A tájelemek mérésére a közvetlen fizikai mutatók (pl. domborzat, a vízrajz, a talaj, a területhasználat, a településtípus) mellett újabb komplex mutatók is készíthetők (10.7. ábra) (Kollányi 2004). Az elemzéshez szükséges tényező adatok a térinformatikai, digitális adatbázisokban rendelkezésre állnak. A domborzatból például különféle származtatott adatok nyerhetők (lejtőkategória, kitettség, relief). A 80 területhasználati kategóriát tartalmazó CLC50 fedvény alkalmas arra, hogy táji szintű statisztikákat készítsünk. Idősoros adatokat egymás mellé helyezve a változásokat is nyomon követhetjük (10.8. ábra).
10.7. ábra - Komplex tájterhelhetőségi mutató tényezői és eredménye (Kollányi 2004)
Indexek a környezeti informatikában (Kovács F.)
10.8. ábra - Gyepterületek nagyságának változása településenként 1895-2000 között (Kollányi 2004)
Sok vitát kiváltó mutatók az esztétikai mutatók. Az esztétikai tartalom, hogy kinek mi szép szubjektív. Az eredmények megítélésének szubjektivitása ellenére is a tájképi mutatók egy része jól mérhető (Kollányi 2004) (10.9. ábra).
10.9. ábra - Táj látványtérképe (C) és forrástérképei: a felszín vizuális értéke (A) és a környezetre gyakorolt antropogén hatások mértéke (B). („A” forrástérképei a növényborítottság látvány és a növényborítottság nélküli értékes felszíni formák térképek) (Mezősi 1991)
Svájci gyakorlat szerint például a területek változatosságát a pontszerű (fák), a vonalas (fasorok) és a felületszerű (erdőfelületek) tájelemek előfordulásának gyakoriságával mérték. A természetességnek az emberi hatások általi befolyásoltság mentességet értik (10.10. ábra).
Indexek a környezeti informatikában (Kovács F.)
10.10. ábra - A területhasználat típusok beosztása a természetesség szempontjából, svájci gyakorlat szerint (Kollányi 2004)
2. 10.2. Spektrális indexek
A radiometriai mérőszámok, indexek célja, hogy minél pontosabb kvantitatív kapcsolat jöjjön létre a multispektrális távérzékelési értékek és a valóság között. A vegetációs indexek a növényzet klorofilltartalmán és levélszerkezetén alapuló kontrasztos reflektancia-különbségre építenek (10.11. ábra). Az indexek érzékenyen reagálnak a biofizikai változásokra és jelzik a vegetációs dinamikát, a biomassza-produktumot, fajösszetételt (terménybecslés). A többi felszíni jelenségtől való elkülönülésnek, illetve a faji különbözőség reflektanciában való megnyilvánulásának köszönhetően sok esetben a növényzeten keresztül foghatók meg legjobban a földrajzi folyamatokban előforduló zavarok, változások (tájdegradáció) (Mucsi 2004, Takács; Tamás 2005).
10.11. ábra - A vegetációról visszaverődő fényt jellemző reflektanciagörbe (Mucsi 2004)
A vegetációs indexek a külső hatások (atmoszféra) modellezésével és a belső hatások normalizálásával (topográfia, talaj) tér- és időbeli kapcsolatokban következetes összehasonlíthatóságot tesznek lehetővé.
Többségüknél egyszerűségük mellett a mérhető biofizikai paraméterekkel való összevetés minőségi kontrollt is lehetővé tesz. A vegetációs indexeket több csoportra bonthatjuk: arányszámokra (NDVI), ortogonális indexekre (Tasseled Cap), derivatív indexekre, különbségi indexekre, valamint optimalizált, vagy hibrid indexekre (EVI).
Az 1980-as évek óta tartanak azok a globális és regionális vegetáció monitoring vizsgálatok, melyben szinte kizárólag normalizált vegetációs index-el (NDVI) számolnak. Az NDVI a biomassza produkció becslésének a leggyakrabban használt módszere (10.12. ábra és animáció):
10.5. egyenlet - Normalizált Vegetációs Index (NDVI)
ahol:r (red): vörös tartomány, nir (near-infrared): közeli infravörös tartomány.
10.12. ábra - Átlag és szélsőség (aszály) NDVI térbelisége az erdőnövekedés
szempontjából fontos időszakban (június) a Duna-Tisza közén 2000–2011 alapján
(Kovács 2012 alapján) + ANIMÁCIÓ
Indexek a környezeti informatikában (Kovács F.)
Az animáció a linkre kattintva indul. - NDVI számítása és megjelenítése ERDAS programban.
Az NDVI idősorok értékét a műholdas mérésekre jellemző területileg teljes lefedettség képviseli, valamint, hogy számos alkalmazás – levélfelületi index (LAI) – alapja és fontos indikátora a növényzet bioemisszivitásának, csapadék-felfogóképességének. Az 1980-as évek óta rendszeresen és széleskörűen használják a földfelszín folyamatainak feltérképezéséhez. Az alkalmazott hullámhossz-tartományok minden érzékelőn elérhetők, igaz az eltérő spektrális felbontás miatt korlátlanul nem hasonlíthatók össze.
Az új, optimalizált indexek – amelyek létrejöttében az új szenzorok is szerepet játszottak – hibridként egyesítik más mérőszámok jellemzőit. A felsoroltak valamennyien az NDVI korrekciós tényezőkkel ellátott változatai.
Tartalmazzák a talajfaktort és/vagy a kék sávot az atmoszférikus normalizációhoz.
A talaj fedettség korrekciójával és az atmoszférikusan rezisztens index együttes használatával létrehozták a MODIS képre kifejlesztett Enhanced Vegetation Index-et (EVI) (10.13. ábra). Redukálja a zavaró hatásokat, illetve a hiperspektrális adatokra alapuló számítás növeli az értékek megbízhatóságát (10.14. ábra):
10.6. egyenlet - Enhanced Vegetation Index (EVI)
ahol: p: atmoszférikusan korrigált értékek; b: kék hullámhossz-tartomány; C1, C2, L: atmoszférikus korrekció miatt fontos koefficiensek, értékük 6; 7,5; 1,0.
10.13. ábra - MODIS EVI globális monitoring (Kárpát-medence - 2006 július)
(adatforrás: LPDAAC Datapool)
Indexek a környezeti informatikában (Kovács F.)
10.14. ábra - EVI medián értékek alakulása 2000–2011 között erdőterületeken (Kovács 2012)
A vegetáció mellett a nedvességi kondíciók megállapítására a speciálisan a LANDSAT TM, ETM+ felvételekre megalkotott Tasseled Cap standard transzformáció alkalmazható (10.15. ábra). A vegetációs kompozitindex kidolgozói három sajátvektort adtak meg, melyek közül az első a talaj fényességét (brightness), az erre merőleges második irány a növényzet mennyiségét (greeness), a harmadik pedig a talaj és a növényzet nedvesség-tartalmát (wetness) írja le. Az index sávjai kompozitként is használhatók (10.16. ábra és animáció).
Az egyes sávok értékei különböző súllyal vesznek részt egy új, több dimenziós kép létrehozásában:
10.7. egyenlet - Tasseled Cap wetness index
ahol: TM1….7: LANDSAT TM műholdkép sávok pixelértékei.
Indexek a környezeti informatikában (Kovács F.)
10.15. ábra - Vörös és közeli infravörös sávok hisztogramja a jellegzetes „pomponos sapka” (tasseled cap) alakot mutatja
10.16. ábra - Tasseled Cap RGB321 kompozitként (zöld árnyalat: vegetáció, vörös árnyalat: magas víztartalom, kék árnyalat: talaj-, vegetációmentes felszín, kékes-vöröses árnyalat: nedves talaj) + ANIMÁCIÓ
Az animáció az aláábi linkre kattintva indul. - Wetness index számítása, megjelenítése ERDAS programban
3. 10.3. Meteorológiai indexek
A tájértékelés új fejezetét jelöli ki a feltételezés, hogy a földrajzi táj éghajlati adottságaiban rövidebb időtávlatban is változás várható. A változások, mint a melegedés, csapadékcsökkenés a táj rendszerére is kihatnak, azontúl mezőgazdasági és vízgazdálkodási következményei is alapvető jelentőségűek. Az aszályjelleg vizsgálatának legegyszerűbb eszközei a különféle indexek (Faragó et al. 1989, Horváth et al. 2001).
Egyszerűsített, Péczely féle ariditási indexet találunk Magyarszág Kistájainak Kataszterében. A képlet szerint (1760 / 2.5C, ahol C a csapadék) számolva az 1,00 feletti érték már száraz jellegre utal.
Az egyik legáltalánosabb mutató a gyakorlatban a Pálfai aszályossági index (Pálfai 1989) (10.17. ábra):
10.8. egyenlet - Pálfai aszályossági index
A súlyozott csapadékösszeg a növények időben változó vízigénye szerint számítandó; pl. dec.-ápr.: 0,5; jún.:
1,2; júl.: 1,6. Augusztus fontos a vízellátottság szempontjából, ezért célszerű dekádolni (első dekád 1,5, harmadik 0,5).
10.17. ábra - PAI értékek Kiskunhalas meteorológiai állomása alapján (1931-2009) (Ladányi 2010)
Az aszály árnyaltabb kifejezésére az egyenletet korrekciós tényezőkkel kell bővíteni:
Indexek a környezeti informatikában (Kovács F.)
10.9. egyenlet - PAI korekciós tényező (1)
ahol n: hőségnapok száma (30 oC fölött), n‟: n országos sokévi átlaga (16).
10.10. egyenlet - PAI korrekciós tényező (2)
ahol τ: csapadékszegény időszak hossza VI közepétől VIII közepéig napokban számolva; τ‟: τ országos sokévi átlaga (20). Csapadékszegény időszakban egymás utáni napokon maximum 5 mm csapadék hullik.
10.11. egyenlet - PAI korrekciós tényező (3)
ahol D: talajvíz közepes mélysége a terep alatt XI és VIII között; D‟: D sokévi átlaga [m].
A korrekciós tényezők alkalmazásával a módosított aszályossági index (10.18. ábra):
10.12. egyenlet - Módosított PAI
10.18. ábra - A PAI aszályindex 2012-es értékeinek területi eloszlása (forrás: Vízügy)
A meteorológiailag meghatározott aszályok leírásában azon indexek bizonyultak a leghatékonyabbnak, amelyeknek aktuális értéke a megelőző időszak meteorológiai elemeinek az alakulásától is függ (visszaemlékező index) (Faragó et al. 1989).
A Palmer-féle aszályerősségi index (PDSI) számítása több lépésben végrehajtandó folyamat, ahol a havi csapadékösszeg, a havi átlaghőmérséklet idősorok, a talaj szempontjából hasznosítható vízkapacitás egy felső és 5 alatta fekvő talajrétegben a bemenő paraméterek. Az index értéke havonta változik, de minden hónap PDSI értéke a megelőző hónap értékének és az adott hónap vízmérlegének a lineáris kombinációja. Különböző éghajlatú helyeken és évszakokban ugyanazon értéktartományok használhatók (10.19. ábra).
Indexek a környezeti informatikában (Kovács F.)