Vizes élőhelyek távérzékelésen alapuló állapotértékelése: Új cikk a Remote Sensing-ben

Szabó Loránd és Szabó Szilárd (Debreceni Egyetem, Természetföldrajzi és Geoinformatikai Tanszék) vezető szerzőségével megjelent legújabb cikkünk a Remote Sensing c. folyóiratban.

A közlemény hivatkozása

Szabó, L., Deák, B., Bíró, T., Dyke, G.J., Szabó, Sz. (2020): NDVI as a Proxy for Estimating Sedimentation and Vegetation Spread in Artificial Lakes – Monitoring of Spatial and Temporal Changes by Using Satellite Images Overarching Three Decades. Remote Sensing 12: 1468. [IF2018: 4.740]

A cikk szabadon hozzáférhető; ide kattintva letölthető a folyóirat honlapjáról.

Az édesvízi ökoszisztémák világszerte egyre inkább veszélyeztetett életközösségek. A hazai tavakat a számos egyéb tényező mellett a globális klímaváltozás, az emberi tevékenységből adódó szennyezések, illetve az eutrofizáció és feltöltődés veszélyezteti. Jelen cikkben egy távérzékelésen alapuló állapotértékelési módszert fejlesztettünk ki, amelynek segítségével műhold felvételekből származtatott vegetációs indexek (NDVI, MNDWI) felhasználásával nagy területeken költség-hatékonyan értékelhetők az eutrofizációs és szedimentációs folyamatok.

 Néhány hangulatkép a Tisza-tavi mintaterületről:

A sulyom (Trapa natans) védett növényünk, ami bár Európa-szerte veszélyeztetett, de Magyarország bizonyos részein, különösen a Tisza-tóban tömeges.

Védett, de a Tisza-tóban szintén gyakori hínárnövényünk a tündérfátyol (Nymphoides peltata).

Szintén védett hínárnövény a fehér tündérrózsa (Nymphaea alba).

A cikk absztraktja az alábbiakban olvasható:

Observing wetland areas and monitoring changes are crucial to understand hydrological and ecological processes. Sedimentation-induced vegetation spread is a typical process in the succession of lakes endangering these habitats. We aimed to survey the tendencies of vegetation spread of a Hungarian lake using satellite images, and to develop a method to identify the areas of risk. Accordingly, we performed a 33-year long vegetation spread monitoring survey. We used the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI) to assess vegetation and open water characteristics of the basins. We used these spectral indices to evaluate sedimentation risk of water basins combined with the fact that the most abundant plant species of the basins was the water caltrop (Trapa natans) indicating shallow water. We proposed a 12-scale Level of Sedimentation Risk Index (LoSRI) composed from vegetation cover data derived from satellite images to determine sedimentation risk within any given water basin. We validated our results with average water basin water depth values, which showed an r = 0.6 (p < 0.05) correlation. We also pointed on the most endangered locations of these sedimentation-threatened areas, which can provide crucial information for management planning of water directorates and management organizations.