Soproni Egyetem Erdőmérnöki Kar
VII. KARI TUDOMÁNYOS KONFERENCIA
konferencia kiadvány
2019. február 12.
A konferenciát és a konferenciakötet megjelenését az „EFOP-3.6.1-16-2016-00018 – A felsőoktatási rendszer K+F+I szerep-vállalásának növelése intelligens szakoso- dás által Sopronban és Szombathelyen” című projekt támogatta.
A kötet publikációit lektorálták: Bartha Dénes, Bidló András, Brolly Gábor, Czimber Kornél, Czupy Imre, Faragó Sándor, Frank Norbert, Pájet-Gálos Borbála, Gri- bovszki Zoltán, Heil Bálint, Hofmann Tamás, Horváth Adrienn, Horváth Tamás, Jánoska Ferenc, Kalicz Péter, Király Angéla, Király Gergely, Kovács Gábor, Lakatos Ferenc, László Richárd, Mátyás Csaba, Szakálosné Mátyás Katalin, Rétfalvi Tamás, Tuba Katalin, Veperdi Gábor, Vityi Andrea, Winkler Dániel
A kötet szakmai előkészítését az MTA VEAB Erdészettudományi Munkabizottsága támogatta.
Soproni Egyetem Kiadó 2019
ISBN 978-963-334-322-7 (nyomtatott verzió) 978-963-334-323-4 (on-line verzió)
On-line verzió elérhetősége: http://emk.uni-sopron.hu/images/dekani_hivatal/Kiadvanyok/Ka riTudomanyosKonferencia/KariTudomanyosKonferencia2019.pdf
Szerkesztette: Király Gergely Facskó Ferenc
Ajánlott hivatkozás:
KIRÁLY G. – FACSKÓ F. (szerk.) (2019): Soproni Egyetem Erdőmérnöki Kar VII. Kari Tudo- mányos Konferencia. Soproni Egyetem Kiadó Sopron.
3 Tartalomjegyzék
Gribovszki Zoltán, Csáki Péter, Kalicz Péter, Zagyvainé Kiss Katalin: Erdő és víz – Kuta- tások az Erdőmérnöki Karon ... 5 Bende Attila, László Richárd: Erdei szalonka (Scolopax rusticola L.) színváltozatok és ku-
riózumok Magyarországon ... 9 Polgár András, Kovács Zoltán, Elekné Fodor Veronika: Szántóföldi növénytermesztés kör-
nyezeti életciklus elemzése ... 16 Rákóczi Attila: A zöldítés és a tájhasználat összefüggései Békés megyében ... 25 Tari Tamás, Sándor Gyula, Heffenträger Gábor, Náhlik András: A gímszarvas élőhely-
használatának jellemzői a Soproni-hegyvidéken ... 30 Szalay László: The amazing world of Fibonacci sequence ... 37 Barton Iván, Czimber Kornél, Király Géza, Moskal L. Monika: Faállomány típusok térké-
pezése Sentinel-2 űrfelvétel idősorozaton deep learning osztályozóval ... 41 Brolly Gábor, Primusz Péter, Bazsó Tamás, Király Géza: Több műszerállásból készített lézerszkennelések tájékozása erdőállományok felmérése során ... 48 Horváth Tamás, Gál János: Nelder kísérlet Magyarországon ... 54 Gálos Borbála, Csáki Péter, Gribovszki Zoltán, Kalicz Péter, Zagyvai Gergely, Tiborcz Viktor, Bartha Dénes, Hofmann Tamás, Visi Rajczi Eszter, Balázs Pál, Bidló András, Horváth Adrienn: Multidiszciplináris adatbázis és oktatási segédanyag fejlesztés komplex erdészeti klímahatás elemzések végzéséhez ... 58 Heilig Dávid, Heil Bálint, Kovács Gábor: A vízellátottság és a tápanyag-utánpótlás hatása egy midi rotációs nemesnyárültetvény növekedésére. ... 64 Horváth Attila László, Sudár Ferenc János, Szakálosné Mátyás Katalin: Folyamatgépesített fakitermelések vizsgálata ... 71 Kollár Tamás: Új adatok a magyarországi bükkösök faterméséről ... 76 Molnár Tamás, Birinyi Mátyás, Somogyi Zoltán, Király Géza: A 2017. áprilisi bükki hó-
károk felmérése és elemzése űrfelvételek alapján ... 81 Kiss Péter Áron, Rákosa Rita, Németh Zsolt István: Spektrumelőkészítési eljárások hatása biodegradált faanyag FT_IR spektrumainak értékelésében ... 88 Balázs Balázs, Tuba Katalin, Lakatos Ferenc: Kékülést okozó gombák és a szúbogarak kapcsolata ... 92 Bende Attila, László Richárd: Az erdei szalonka (Scolopax rusticola L.) színváltozatok előfordulása 2017-ben Magyarországon ... 96 Csáki Péter, Czimber Kornél, Király Géza, Kalicz Péter, Zagyvainé Kiss Katalin Anita, Gribovszki Zoltán: A CREMAP párolgástérkép leskálázása erdőállományok vízház- tartásának vizsgálatához ... 102 Horváth Attila László, Horváth Béla, Szakálosné Mátyás Katalin: Harveszterek munkami-
nőségének vizsgálata ... 107 Kalicz Péter, Csáki Péter, Zagyvainé Kiss Katalin Anita, Gribovszki Zoltán: A lombkoro-
nán áthulló csapadék mérésnek automatizálási lehetőségei ... 113 Komán Szabolcs, Németh Róbert, Fehér Sándor: Paulownia-fajok faanyagának tulajdon-
ságai ... 117 Komán Szabolcs, Varga Dávid: Nyártermesztés Magyarországon ... 121 Major Tamás, Pintér Tamás: Mag- és sarjeredetű akác állományok választék-összetételé-
nek vizsgálata a SEFAG Erdészeti és Faipari Zrt. területén ... 126 Palkó Ákos, Winkler Dániel: Patakmenti égerligetek talajlakó faunájának (Collembola) vizsgálata a Soproni-hegységben ... 131 Papp Viktória: Ipari melléktermékek és faanyag keverék pelletek előállítása és energetikai értékelése ... 135
4
Polgár András: A környezetközpontú irányítás gyakorlatának helyzetértékelése Sopron vá- rosában ... 141 Polgár András, Elekné Fodor Veronika: Környezeti vonatkozású helyi sajtóinformációk vizsgálata Sopronban ... 149 Rákosa Rita, Vargovics Máté, Németh Zsolt István: FT-IR-ATR spektrometria alkalmaz-
hatósága gomba tenyészetek fajspecifikus megkülönböztetésére ... 156 Stofa Krisztián, Virág Szabolcsné, Gálos Borbála: A kitettség napi hőmérséklet menetre gyakorolt hatásának számszerűsítése a Harkai kúpon ... 161 Szalay Dóra: RED II. – A generációk találkozása ... 164 Szőke Előd, Csáki Péter, Kalicz Péter, Zagyvainé Kiss Katalin Anita, Gribovszki Zoltán:
Vízpótlási rendszerek hatásai egy somogyi erdőtömbön belül a vízfolyás menti zónák vízforgalmára ... 169 Vágvölgyi Andrea, Kovács Gábor: Energetikai faültetvények értékelő pontrendszere .. 174 Visiné Rajczi Eszter, Albert Levente, Hofmann Tamás: Tobozok antioxidáns polifenol tar-
talmának felmérése ... 178 Zagyvainé Kiss Katalin Anita, Csáki Péter, Kalicz Péter, Szőke Előd, Gribovszki Zoltán:
Agrárerdészeti rendszerek hidrológiai jellemzői ... 182
102
A CREMAP PÁROLGÁSTÉRKÉP LESKÁLÁZÁSA
ERDŐÁLLOMÁNYOK VÍZHÁZTARTÁSÁNAK VIZSGÁLATÁHOZ
CSÁKI PÉTER –CZIMBER KORNÉL – KIRÁLY GÉZA – KALICZ PÉTER – ZAGYVAINÉ KISS KATALIN ANITA –GRIBOVSZKI ZOLTÁN
Soproni Egyetem, Geomatikai, Erdőfeltárási és Vízgazdálkodási Intézet, Sopron csaki.peter@uni-sopron.hu
Bevezetés
Az erdők vízháztartásának vizsgálatához elengedhetetlen a párolgás minél pontosabb meg- határozása. Ehhez nyújtanak segítséget az egyre szélesebb körben alkalmazott távérzékelési adatokon alapuló párolgásbecslő módszerek. Magyarországra jelenleg a MODIS felszíni hő- mérséklet adatokon alapuló CREMAP (Calibration-Free Evapotranspiration Mapping, SZI-
LÁGYI ‒KOVÁCS 2011) a legmegbízhatóbb térben osztott párolgásbecslő modell.
A CREMAP párolgástérképek térbeli felbontása 1000 m 1000 m (1 km2), így haszná- latukkal csak korlátozott léptékű elemzések folytathatók, pl. az erdőt, mint egy felszínborí- tási kategória lehet összehasonlítani a többi kategóriával (mezőgazdasági területek, mester- séges felszínek, stb.). Az Országos Erdőállomány Adattár (2012) vektoros adatbázisnak a CREMAP párolgástérképre fektetésével látható, hogy ez utóbbinál jóval kisebbek (átlagosan 5-6 ha) a hazai erdőgazdálkodásban használt erdőrészletek (1. ábra).
Nagyobb felbontású párolgástérképekkel lehetőség nyílna az egyes erdőrészletek, erdő- állományok vízforgalma közötti különbségek elemzésére. Származtatott adatokkal ponto- sabban lehetne becsülni a vízfelhasználás hatékonyságát, a biológiai produkciót, így a kuta- tás az erdőgazdálkodás számára gyakorlati hasznosíthatósággal is járna. Ezért a kutatás cél- jaként a CREMAP párolgástérképek leskálázási módszerének kidolgozását tűztük ki.
Vizsgálati anyag és módszer
A CREMAP párolgástérképek előállítása 1 km2-nél nagyobb felbontásra ‒ a modell tulaj- donságaiból fakadóan ‒ nem lehetséges (KOVÁCS 2011). De hogy egy pixelen (raszter cel- lán) belül mely területeknek lehetett nagyobb a párolgása, és melyeknek alacsonyabb, arról információt nyújthat valamilyen nagyobb felbontásban rendelkezésre álló vegetációs index.
A leskálázás során egy adott pixel felbontását növeljük, abból kiindulva, hogy a létrejövő több pixel átlaga az eredeti nagyobb pixel értéke.
A rendelkezésre álló CREMAP párolgástérképek (SZILÁGYI ‒KOVÁCS 2011) mellé, a szakirodalmak alapján (ALLENet al. 2011, HONGet al. 2011, MAHOURet al. 2017) a MODIS NDVI (Normalizált Vegetációs Index) lett kiválasztva, mint változó, a regresszió meghatá- rozásához. Az NDVI érték egy adott helyen a biomassza mennyiségét tükrözi, nevezetesen a levelek klorofill- és víztartalmát. Minél magasabb az NDVI, annál nagyobb a zöld tömeg, ami egészséges, vízzel és tápanyaggal jól ellátott növényállományt jelez [1]. A leskálázás próbaidőszakának a 2003-as év vegetációs periódusát jelöltük ki (május-október). Hosszú távra értelemszerűen nem lehet vegetációs index alapján leskálázni, ugyanis az indexek év- ről-évre változnak (erdőállományoknál lehetnek kivágások vagy letermelés, mezőgazdaság- ban váltogatják a vetett növényt az adott parcellán stb.).
A MODIS NDVI adatok [2] előállítása a Google Earth Engine platformjával [3] készült 1 km2-es, valamint 250 m × 250 m-es felbontásban (6,25 ha) a vizsgált időszakra (2003 má- jus-október). Ezután a CREMAP párolgásértékek és az 1 km2-es NDVI értékek közötti ösz- szefüggés meghatározása következett cellánként. A vizsgálatból kihagytuk a vizes és vize- nyős területeket (szűrés), mivel ezek a magas párolgásértékek mellett alacsony NDVI érté- kekkel rendelkeznek (nagyobb vízfelület, kevés növényzet), így torzítanák a vizsgált kap- csolatot. A párolgás és az NDVI között a logaritmikus összefüggés volt a relatíve legszoro-
103
sabb (2. ábra). A kapcsolat determinációs együtthatója eléggé alacsony (R2 = 0,33), ám mi- vel igen jelentős az elemszám (N = 86892 db), az összefüggés szignifikánsnak tekinthető.
Annak ellenére, hogy a kapcsolat nem túl erős (aminek a nagyon szóródó pontfelhő is az oka lehet), az NDVI, mint tulajdonképpen súlyozás, a párolgástérkép leskálázáshoz használható.
Így a meghatározott logaritmikus regressziós egyenlettel elvégeztük a párolgás számítását az adott időszakra (250 m × 250 m-es felbontásra, az NDVI adatok felhasználásával).
10. ábra: Az Országos Erdőállomány Adattár vektoros adatbázis és az 1 km2 felbontású raszteres párolgástérkép (ET) metszete.
Annak érdekében, hogy a leskálázással létrejött 16 db kisebb pixel átlaga ne változzon az eredeti 1 km2-es pixelen belül (CREMAP), egy kvantálási folyamat (normalizálás) alkal- mazása volt szükséges. A kvantálás után a térkép vizes és vizenyős területekkel való kiegé- szítése következett. Ezek esetében az eredeti pixelekből interpolációval (kubikus konvolú- ció) állítottuk elő a 16 db 250 m × 250 m-es pixelt.
Az erdőállomány típusok vízháztartásának számszerűsítéséhez az előállított raszteres párolgástérképet az Országos Erdőállomány Adattár (2012) vektoros állományával kellett metszeni. A különböző erdőállományok hidrológiai összehasonlítása érdekében a korábban alkalmazott 101 db faállomány típust 15 db típusba (célállomány) vontuk össze a 61/2017.
XII. 21. FM rendelet („az erdőről, az erdő védelméről és az erdőgazdálkodásról szóló 2009.
évi XXXVII. törvény végrehajtásáról”) alapján. Ezek a következők: bükkös, gyertyános- tölgyes; tölgyes; cseres; molyhos tölgyes; akácos; hazai egyéb kemény lombos; idegenhonos kemény lombos; nemes nyáras vagy nemes füzes; hazai nyáras; víztűrő egyéb lágylomb;
hazai egyéb lágylomb; erdeifenyves; feketefenyves; egyéb fenyves. Az egy típusba tartozó, egymás mellett elhelyezkedő területeket összevontuk, majd egy, a párolgástérképre illesz- kedő 250 m × 250 m-es rácshálóval metszettük. Az így létrejött vektoros állományt, ami al- kalmas a területi szűrésre, feltöltöttük a hozzá tartozó párolgásértékekkel. Egy 250 m × 250 m-es párolgás pixelhez több faállomány típus is tartozhat. A statisztika során az ilyen „kevert pixelek” értéke beszámításra kerülne több kategóriába is, tompítva ezzel a faállomány típusok között jelentkező különbségeket. E probléma kiküszöbölésére a vizsgálat során újból területi szűréseket alkalmaztunk. Az elemzéseknél csak a teljes „tiszta pixeleket”
104
vettük figyelembe, tehát csak azokat a cellákat, amelyek teljes területe (6,25 ha) egy faállo- mány típusba tartozott.
A térinformatikai adatok szerkesztéséhez, térképek készítéséhez a DigiTerra MAP [4]
és a QGIS [5] szoftvereket használtuk.
2. ábra: Az NDVI és a párolgás (ET) kapcsolata, és a regressziós egyenlet.
Vizsgálati eredmények
A 3. ábrán látható az eredeti CREMAP, valamint a leskálázással kapott párolgástérkép egy kivágatának összehasonlítása. A leskálázott térkép tizenhatszoros pixelszámmal rendelkezik az eredetihez képest.
Összehasonlítottuk az eredeti és a leskálázott párolgástérképek gyakorisági hisztogram- ját (4. ábra). Elmondható, hogy a leskálázás során a párolgásértékek eloszlása nem változott meg az eredeti 1 km2-es térképek értékeinek eloszlásához képest.
A faállomány típusok párolgásának összehasonlítása a leskálázott térképpel a fentebb leírt módon történt. A vizsgálatra 10745 db „tiszta pixel” állt rendelkezésre, amelyek teljes területe (6,25 ha) egy faállomány típusba tartozik). Az eredményeket az 1. táblázat és az 5.
ábra mutatja.
3. ábra: Az eredeti CREMAP (bal oldalon), valamint a leskálázással kapott párolgástérkép (jobb oldalon) egy kivágatának összehasonlítása.
105
4. ábra: A párolgásértékek (ET) gyakorisági hisztogramja, 2003 május-október.
Bal: eredeti CREMAP (1*1 km). Jobb: leskálázott térkép (250*250 m)
1. táblázat: Faállomány típusok párolgásának összehasonlítása (2003 május-október).
B: bükkös, GY-T: gyertyános-tölgyes, T: tölgyes, CS: cseres, MOT: molyhos tölgyes, A: akácos, H- EKL: hazai egyéb kemény lombos, I-EKL: idegenhonos kemény lombos, NNY/NFÜ: nemes nyáras vagy nemes füzes, HNY: hazai nyáras, VT-ELL: víztűrő egyéb lágylomb, H-ELL: hazai egyéb lágy- lomb, EF: erdeifenyves, FF: feketefenyves, EGYF: egyéb fenyves.
ET 2003 máj.-okt.
Faállomány típusok
B GY-T T CS MOT A H-EKL I-EKL NNY/
NFÜ HNY VT-
ELL H-ELL EF FF EGYF
Átlag
(mm) 556 540 493 483 423 482 487 470 493 428 571 485 492 390 449
Medián
(mm) 565 552 499 491 427 485 501 474 484 414 568 488 503 393 429
Szórás
(mm) 69 59 72 73 88 71 88 104 87 80 58 53 61 74 90
Var. eh.
(%)* 12 11 15 15 21 15 18 22 18 19 10 11 12 19 20
Pixel- szám (db)
2127 908 2139 2162 139 1634 279 40 432 156 78 106 319 183 43
* Variációs együttható
A vizsgált időszakban a „Víztűrő egyéb lágylomb” kategória átlagos párolgása volt a legmagasabb (571 mm). Ebbe a kategóriába tartoznak a füzesek és az égeresek. Ezt követték a „Bükkös” és a „Gyertyános-tölgyes” kategóriák. A legalacsonyabb átlagos párolgással a
„Feketefenyves” faállomány típus rendelkezett (390 mm). Szintén alacsony átlagos érték jellemezte a „Molyhos tölgyes”, a „Hazai nyáras” és az „Egyéb fenyves” (lucfenyves, vö- rösfenyves, stb.) kategóriákat. A legnagyobb szórással és variációs együtthatóval az „Ide- genhonos kemény lombos” (104 mm és 22%) faállomány típus rendelkezett.
Vizsgálati eredmények értékelése, következtetések
A leskálázott adatok nyilvánvalóan több bizonytalansággal terheltek, mint az eredeti értékek (HONG et al. 2011). A kutatásban alkalmazott módszer bizonytalanságai a következő forrá- sokból erednek. Először is, az eredeti párolgástérképek (CREMAP) 1 km2-es felbontása mi- att elmosódik a pixelen belüli területek különbözősége, tehát az eredeti párolgásérték egy
106
térbeli átlagnak tekinthető (KOVÁCS 2011). Továbbá, a felhasznált műholdas adatok ‒ a CREMAP-hoz MODIS felszíni hőmérséklet adatokat használtak fel, a leskálázáshoz pedig MODIS NDVI értékeket használtunk ‒ szintén terheltek bizonytalanságokkal (MIURA et al.
2000, SUN et al. 2004). A két külön évre is meghatározott párolgás-NDVI kapcsolat deter- minációs együtthatója alacsony (bár az elemszám nagyon magas), így a regressziós egyenlet alkalmazásából is erednek bizonytalanságok. A különböző faállomány típusok térbeli elkü- lönítéséhez használt Országos Erdőállomány Adattár esetében elmondható, hogy az adatbá- zisban szereplő adatok nem minden esetben fedik a valóságot (BÁRDOS 2016). Ahogy arról már volt szó, vizekre és vizenyős területekre a módszer nem használható, az ezekre a he- lyekre jellemző nagyon alacsony NDVI értékek miatt.
5. ábra: Faállomány típusok párolgásának összehasonlítása (2003 május-október).
B: bükkös, GY-T: gyertyános-tölgyes, T: tölgyes, CS: cseres, MOT: molyhos tölgyes, A: akácos,H- EKL: hazai egyéb kemény lombos, I-EKL: idegenhonos kemény lombos, NNY/NFÜ: nemes nyáras vagy nemes füzes, HNY: hazai nyáras, VT-ELL: víztűrő egyéb lágylomb, H-ELL: hazai egyéb lágy- lomb, EF: erdeifenyves, FF: feketefenyves, EGYF: egyéb fenyves. (Doboz: az eredmények 50%-a.
Alsó és felső bajusz: alsó kvartilis, felső kvartilis.Csillag: átlag. Vastag vonal: medián. Karika: ki- ugró értékek.)
A leskálázáshoz használt NDVI helyett valószínűleg szorosabb kapcsolatot adna a pá- rolgással a LAI (levélfelületi index), ám ez a paraméter jelenleg csak 500 m 500 m-es fel- bontásban érhető el [6]. A faállomány típusok vízháztartásának összehasonlításához a párol- gás helyett jobb lenne a párolgás csapadékhoz viszonyított arányát vizsgálni. Ám, mivel a rendelkezésre álló csapadéktérképek alacsony térbeli felbontásúak, az interpolálásuk a 250 m × 250 m-es felbontásra csak még jobban növelné a bizonytalanságot.
A bizonytalanságok figyelembe vételével a módszer használható kiindulási alapként tér- ben osztott párolgásadatok leskálázására. A leskálázott adatokkal egyes erdőállományok egymáshoz viszonyított párolgása összehasonlítható. A jövőben elérhetővé válhatnak meg- bízhatóbb és/vagy nagyobb térbeli felbontású távérzékelt adatok, amelyekkel a módszer to- vább fejleszthető.
107
Köszönetnyilvánítás: A kutatást az Emberi Erőforrások Minisztériuma ÚNKP-17-3-III kódszámú Új Nemzeti Kiválóság Programja és az EFOP-3.6.2-16-2017-00018 („Termeljünk együtt a természettel - az agrárerdészet mint új kitörési lehetőség”) projekt támogatta.
Irodalomjegyzék
ALLEN,R.G.‒PEREIRA,L.S.‒HOWELL,T.A.‒JENSEN,M.E. (2011): Evapotranspiration infor- mation reporting: I. Factors governing measurement accuracy. Agricultural Water Manage- ment, 98(6), 899-920.
BÁRDOS ZS. (2016): Az erdők vízháztartásra gyakorolt hatásának értékelése párolgástérképek segít- ségével a Kiskunságban. Diplomamunka. Nyugat-magyarországi Egyetem Erdőmérnöki Kar.
Sopron
HONG,S.H.‒HENDRICKX,J.M.‒BORCHERS,B. (2011): Down-scaling of SEBAL derived evapo- transpiration maps from MODIS (250 m) to Landsat (30 m) scales. International Journal of Remote Sensing, 32(21), 6457-6477.
KOVÁCS Á. (2011): Tó- és területi párolgás becslésének pontosítása és magyarországi alkalmazásai.
PhD értekezés. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. Budapest
MAHOUR,M.‒TOLPEKIN,V.‒STEIN,A.‒SHARIFI,A. (2017): A comparison of two downscaling procedures to increase the spatial resolution of mapping actual evapotranspiration. ISPRS Jour- nal of Photogrammetry and Remote Sensing, 126, 56-67.
MIURA,T.‒HUETE,A.R.‒YOSHIOKA,H. (2000): Evaluation of sensor calibration uncertainties on vegetation indices for MODIS. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 38(3), 1399-1409.
SUN,L.‒CHEN,L.F.‒ LIU,Q.‒LIU,Q.H.‒ SONG,A.B. (2004): Analysis on uncertainty in the MODIS retrieved land surface temperature using field measurements and high resolution im- ages. In IGARSS 2004. 2004 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (Vol. 3, pp. 2083-2086). Ieee
SZILÁGYI J.‒KOVÁCS Á.(2011): A calibration-free evapotranspiration mapping technique for spa- tially-distributed regional-scale hydrologic modeling. J. Hydrol. Hydromech., 59, 2011, 2, 118–
130.
[1] Országos Meteorológiai Szolgálat - NDVI ismertető: https://www.met.hu/ismertetok/NDVI_is- merteto.pdf. Hivatkozás dátuma: 2019. február 25.
[2] MODIS NDVI adatlap: https://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/mod13.php. Hivatkozás dátuma: 2019. február 25.
[3] Google Earth Engine: https://earthengine.google.com/platform/. Hivatkozás dátuma: 2019.
február 25.
[4] DigiTerra MAP térinformatikai szoftver: https://digiterra.hu/termekek/digiterra-map/. Hivatko- zás dátuma: 2019. április 3.
[5] QGIS térinformatikai szoftver: https://qgis.org/hu/site/. Hivatkozás dátuma: 2019. április 3.
[6] MODIS levélfelületi index (LAI) adatlap: https://modis.gsfc.nasa.gov/data/data- prod/mod15.php. Hivatkozás dátuma: 2019. március 2.
HARVESZTEREK MUNKAMINŐSÉGÉNEK VIZSGÁLATA
HORVÁTH ATTILA LÁSZLÓ –HORVÁTH BÉLA –SZAKÁLOSNÉ MÁTYÁS KATALIN Soproni Egyetem, Erdészeti-műszaki Környezettechnikai Intézet, Sopron
ahorvath@uni-sopron.hu; szakalosne.matyas.katalin@uni-sopron.hu
Bevezetés
A fahasználatokat is érintő munkaerőhiány miatt a fejlett gépek alkalmazása és ezzel egy- idejűleg szemléletváltás is szükségszerűvé vált a hazai erdőgazdálkodásban. Kutatási tevé- kenységünk révén a gépesítettség változását, a gépek alkalmazhatóságát és teljesítményét évek óta nyomon követtük, vizsgáltuk, előre jeleztük és fogjuk ezt tenni a jövőben is. A
