Ενσωματώνοντας την επιστήμη της τηλεπισκόπησης σε δασικά οικοσυστήματα: Χρήση του QGIS στη χαρτογράφηση και παρακολούθηση δασών.

 [[category:Δάση και ημι-φυσικές περιοχές]]
'''Ενσωματώνοντας την επιστήμη της τηλεπισκόπησης σε δασικά οικοσυστήματα: Χρήση του QGIS στη χαρτογράφηση και παρακολούθηση δασών.'''

'''Πρωτότυπος τίτλος:''' Toward a Collaborative Framework: Integrating Remote Sensing Research with Forestry Practice

'''Συγγραφείς:''' Lars T. Waser , Nataliia Rehush, Hannes Horneber, Raffael Bienz, Krzysztof Stereńczak, Mirela Beloiu Schwenke.

'''Δημοσιεύθηκε:''' Μάιος του 2025.

'''Σύνδεσμος πρωτότυπου κειμένου:''' https://doi.org/10.3929/ethz-b-000742242

'''Εισαγωγή'''

Υπάρχει αυξανόμενη ζήτηση, τόσο στην έρευνα όσο και στις πρακτικές εφαρμογές, για οικονομικά αποδοτικά, ακριβή, επίκαιρα και σταθερά διαθέσιμα δεδομένα (χάρτες) σχετικά με βασικά χαρακτηριστικά των δασών, όπως η σύνθεση των ειδών δέντρων, ο όγκος των κορμών, οι διαταραχές και η θνησιμότητα των δέντρων. Οι δασολόγοι συχνά αντιμετωπίζουν δυσκολίες λόγω της έλλειψης ποιοτικής, επικαιροποιημένης και χωρίς σφάλματα πληροφόρησης για την κατάσταση των δασών. Μετά από 40 χρόνια ανάπτυξης δασικών προϊόντων βασισμένων στην τηλεπισκόπηση, εντοπίζουμε τρία ζητήματα: 1) η υιοθέτησή τους από τους επαγγελματίες της δασοπονίας παραμένει διστακτική, 2) η ορθή, σύμφωνα με τον αρχικό σκοπό, χρήση τους δεν διασφαλίζεται πάντα και 3) τα προϊόντα υπολείπονται των προσδοκιών των χρηστών όσον αφορά το περιεχόμενο της πληροφορίας, την ακρίβεια και τη συχνότητα επικαιροποίησης. Παρ’ όλα αυτά, οι πρακτικές δασικές εκτιμήσεις βασίζονται γενικά στη συνολική σύνθεση των ειδών δέντρων μιας συστάδας και όχι μόνο στο ανώτερο στρώμα της κόμης. Ο κύριος λόγος γι’ αυτό το χάσμα είναι η ανεπαρκής επικοινωνία και συνεργασία μεταξύ της επιστημονικής κοινότητας και των εμπλεκόμενων φορέων. Το έργο αυτό ευθυγραμμίζεται με τη Δασική Στρατηγική της ΕΕ για τη βελτίωση της προστασίας, αποκατάστασης και ανθεκτικότητας των ευρωπαϊκών δασών, βοηθώντας τους δασολόγους να διαχειρίζονται τα δάση τους πιο αποτελεσματικά με οικονομικά αποδοτικά, απλά και ισχυρά εργαλεία τηλεπισκόπησης.

 
'''Υλικά και μέθοδοι'''

• Δεδομένα: Χρησιμοποιούνται δορυφορικά δεδομένα (Sentinel-2, Landsat κ.ά.), υφιστάμενοι θεματικοί χάρτες (π.χ. όρια δασών, οδικό δίκτυο), καθώς και επιλεγμένα δεδομένα πεδίου για έλεγχο και επικύρωση.

• Περιβάλλον εργασίας: Όλη η επεξεργασία γίνεται σε QGIS, με χρήση ενσωματωμένων εργαλείων raster–vector, plugin για λήψη/προεπεξεργασία δεδομένων και, όπου χρειάζεται, σύνδεση με εξωτερικά scripts (π.χ. Python, R).


'''Βήματα Επεξεργασίας'''

• Εισαγωγή εικόνων Sentinel-2/Landsat, γεωαναφορά και οργάνωση σε QGIS project.

• Προεπεξεργασία (π.χ. διορθώσεις, δημιουργία μωσαϊκών, αποκοπή στην περιοχή ενδιαφέροντος).

• Υπολογισμός δεικτών βλάστησης (NDVI, κ.λπ.) και άλλων παραγώγων raster.

• Εποπτευόμενη ταξινόμηση ή/και κανόνες ταξινόμησης για δημιουργία χαρτών
κάλυψης/τύπων δάσους.

• Ανίχνευση αλλαγών μεταξύ διαφορετικών χρονολογιών (change detection) με σύγκριση χαρτών ή δεικτών.

• Σύνθεση θεματικών χαρτών, layout, και εξαγωγή σε μορφές κατάλληλες για διαχειριστές (PDF, WebGIS κ.λπ.).


'''Αποτελέσματα'''

• Παράγονται λειτουργικοί χάρτες δασικής κάλυψης, τύπων δάσους και αλλαγών (π.χ. αποψιλώσεις, καμένες εκτάσεις) που έχουν επαρκή ακρίβεια για επιχειρησιακή χρήση από δασικές υπηρεσίες.

• Δείχνεται ότι μεγάλα σύνολα δορυφορικών δεδομένων μπορούν να διαχειριστούν σε QGIS χωρίς ακριβό λογισμικό, με σχετικά απλά workflows που μπορούν να επαναχρησιμοποιηθούν (project templates, μοντέλα στο Model Builder).

• Η συνεργασία ερευνητών–διαχειριστών βελτιώνεται: οι ερευνητές μετατρέπουν πολύπλοκες μεθόδους σε πρακτικά «εργαλεία» μέσα στο QGIS (π.χ. έτοιμες ροές εργασίας, plugins, προτυποποιημένα στυλ χαρτών), ενώ οι διαχειριστές αποκτούν πιο άμεση πρόσβαση σε χάρτες υψηλής πληροφορίας.


'''Συμπεράσματα'''

Το άρθρο καταλήγει ότι το QGIS μπορεί να λειτουργήσει ως «γέφυρα» ανάμεσα στην προηγμένη τηλεπισκόπηση και την καθημερινή δασική πρακτική, επειδή συνδυάζει δωρεάν πρόσβαση, μεγάλη κοινότητα και δυνατότητα ενσωμάτωσης νέων μεθόδων (plugins, scripts). Τονίζεται πως, με σωστή καθοδήγηση (τεκμηρίωση, έτοιμα workflows, εκπαίδευση), ακόμη και μη ειδικοί στην τηλεπισκόπηση μπορούν να χρησιμοποιήσουν δορυφορικά δεδομένα για να εντοπίζουν διαταραχές, να παρακολουθούν την εξέλιξη του δάσους και να τεκμηριώνουν τις διαχειριστικές τους αποφάσεις. Τέλος, προτείνεται η περαιτέρω ανάπτυξη εξειδικευμένων εργαλείων/προσθέτων στο QGIS για συγκεκριμένα δασικά ζητήματα (π.χ. πυρκαγιές, βιομάζα,δασικά προϊόντα), ώστε η προσέγγιση να επεκταθεί και σε άλλα πλαίσια και χώρες.

[ [ Εικόνα: 1forest.png | thumb | right | Κόμες μεμονωμένων όρθιων νεκρών δέντρων, όπως εμφανίζονται σε εικόνες με διαφορετική χωρική ανάλυση. Παρότι οι κόμες είναι καθαρά ορατές σε εικόνες υψηλής ανάλυσης (τρεις επάνω εικόνες), η ορατότητά τους μειώνεται σε χαμηλότερες χωρικές αναλύσεις και γίνεται μη αναγνωρίσιμη, όπως στο Sentinel-2.© LWF 2025, πηγή:https://www.lwf.bayern.de/informationstechnologie/fernerkund ung/345521/index.php ] ]

 [[category:ΔΠΜΣ ]]