované ako stredne silne az silne poskodené, comu zodpovedá defoliácia od 40 do 70 %. Z toho dôvodu sme na bezlesie preklasifikovali kazdý obrazový prvok s defoliáciou v uvedenom rozpätí pri podmienke, ze aspo jeden zo susediacich prvkov bol predtým klasifikovaný ako bezlesie. Ak táto podmienka nebola splnená, prvok ostal zaradený v kategórii les. Kvalitu takto vytvorenej masky lesa sme najskôr vyhodnotili vizuálne a to prekrytom a porovnávaním výsledku klasifikácie lesa s mozaikou snímok. Najlepsí výsledok sme dosiahli v homogénnych zapojených porastoch. K nadhodnoteniu dochádzalo v starsích rozpojených porastoch s bujným podrastom a rozvinutou krovitou vegetáciou, a to z dôvodu podobnosti spektrálneho prejavu lesa a krovitej vegetácie. K podhodnoteniu dochádzalo najmä na okrajoch korún stromov, kde je problematické urci jednu prahovú hodnotu platnú pre celú mozaiku. Na vzorke 100 náhodne vybraných obrazových prvkov sme kvantifikovali správnos rozlísenia lesa od ostatných kategórií. 78 % obrazových prvkov sme klasifikovali správne, 17 % obrazových prvkov sme klasifikovali ako bezlesie namiesto lesa a 5 % sme klasifikovali ako les, pricom islo o bezlesie. Výsledok povazujeme za akceptovatený, aj ke nie optimálny. Poukazuje to na potrebu hadania precíznejsieho algoritmu pre tvorbu masky lesa pri snímkach s vekým rozlísením. 3. Výsledky 3.1. Modely pre odhad defoliácie korún stromov Výsledný regresný model pre odhad defoliácie pomocou komponentu NSC uvádza nasledujúci vzah: Defoliácia = -55,7 + 0,979 * NSC [2] Správnos a presnos klasifikácie je mozné posúdi na základe dosiahnutých parametrov regresnej analýzy (korelacný koeficient, stredná chyba regresnej priamky). Hodnota korelacného koeficientu r = 0,82 a stredná chyba regresnej priamky syx = ± 19,0 % poukazuje na stredne silnú tesnos korelácie a pomerne vysokú chybu odhadu defoliácie. Príklad interpretácie strednej chyby regresnej priamky: ak je odvodená defoliácia v obrazovom prvku napr. 30 %, tak sa v skutocnosti môze od nej odchyova v rámci ± 19 % t. j. od 11 % po 49 % pri 68 % spoahlivosti. Po aplikácii regresnej rovnice na celé záujmové územie, sme pri porovnaní odhadu so snímkou zistili, ze pri výpocte defoliácie poda vzahu [2] dochádzalo k nadhodnoteniu poskodenia nezapojených topoových porastov. Aby sme eliminovali toho nadhodnotenie, odvodili sme alsí regresný model s vyuzitím cerveného kanálu a NSC komponentu: Defoliácia = -81,0 + 0,31 * Cervený kanál + 0,94 * NSC [3] V tomto prípade bola hodnota korelacného koeficientu r = 0,84 a stredná chyba regresnej priamky syx = ± 18,3 %. Pri pouzití vzahu [3] sme vyriesili problém nadhodnotenia nezapojených topoových porastov, ciastocne vsak tentoraz doslo k nadhodnoteniu defoliácie vbových porastov. Výsledná klasifikáciu sme preto vytvorili kombináciou dvoch parciálnych klasifikácií a to tak, ze sme vybrali vzdy mensiu hodnotu defoliácie. V oboch prípadoch sme model odvodili z toho istého súboru referencných stromov. Alternatívne bolo mozné pripravi model defoliácie osobitne pre topole a osobitne pre vby. Praktické uplatnenie by vsak vyzadovalo klasifikáciu drevinového zlozenia lesov záujmového územia. Z toho dôvodu sme od uvedeného prístupu ustúpili a zvolili skôr popísaný prístup kombinácie dvoch klasifikácií. Na obrázku 3 na grafoch porovnávame predpovedanú defoliáciu poda vzahov [2] a [3] k defoliácii hodnotených stromov. Ako uz naznacuje stredná chyba regresnej priamky pre oba prípady, chyba odhadu defoliácie je pomerne veká. Z grafov je moz152 Predpovedaná vs. hodnotená defoliácia Hodnotená defoliácia 95% hladina spoahlivosti Predpovedaná defoliácia Predpovedaná vs. hodnotená defoliácia Hodnotená defoliácia 95% hladina spoahlivosti Predpovedaná defoliácia Obr. 3. Porovnanie hodnotenej a predpovedanej defoliácie poda odvodených regresných modelov. Hore: model pre vzah [2]. Dole: model pre vzah [3] Fig. 3. Comparison of assessed and predicted defoliation according to derived regression models. Up ­ model for relation [2], down ­ model for relation [3]. né urci, kde nastali rozdiely medzi skutocnou a odhadnutou defoliáciou. Najväcsie rozdiely sme ocakávali pri stredne silne defoliovaných stromoch. Mensie rozdiely pri zdravých, silne defoliovaných stromoch a suchároch, pri ktorých sa logicky ocakáva jednoznacná identifikácia. Výsledok nekoresponduje úplne s predpokladmi, a to najmä pri silne defoliovaných stromov (asi nad 70 %) a suchároch. Pri hodnotení sme vychádzali z kombinácie nasich poznatkov s interpretacným kúcom odvodeným pre dreviny buk a dub, vzhadom na to, ze interpretacné kúce pre hodnotenie defoliácie vb a topoov nie sú k dispozícii. Ziadalo by sa sporné prípady overi v teréne a na základe získaných poznatkov upravi interpretáciu defoliácie týchto stromov. Z casového hadiska to vsak nebolo mozné. Rozdiely (rezíduá) medzi predpovedanou defoliáciou a hodnotenou defoliáciou sú v prípade vzahu 1 v rozpätí hodnôt od -30 % do 55 %. Vo vzahu 2 od -38 % do 48 %. Ide o pomerne siroké rozpätie, ktoré dokresuje strednú kvalitu odhadu defoliácie na úrovni jednotlivých stromov. Tabuka 2. Sumárne výsledky klasifikácie na úrovni porastov (JPRL): pocetnosti zastúpenia JPRL v defoliacných stupoch v roku 2008 Table 2. Summary results of classification on the level of stands (JPRL): distribution frequencies of JPRL in defoliation degrees in 2008 Defoliácia porastu1) (%) 0 ­ 10 10,1 ­ 20 20,1 ­ 30 30,1 ­ 40 40,1 ­ 50 50,1 a viac10) Slovná charakteristika poskodenia2) Porasty zdravé6) Porasty zdravé s prvými príznakmi poskodenia7) Porasty slabo poskodené8) Porasty stredné poskodené9) Porasty silné poskodené11) Nehodnotené porasty12) 1) 6) Rozdelenie pocetností3) ni 131 311 160 38 3 0 643 210 v %4) 20,4 48,3 24,9 5,9 0,5 0,0 100,0 ­ Výmera v ha5) 391 1 040 509 111 8 0 2 059 684 Stand defoliation, 2)Characteristics of damage by words, 3)Frequency distribution, 4)In %, 5)Area in ha, Healthy stands, 7)Stands with first symptoms of damage, 8)Stands damaged lightly, 9)Stands damaged moderately, 10)And more, 11)Stands damaged heavily, 12)Not assessed stands Po vizuálnej kontrole z regresných modelov odhadnutej defoliácie, sme identifikovali väcsie zoskupenie poskodených porastov v strednej casti záujmového územia pod obcou Bodíky v lokalite Spálený les (islo celkovo o 50 JPRL s defoliáciou nad 20 %). Takáto koncentrácia porastov je neocakávaná, vzhadom na to ze ide o územie, kde je dynamika hladiny podzemnej vody pre vývoj zdravotného stavu lesa a produkciu drevnej hmoty vyhovujúca (NESTICKÝ, VARGA 2001). Kedze ani výsledok klasifikácie z roku 2005 neindikoval poskodenie týchto porastov, preverili sme kvalitu snímok z tohto územia. Po ich preskúmaní sme dospeli k názoru, ze dôvodom zmien spektrálnych vlastností, ktoré indikujú silnejsie poskodenie, nemusí by zhorsený zdravotný stav týchto porastov, ale môze ís o lokálny výskyt oparu a/alebo o nevyvázené predspracovanie leteckej snímky dodávateom. Z toho dôvodu sme vizuálnou fointerpretáciou snímok prehodnotili klasifikáciu týchto 50 porastov, pricom v 33 JPRL sme znízili priemerný stupe poskodenia porastu o 1 stupe. 3.2. Zhodnotenie zdravotného stavu porastov v roku 2008 Prehadné informácie o poskodení lesov na vybranom území ovplyvnenom VD Gabcíkovo sú uvedené v tabuke 2. Defoliáciu sme vypocítali pre kazdý obrazový prvok (pixel), ktorý bol klasifikovaný ako les. Proces odlísenia lesa od ostatných kategórií sme opísali v metodike. Defoliácia vypocítaná pre kazdý obrazový prvok je základom pre výpocet poskodenia porastov. Mieru poskodenia na úrovni JPRL sme vypocítali ako aritmetický priemer z obrazových prvkov v JPRL, ktoré boli predtým Obr. 4. Mapa defoliácie porastov k roku 2008 Fig. 4. Map of stands defoliation in 2008. klasifikované ako les. Porasty sme poda priemernej defoliácie zaradili do 6 stupov defoliácie s krokom po 10 %. Sumárny výsledok je uvedený v tabuke 2, v grafickej podobe na obrázku 4. Z tabuky 2 vyplýva, ze takmer 70 % porastov je hodnotených s defoliáciou do 20 %, na základe coho na väcsine záujmového územia konstatujeme vemi dobrý zdravotný stav. Toto konstatovanie sa vzahuje najmä na spolocenstvá prechodných a tvrdých luhov, ktorých poziadavky na vodu sú dostatocne pokryté systémom realizovaných hydrotechnických úprav s prehrádzkovaním ramennej sústavy. Ide najmä o hospodárske lesy so sachtenými topomi. Okrem priemernej defoliácie porastu sme ako alsie kritérium pre posúdenie zdravotného stavu porastov pouzili výskyt suchárov v poraste, a to na základe vizuálnej interpretácie snímok. Celkovo sme identifikovali 64 porastov s výskytom suchárov a vemi silne poskodených stromov s celkovou výmerou 334 ha, z toho 150 ha so skupinovým az plosným výskytom suchárov v poraste. V 53 prípadoch bola priemerná defoliácia týchto porastov väcsia ako 20 %, v 11 prípadoch islo o porasty s priemernou defoliáciou od 10 % do 20 %. V alsom uvádzame oznacenie týchto porastov, pricom tie, ktoré sú zaradené do kategórie lesov osobitného urcenia z dôvodu ochrany prírody sú vyznacené kurzívou. V hornej casti územia od nápustného objektu po Vojcianske rameno, kde je dlhodobo hlavným problémom hladina podzemnej vody nachádzame skupiny silne poskodených stromov a suchárov v porastoch 109 a, 109 b, 110 b, 110 c, 110 d (LHC Samorín). Tieto porasty sú rozpojené, bez viditenej obnovy drevín materského porastu. Uvonený priestor po vypadávajúcich stromoch obsadzuje nízka stromová a krovitá vegetácia. Keze táto je vemi azko spektrálne odlísitená od drevín vysokého lesa, dochádza pri klasifikácii k urcitému vylepsovaniu celkového zdravotného stavu týchto porastov pri digitálnej klasifikácii. Jednotlivo vyskytujúce sa vemi silne poskodené stromy a sucháre nachádzame alej v porastoch 119 b, 119 c, 119 k, 122 a, 122b, 123 b. V území od Vojcianskeho ramena po vyústenie Bacianskeho ramena do starého koryta Dunaja je dynamika hladiny podzemnej vody z pohadu zdravotného stavu lesa a produkciu drevnej hmoty vyhovujúca. Jednotlivo sa vyskytujúce silne poskodené stromy a sucháre nachádzame v porastoch 128 b, 129 f, 130, 170 b, 189 d, 192 d, 193 e, 196 a (LHC Samorín), 169 a, 183 a, 223, 237 c, 241 a, 241 c, 246, 247 b (LHC Gabcíkovo). Skupiny suchárov nachádzame v porastoch 136 a, 174 b, 194 a (LHC Samorín), 164 d, 170 a, 178, 184 c, 242 b, 249 (LHC Gabcíkovo). V juznej casti územia od Bacianskeho ramena po sútok pôvodného koryta Dunaja s kanálom nachádzame väcsie zoskupenie poskodených porastov v lokalite Istragov, v lokalite Cilízska siho a Ercéd. V tomto území je dynamika hladín podzemnej vody vo vzahu k lesným porastom vemi variabilná, závisiaca na súcinnosti prietokov v odpadovom kanáli a v starom koryte Dunaja. Situáciu zhorsuje skutocnos, ze postupne (RNDr. Hlavatý ­ osobná komunikácia) doslo k erózii dna odpadového kanála, z dôvodu silnejsieho prúdenia vody. Pokles dna asi o 0,75 m sa prejavuje znízením hladiny podzemnej vody a následným prerusením jej kapilárneho vzlínania na lokalitách s vyssou silou strkových vrstiev. To potvrdzuje model rozdielu hladiny podzemnej vody v období 2002 ­ 2007 odvodený v GIS prostredí (obr. 5) na základe údajov MUCHA et al. (2008). Keze v dolnej casti územia sa nepredpokladal pokles hladiny podzemnej vody, neboli zatia ani realizované hydrotechnické opatrenia. Pri pokracujúcom trende erózie odpadového kanála vsak bude zrejme potrebné s takýmito opatreniami uvazova. Jednot156 Obr. 5. Rozdiel hladín podzemnej vody medzi rokmi 2002 a 2007 Fig. 5. Difference of underground water level in 2002 and 2007. livo vyskytujúce sa silne poskodené stromy a sucháre nachádzame v porastoch 262, 56 d, 54 c, 54 e, 50 a, 282 a, 296 b, 312 b, 365 a, 357. Skupiny silne poskodených stromov a suchárov nachádzame v porastoch 260 a, 266 b, 56 f, 286 b, 286 c, 290 a, 295 b, 297, 298 b, 300a, 300 b, 329 a, 329 b, 330 b, 335 b, 358, 363. Rozsiahly plosný výskyt silne poskodených stromov a suchárov nachádzame v porastoch 290 b, 337 b, 337 d, 339 c. Tabuka 3. Prehad výskytu porastových typov v záujmovom území a porasty s vizuálne identifikovaným výskytom suchárov Table 3. Overview of the occurrence of stand types on interest territory and stands with visually identified occurrence of snags Porastový typ1) (PT) 75 ­ Mäkký luh5) 79 ­ Jelsiny6) 76 ­ Tvrdý luh7) 77 ­ Topoliny (slachtené)8) 78 ­ Agátiny9) Spolu10) Pocet JPRL spolu2) 166 6 79 385 7 643 JPRL s identifikovaným výskytom suchárov3) 46 1 4 13 ­ 64 % podiel JPRL so suchármi k celkovému poctu4) 27,3 5,1 3,4 ­ 10,0 1)Stand type, 2)Number of JPRL together, 3)JPRL with identified occurrence of snags, 4)Percentage of JPRL with snags of the total, 5)Soft floodplain forest, 6)Alder stands, 7)Hard floodplain forest, 8)Poplar stands (bred), 9)Locust stands, 10)Together Poslednou skupinou porastov, ktorú sme vyhodnotili boli porasty v príbreznom páse popri starom koryte Dunaja. V celom úseku derivácie sú tu pôdy drénované starým korytom Dunaja. Horsí stav porastov nachádzame v hornej casti územia od zdrze Hrusov po materiálovú jamu pod obcou Vojka. Starsie topoliny sa striedajú s mladými porastami vb a obnazenými plochami, na ktorých nie je badatená obnova lesa. Od materiálovej jamy az po sútok Dunaja s derivacným kanálom prevazujú v príbreznom páse mladé vbové porasty, krovitého vzrastu, bez viditených symptómov poskodenia. Podrobnejsí rozbor porastových charakteristík uvedených 64 porastov s výskytom suchárov a silne poskodených stromov sme vykonali na základe údajov z LHP z obnovy v roku 2005. Porastovú situáciu zhodnocujeme pomocou prevládajúceho porastového typu (PT) v JPRL (tab. 3). Rozbor poukazuje na nasledovné súvislosti. Z porastov, v ktorých sme vizuálne identifikovali zvýsený výskyt suchárov a silne poskodených stromov patrí 46 porastov k mäkkým luhom, 4 do tvrdých luhov, 13 do topolín (sachtené) a 1 porast do porastového typu jelsiny (tab. 3). Poda percentuálneho podielu JPRL so suchármi k celkovému poctu povazujeme stav porastov prechodného a tvrdého luhu za vemi dobrý. Výrazne postihnutejsie sú spolocenstvá mäkkých luhov, z ktorých v 27 % nachádzame vyssí výskyt suchárov. Na základe dostupných informácií usudzujeme na nedostatok vody a vek porastov. Okrem dvoch výnimiek ide o porasty starsie ako 25 rokov. alsím dôvodom môze by intenzita a rozsah simulovaných záplav. SOMSÁK (1999) poukázal na ich nevyhnutnos ako hlavnej podmienky prirodzenej obnovy vbovo-topoových lesov. Do úvahy je potrebné vzia aj skutocnos, ze tretina týchto porastov sa nachádza v lesoch osobitného urcenia vyhlásených z dôvodu ochrany prírody. Do urcitej miery je mozné poklada vyssí podiel suchárov v nich za prirodzený, vzhadom na to, ze sa v nich nerealizujú hospodárske opatrenia. Ide najmä o porasty v chránenom areáli Pörkölt, PR Forás, v NPR Ostrov orliaka morského a v lokalitách Istragov, Cilízska siho a Ercéd. Podrobnejsia analýza váhy jednotlivých faktorov prekracuje ciele predkladanej práce. Nás záver je preto len orientacný. Poukazujeme v om na mozné zhorsenie prírodných podmienok pre existenciu na vodu nárocných luzných spolocenstiev mäkkých luhov a upozorujeme na potrebu aktívneho manazmentu ochrany týchto spolocenstiev. 3.3. Dlhodobý vývoj defoliácie porastov v období 1996 ­ 2008 Priemerná defoliácia porastov celého záujmového územia v roku 2008 bola 17,9 % urcená s chybou ± 2,3 %. V roku 2005 bola 15,4 % ± 0,7 %, roku 2002 12,3 %, v roku 1999 13,2 %, a v roku 1996 17,5 % (tab. 4). Hodnotu v roku 2008 sme vypocítali ako aritmetický priemer zo vsetkých obrazových prvkov územia. Strednú chybu v tomto roku sme vypocítali poda vzorcov platných pre dvojfázový regresný výber (SMELKO 1985). Z porovnania medzi jednotlivými sledovanými obdobiami vyplýva, ze zdravotný stav porastov nie je nemenný, ale varíruje v urcitom rozpätí. Okrem reálnej zmeny a urcitej prirodzenej variability, danej podmienkami v danom roku, je potrebné uvazova s rozdielnou kvalitou leteckých snímok a pouzitými metodickými postupmi klasifikácie. To sa prejavuje v zaazení výsledku rôznymi chybami, najmä chybou z výberu a chybou z merania (urcenia defoliácie). Prejavuje sa to na stredných chybách regresných priamok pre odvodenie defoliácie na úrovni pixelov. V roku 2008 táto chyba bola okolo ± 19 %. Tomu zodpovedá aj pomerne vysoká stredná chyba urcenia priemernej defoliácie ± 2,3 %. To znamená, ze skutocná defoliácia sa v tomto roku môze pohybova v rozpätí od 15,6 % do 20,2 % pri 68 % spoahlivosti. Z hodnotenia boli vylúcené nezapojené porasty, t. j. väcsina porastov do 5 rokov. Priemerná defoliácia listnatých porastov na celom území Slovenska v roku 2008 bola poda monitoringu zdravotného stavu lesov 21,2 ± 0,7 % (CMS Lesy, 2008 ­ PAVLENDA a kol. 2008 v tlaci), co je o 3,3 % viac ako hodnota priemernej defoliácie Tabuka 4. Priemerná defoliácia v % a presnos jej urcenia pre luzné lesy ovplyvnené prevádzkou VD Gabcíkovo a pre celé územie Slovenska poda monitoringu zdravotného stavu lesov (CMS Lesy) Table 4. Average defoliation in % and accuracy of its determination for floodplain forests influenced by the operation of hydropower plant Gabcíkovo and for the whole territory of Slovakia according to forest condition monitoring (CMS Lesy) 1996 VD Gabcíkovo ­ luzné lesy SR ­ listnaté porasty2) 1) 1) 1999 13,2 ± 0,8 20,4 ± 0,8 2002 12,3 19,0 ± 0,8 2005 15,4 ± 0,7 19,2 ± 0,6 2008 17,9 ± 2,3 21,2 ± 0,7 17,5 ± 0,5 23,8 ± 0,9 Hydropower plant Gabcíkovo ­ floodplain forests, 2)Slovakia ­ broadleaved stands Tabuka 5. Relatívne (%) a absolútne pocetnosti (ni) zastúpenia JPRL v defoliacných stupoch v rokoch 1996, 1999, 2002, 2005 a 2008 Table 5. Relative (%) and absolute distribution frequencies (ni) of JPRL in defoliation classes in 1996, 1999, 2002, 2005, and 2008 Defoliácia porastu v %2) Relatívne pocetnosti v % (Absolútne pocetnosti pocet JPRL)3) 0 ­ 10 1996 1999 2002 2005 2008 19,5 (143) 36,0 (252) 33,6 (258) 27,3 (242) 20,3 (131) 10,1 ­ 20 41,7 (306) 37,5 (263) 49,0 (377) 46,6 (414) 48,3 (311) 20,1 ­ 30 33,5 (246) 22,0 (154) 14,3 (110) 19,7 (175) 24,9 (160) 30,1 ­ 40 5,3 (39) 4,1 (29) 2,8 (22) 6,0 (53) 5,9 (38) 40,1 ­ 50 0 (0) 0,4 (3) 0,3 (2) 0,4 (4) 0,5 (3) 50,1 + 0 (0) 0 (0) 0 (0) 0 (0) 0 (0) JPRL spolu (nehodnotené)4) 734 (102) 701 (135) 769 (66) 888 (187) 643 (210) Rok 1) * v roku 2005 sa realizovala obnova LHP v LHC Samorín a Gabcíkovo, pricom doslo k ciastocnému precíslovaniu a k novému priestorovému usporiadaniu hraníc JPRL ­ In 2005 forest management plan for LHC (forest management unit) Samorín and Gabcíkovo was renewed, when a partial renumbering and new spatial arrangement of the units of JPRL was carried out. * tucne sú vyznacené pocetnosti porastov rozhodujúce pre urcenie vývoja zdravotného stavu porastov záujmového územia ­ Frequencies of stands being decisive for the determination of the development of health condition of the stands on interest territory are in bold. 1)Year, 2)Stand defoliation in %, 3)Relative frequencies in % (Absolute frequencies ­ number of JPRL), 4)JPRL together (Not assessed) hodnotených luzných lesov. Priemerné hodnoty defoliácie vo vsetkých sledovaných rokoch 1996, 1999, 2002, 2005 a 2008 boli v porovnaní s celoslovenským priemerom defoliácie listnatých drevín nizsie, co poukazuje na vhodné prírodné a stanovistné pomery záujmového územia (tab. 4). Pre porovnanie a pre posúdenie vývoja zdravotného stavu na úrovni porastov uvádzame v tabuke 5 zaradenie porastov do defoliacných stupov v rokoch 1996, 1999, 2002, 2005 a 2008, t. j. v rokoch ke sme vykonali plosné vyhodnotenie zdravotného stavu lesov záujmového územia z leteckých infracervených snímok. Z tabuky 5 vyplýva, ze v roku 2008 bolo do kategórií porastov zdravých resp. v kategórii porastov zdravých s prvými príznakmi poskodenia zaradených 68,6 % porastov. V roku 1996 to bolo 61,2 %, v roku 1999 ­ 73,5 %, v roku 2002 ­ 82,6 % a v roku 2005 ­ 73,9 %. Podiel porastov v prvých dvoch kategóriách sa dlhodobo udrzuje nad 60 %. Za kúcový ukazovate zhorsenia zdravotného stavu povazujeme podiel stredne a silne poskodených porastov. Podiel stredne poskodených porastov (priemerná defoliácia od 30 do 50 %) bol v roku 1996 ­ 5,3 %, v roku 1999 to bolo 4,5 %, v roku 2002 ­ 3,1 %, 6,4 % v roku 2005 a 6,4 % v roku 2008. Konstatujeme, ze tento podiel sa dlhodobo výraznejsie nemení, aj ke v rokoch 2005 a 2008 sme zaznamenali vyssie podiely stredne poskodených porastov ako v predchádzajúcich obdobiach. Porasty silne poskodené s priemernou defoliáciou nad 50 % sa vôbec v záujmovom území nevyskytli pocas celého sledovaného obdobia. Na základe dlhodobého vývoja priemernej defoliácie a zastúpenia porastov v jednotlivých stupoch defoliácie, najmä vsak v stredne silnom a silnom stupni poskodenia môzeme povazova zdravotný stav porastov záujmového územia za vemi dobrý a za stabilizovaný. Tabuka 6 dokumentuje presun porastov medzi jednotlivými defoliacnými triedami medzi rokmi 2005 a 2008. Tabuka 6. Presun porastov v rámci defoliacných tried medzi rokmi 2005 ­ 2008 Table 6. Shifts of stands within defoliation classes in the period 2005­2008 Stav 2005 / Stav 20081) 0 ­10 % 11 ­20 % 21 ­ 30 % 31 ­ 40 % 41 % + 0 ­ 10 % 42 47 19 6 1 11 ­ 20 % 83 146 48 9 1 21 ­ 30 % 35 59 43 14 2 31 ­ 40 % 0 16 13 8 0 41 % + 0 1 1 1 0 * tucne sú zvýraznené presuny porastov, ktoré mozno povazova za statisticky významné ­ Shifts of stands that may be considered statistically significant are in bold 1)State in 2005/2008 Z 595 vzájomne hodnotených porastov 239 (40 %) nezmenilo svoj zdravotný stav a ostalo v tej istej defoliacnej triede (císelne sú vyjadrené na uhlopriecke tabuky). O jednu defoliacnú triedu zhorsilo svoj zdravotný stav 156 (26 %) porastov, zlepsilo 109 (18 %) porastov. Tieto zmeny je vsak potrebné interpretova ako statistický nepreukazné, vzhadom na chybu, s akou sú porasty klasifikované do jednotlivých tried. Za preukazné zmeny môzeme povazova presuny väcsie ako ± 1 defoliacná trieda. Preukazne zhorsilo svoj zdravotný stav 53 porastov (9 %) a zlepsilo 38 porastov (7 %). Porovnané mohli by len porasty, v ktorých bol hodnotený zdravotný stav v obidvoch rokoch. Priestorová lokalizácia porastov, ktoré zhorsili svoj zdravotný stav, je viac-menej totozná s lokalizáciou uvedenou pri interpretácii poskodenia porastov. Väcsina porastov, ktoré svoj stav zhorsili, sa nachádza v strednej casti záujmového územia v lokalite Spálený les (CHA Pörkölt, PR Forás) a v NPR Ostrov orliaka morského. V juznej casti územia ide o v lokality Istragov, Cilízska siho a Ercéd pri sútoku odpadového kanála a Dunaja. V hornej casti územia od Bodíkov na severozápad nepozorujeme výraznejsie zmeny v zdravotnom stave medzi rokmi 2005 a 2008. 4. Záver V roku 2008 sme po prvýkrát získali digitálne multispektrálne snímky s vysokým rozlísením 30 × 30 cm. To nám umoznilo vykona klasifikáciu uz na úrovni korún jednotlivých stromov a takýmto spôsobom spresni a objektivizova klasifikáciu zdravotného stavu porastov záujmového územia. Zo zhodnotenia vyplýva, ze zdravotný stav v roku 2008 bol mierne horsí ako v poslednom celoplosne hodnotenom období v roku 2005. Priemerná defoliácia poda klasifikácie v roku 2008 je 17,9 % s chybou ± 2,3 %, co je o 2,5 % percenta vyssia ako 15,4 % v roku 2005. Uvedené skôr súvisí so spresnením metodických postupov hodnotenia defoliácie a zlepsením kvality leteckých snímok, najmä ich priestorového rozlísenia, co umozuje interpretova defoliáciu na úrovni jednotlivých korún. V porovnaní s výsledkami celoslovenského monitoringu zdravotného stavu lesov SR bola defoliácia luzných lesov záujmového územia nizsia ako priemerná defoliácia listnácov, ktorá mala hodnotu 21,2 % v roku 2008. Z dlhodobých pozorovaní vyplýva, ze priemerné hodnoty defoliácie vo vsetkých sledovaných rokoch 1996, 1999, 2002, 2005 a 2008 boli v záujmovej oblasti luzného lesa v ovplyvneného prevádzkou VD Gabcíkovo v porovnaní s celoslovenským priemerom defoliácie listnatých drevín nizsie. To poukazuje na vhodné prírodné a stanovistné pomery záujmového územia. Z pohadu zastúpenia porastov, v jednotlivých stupoch poskodenia konstatujeme, ze podiel porastov s priemernou defoliáciou do 20 % t. j. zdravých porastov, pocas celého sledovaného obdobia od roku 1996 presahuje 60 %. Podiel stredne silne poskodených porastov od roku 1996 doteraz sa pohybuje od 3,1 do 6,4 %. V hodnotenom území neboli doposia identifikované ziadne porasty so silným poskodením (defoliácia nad 50 %). Celoplosná klasifikácia zdravotného stavu lesných porastov z leteckých snímok pomocou indikátora defoliácie, ako aj nulový podiel porastov v silnom stupni poskodenia poukazujú na skutocnos, ze zdravotný stav luzných lesov je vemi dobrý a nedochádza k jeho plosnému zhorsovaniu. Môzeme konstatova, ze sa nepotvrdzuje hypotéza o nepriaznivom vekoplosnom vplyve prevádzky vodného diela na zdravotný stav lesov záujmového územia medzi pôvodným korytom Dunaja a prívodným, resp. odpadovým kanálom. Z lesohospodárskeho pohadu konstatujeme, ze doposia sa realizovaním hydrotechnických úprav s prehrádzkovaním ramennej sústavy zabezpecili vhodné podmienky predovsetkým pre luzne lesné spolocenstvá prechodných a tvrdých luhov, ktoré plosne v záujmovom území dominujú. Situácia vsak nie je nemenná. Väcsie zoskupenie poskodených porastov nachádzame aj v juznej casti územia az k sútoku odpadového kanála a Dunaja. Postupne tu dochádza k erózii dna odpadového kanála, z dôvodu silnejsieho prúdenia vody. Keze sa tu nepredpokladal pokles hladiny podzemnej vody, neboli zatia ani realizované hydrotechnické opatrenia. Pri pokracujúcom trende erózie odpadového kanála vsak bude zrejme potrebné o takýchto opatreniach uvazova. V 64 porastoch s celkovou výmerou 334 ha sme zaznamenali zvýsený výskyt suchárov. Z viac nez 2/3 ide o starsie porasty mäkkého luhu. Cas z nich sa nachádza v lesoch osobitného urcenia vyhlásených z dôvodu ochrany prírody. Tu povazujeme zvýsený výskyt suchárov do urcitej miery za prirodzený. Skupinový az plosný výskyt suchárov v niektorých porastoch vsak poukazuje na mozné zhorsenie prírodných podmienok na vodu nárocných luzných spolocenstiev mäkkých luhov. Upozorujeme preto na nutnos aktívneho prístupu pre zachovanie týchto cenných spolocenstiev. Poakovanie Uvedená úloha bola riesená na základe zmluvy o dielo 19/NLC/2008, uzatvorenej 2. januára 2008 medzi Konzultacnou skupinou PODZEMNÁ VODA spol. s r. o., Bratislava a NLC Zvolen. Autori akujú za cenné pripomienky Ing. Norbertovi Hatalovi, Ing. Matejovi Schwarzovi a Ing. Ladislavovi Vargovi, CSc. Literatúra 1. BUCHA T., VLADOVIC J., 2000: Klasifikácia zdravotného stavu lesov pomocou kozmických snímok Landsat TM na modelovom území Lomnistej a Vajskovskej doliny. Lesn. Cas. ­ Forestry Journal, 46(2): 117­127. ­ 2. CIFRA J., 1983: Prognóza vplyvu vodného diela Gabcíkovo na lesné hospodárstvo. Lesn. Cas., 29(2): 137­152. ­ 3. CIFRA J., 1987: Podmienky zachovania luzných lesných spolocenstiev na Dunaji. Lesn. Cas., 33(6): 429­440. ­ 4. GROSS C.P., 2000: Remote sensing application for forest health status assessment. Second edition, Commission of the European Communities, ISBN 92-828-8144-X, 216 p. ­ 5. HILDEBRANDT G., 1991: Remote sensing application for forest health status assessment. Commission of the European Communities, printed in Belgium by Walphot S.A, 1991. ­ 6. MUCHA I., RODÁK D., BANSKÝ ., HLAVATÝ Z., LAKATOSOVÁ E., HLAVATÁ O., 2008: Monitorovanie prírodného prostredia v oblasti vplyvu VD Gabcíkovo : Súhrnná správa za rok 2007. Bratislava, 2008. Dostupné na internete: http://www.gabcikovo.gov.sk/vvb/vr2007/index.html. ­ 7. NESTICKÝ S., VARGA L., 2001: Optimalizácia vodného rezimu ramennej sústavy z hadiska lesného hospodárstva. Expertízne vyjadrenie k optimalizácii vodného rezimu v inundácii. In Lisický, Mucha (ed.): Optimalizácia vodného rezimu ramennej sústavy v úseku Dunaja Dobrohos ­ Sap z hadiska prírodného prostredia. Bratislava, s. 42­43. ­ 8. PAVLENDA P., URKOVICOVÁ J., ISTOA J., LEONTOVYC R., LONGAUER R., LONGAUEROVÁ V., PAJTÍK J., PRIWITZER T., RASI R., STANCÍKOVÁ A., TÓTHOVÁ S., VODÁLOVÁ A., 2008: Ciastkový monitorovací systém Lesy. Správa z monitoringu. Národné lesnícke centrum Zvolen, v tlaci. ­ 9. RACKO J., 1996: Fotoletecký monitoring zdravotného stavu lesov. Lesnícke stúdie, 54, 66 s. ­ 10. RASI R., BUCHA T., 2001: The evaluation of forest stands defoliation in the region of water construction system Gabcíkovo using aerial photos. Lesn. Cas. ­ Forestry Journal, 47(2): 165­177. ­ 11. SCHEER ., 1995: Zisovanie zásob dvojfázovým regresným výberom pomocou druzicových scén a terestrického merania. Lesnictví ­ Forestry, 41(5): 224­229. ­ 12. SMELKO S., 1985: Nové smery v metodike a technike inventarizácie lesa. VPA, VSLD Zvolen, 1985/6, 122 s. ­ 13. SOMSÁK L., 1999: Flora and vegetation conditions of floodplain ecosystems. In. Mucha (ed.): Gabcíkovo part of the Hydroelectric Power Project ­ Enviromental Impact Review. Faculty of Natural Sciences, Comenius Univerzity, Bratislava, p. 241­245. ­ 14. ZARCO-TEJADA P.J., MILLER J.R., NOLAND T.L., MOHAMMED G.H., SAMPSON P., 2001: Scalling-up and Model Inversion Methods with Narrow-band Optical Indices for Chlorophyll Content Estimation in Closed Forest Canopies with Hyperspectral Data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (Special Issue on Hyperspectral Remote Sensing), 39(7): 1491­1507. ­ 15. UN/ECE ICP Forests, 2006: Manual on methods and criteria for harmonized sampling, assessment, monitoring and analysis of the effects of air pollution on forests: Part II Visual Assessment of Crown Condition. UNECE, Geneva. (www.icp-forests.org). (www.icp-forests.org). Citované webové stránky: http://www.microsoft.com/ultracam/downloads/default.mspx Summary By the construction of Gabcíkovo hydropower plant the Danube River was diverted into a derivation channel. The 32 km long abandoned riverbed has been acting as a drain, thus causing a lowering of ground water level in the forest in the inundation belt. The forest research at the end of 80-ties showed objectively negative consequences of the lowering of ground water level and thus justified the necessity of adjustment and optimisation of water regime in the river branch system. The recommended measures were carried out by a system of cascades with culverts and water passes, which regulate water flow and water level. The complex monitoring of impacts on natural environment, including forest monitoring, has been implemented since the river Danube was diverted into the derivation channel. We summarize in our article results of the assessment of forest health condition for the period 1996­2005 using infrared aerial photos and the latest results obtained in 2008 on the basis of multispectral photos (table 1, figure 1). Since 196 the forest condition has been evaluated mainly by digital classification. In 2008 the digital classification was based on two-phased sampling with regression between the 1st phase represented by the forest condition estimates from aerial photos and the 2nd phase based on more precise assessment. We carried out this precise assessment of tree defoliation during terrestrial work as well as from screen using 3-D stereo image. As an optimal band for forest condition assessment we derived a new component (called NSC, see formula 1) by linear combination of the original bands. Formula 2 and 3 represent the relationship between the 1st and the 2nd phase of sampling. The outputs of these formulas are estimations of defoliation for each pixel. The formula 2 is optimal for willow stand, the formula 3 for poplar stands. Minimum value of these two results was chosen as a final estimate of defoliation. In addition to digital classification, in 2008 we carried out a visual interpretation of aerial photos with aim to identify compartments with heavily damaged and dead trees. According to the results, forest has been in a long term in good condition in the interest area. We may conclude that the implemented measures ensure an optimal hydrological regime especially for transitional and hardwood flood forest in the inundation belt. Average defoliation varies from 12.3% to 17.9% (table 4) and is always lower than the average defoliation on the national level for broadleaved species. Proportion of damaged stands (compartments) with average defoliation higher than 30% varies from 3.1% to 6.4% (table 5). Stands with average defoliation higher than 50% have never grown on the territory. However, there are several localities where natural conditions have changed. Visually we identified 64 stands with heavily damaged or died trees, 46 stands of them are broadleaved stands with willow and domestic poplar (table 3), which are the most sensitive to lack of water. Their worsening health condition is related with the change of groundwater regime, and some other factors may have some impact on their state as well, particularly higher age of these forest stands and management regime. A part of these stands is classified to the category of protective forests, i.e. management is restricted and dead trees are left in forest for natural decay. The map output (figure 4) displays mean defoliation for all compartments on the interest territory. Translated by: authors Revised by: Z. AL-ATTASOVÁ

Journal

Forestry Journal – de Gruyter

Published: Jan 1, 2009

There are no references for this article.