Szikes talaj indikátorok indirekt becslése élőhelytípusok alapján, felszínközeli képalkotó távérzékelés segítségével

Previous slide

Next slide

Szikes talaj indikátorok indirekt becslése élőhelytípusok alapján, felszínközeli képalkotó távérzékelés segítségével

A nemzeti parkokon belül elhelyezkedő, védett szikes rétek nem vizsgálhatók közvetlenül, mégis létfontosságú talajállapotuk értékelése. Tanulmányunkban közvetett módon, spektrális indexek és UAV-felmérésből származó magassági modell segítségével becsüljük azon talaj jellemzőket (teljes sótartalom, Na és pH), amelyek szikesedéshez kapcsolódnak, a kontinentális alföldi sós rétekre összpontosítva. A vegetációtérképet 16 spektrális index és egy RGB ortofotókból fotogrammetriával számított digitális magasságmodell segítségével állították elő. A terepi megfigyelések segítettek az élőhelytípusok meghatározásában az Általános Nemzeti Élőhelyosztályozási Rendszer (ÁNÉR) alapján, olyan kvadrátok felhasználásával, melyekben bizonyos növényfajok teljes fedettséggel rendelkeztek. A gépi tanulást 84 gyakorló kvadráton alkalmazták a vegetációs minták predikciós algoritmusának kifejlesztéséhez.

A talajtulajdonságok és a topográfia eltérései alapján öt sós élőhelytípust azonosítottak. Az UAV platformról származó spektrális és topomorfometriai indexek kulcsfontosságúak voltak a talajtulajdonságok térbeli becslésében, random forest és co-kriging módszerek alkalmazásával. A TSC, a Na és a pH adatok a szikes talajok indikátoraiként szolgáltak, melyekre vonatkozóan tematikus térképek készültek. A vegetációs térképpel átfedésben meghatározták a becsült szikes indikátorok valószínűségi tartományait, melynek alapján lehetőség nyílt a talaj szikesedési állapotának modellalapú becslésére az élőhelytípusok alapján, a védett területek zavarása nélkül.

A kutatás eredményeit bemutató cikk a LAND folyóiratban (Q2, IF: 3,9) nyílt hozzáféréssel jelent meg:

Pásztor, László, Katalin Takács, János Mészáros, Gábor Szatmári, Mátyás Árvai, Tibor Tóth, Gyöngyi Barna, Sándor Koós, Zsófia Adrienn Kovács, Péter László, and Balog Kitti 2023. „Indirect Prediction of Salt Affected Soil Indicator Properties through Habitat Types of a Natural Saline Grassland Using Unmanned Aerial Vehicle Imagery” Land 12, no. 8: 1516. https://doi.org/10.3390/land12081516