Bølgelengde i mikrometer (pm) Fig. 8.Refleksjonskurver for vann, frisk vegetasjon og bar jord som funksjon av bølgelengde.

Transkript

1 3 Datagrunnlag 3.1 Satellittdata Generelt Kartlegging av naturlig vegetasjon ved hjelp av optiske data har vært gjennomført siden den første Landsat-satellitten ble skutt opp tidlig på 70-tallet. Videre skjer det i dag en utstrakt forskningsaktivitet for å måle ulike typer miljøparameter ved bruk av fjernmålte data. Tidsstudier basert på satellittdata har vist seg velegnet til å studere forandringer i vegetasj onsdekket. Det fysiske grunnlaget for å kunne drive fjernmåling av våre omgivelser, er at de fleste naturlige objekter reflekterer elektromagnetisk stråling ulikt. I praksis vil det si at ulike areal- og vegetasj onstyper har sine særegne spektralsignaturer som varierer med bølgelengden av strålingen. I fig. 8 er det gitt en framstilling av spektralverdiene for vann, frisk vegetasjon og bar jord som funksjon av bølgelengden. De tre signaturkurvene er eksempler på de tre klassene i en gitt tilstand. Dersom tilstanden endrer seg, f.eks ved at vannet forurenses, eller ved at vegetasjonen tar skade på grunn av overbeiting, vil refleksjonskurvene endre seg. Denne endringen kan observeres ved hjelp av fjernmålingsteknikker, og på grunnlag av den målte endring kan vi si noe om tilstanden til omgivelsene. 100 ^ 80 c o 'W Bar, tørr jord - Vegetasjon Vann tt '& a 40 (T 20 O 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 '2,0 2,2 2,4 2,6 Bølgelengde i mikrometer (pm) Fig. 8.Refleksjonskurver for vann, frisk vegetasjon og bar jord som funksjon av bølgelengde. Den første jordobservasjonssatellitten ble skutt opp på begynnelsen av 1960-tallet, og hadde sine primære anvendelser innen meteorologi, til studier av skyer og skyformasjoner. Etter dette har både satellittene og instrumentene gjennomgått en rivende utvikling. De mest avanserte instrumentene i dag gir data fra jordoverflata med en oppløsning ned til en meter. Disse instrumentene observerer i en rekke spektralområder lokalisert både til bølgelengder (lys) som det menneskelige øyet kan oppfatte, og til bølgelengder langt utenfor 22

2 disse områdene. For en rekke anvendelser av fjernmålingsdata er den mest interessante informasjonen lokalisert til bølgelengder som øyet ikke kan oppfatte, bl.a. har grønn vegetasjon sin høyeste reflekterte stråling i den nær-infrarøde delen av spekteret. En av satellittenes store fordeler er at de går i sine faste baner over jordoverflata og kontinuerlig samler inn store mengder data om jordoverflaten. Satellitter som passerer nær polområdene gir spesielt god dekning av våre interesseområder. Disse satellittene vil også i løpet av en gitt periode, f.eks 16 dager for Landsat, ha oppnådd global dekning. Sammenlignet med tradisjonelle kartleggingsmetoder, kan satellittene samtidig samle inn store mengder data over områder som har stor utstrekning. Konsekvensen av dette er at oversiktlig kartlegging av større områder ved hjelp av satellitter kan gjennomføres innenfor kostnader som er minst en faktor 10 mindre enn ved tradisjonell kartlegging. Begrensningen i informasjonen ligger i den geometriske oppløsningen. En annen begrensning for optiske satellittdata er skydekke. Det er behov for i størst mulig grad å få opptak som er skyfrie. I tillegg bør opptakene være fra et egnet tidspunkt i vekstsesongen (etter lauvsprett). I fjellet vil snødekke gjøre at opptak sent i vekstsesongen er best egnet. I Norge er det ca. 70% skydekke og programmering av opptak for aktuelle områder vil derfor være en fordel. De primære anvendelsesområdene for data fra dagens satellitter inkluderer blant annet innhenting av informasjon om temperaturene på havoverflata, informasjon om atmosfærens ozon-innhold, kartlegging av arealdekke (land cover) og kartlegging av skader og slitasje på naturlig vegetasjon og skog, enten som en følge av forurensning eller som en følge av rovdrift. Den stadig økende forståelse av at miljøspørsmål er av global, og ikke av lokal karakter, har medført at interessen for å anvende data fra satellitter i miljøsammenheng er blitt større. Ulike spektrale karakteristikker for ulike vegetasjonstyper brukes til å klassifisere reflektert stråling fra bakken. Gjennom klassifikasjonen og ved analyse av spektralverdier for ulike klasser, er det mulig å sette opp en sannsynlighet for hvilken areal- og vegetasjonstype de ulike klassene representerer. Klassifikasjon av satellittdata skjer i dag etter to hovedprinsipper, visuell tolking og automatisk klassifikasjon (styrt og ikkestyrt klassifikasjon). Aktuelle typer satellittdata Jordobservasjonssatellitter som er aktuelle for denne type kartlegging går i polare baner i en høyde på km og bruker ca 100 minutter på en runde rundt jorda. For areal- og miljøovervåking over landomåder synes det mest aktuelt å benytte optiske satellittdata fra Landsat (TM), SPOT data eller IRS data. Etter at Landsat 7 kom i bane i 1999 leverer nå alle disse satellittsystemene data i pankromatisk (svart/ hvitt) og i multispektralt modus. De nye IKONOS-data med oppløsning på l m i pankromatisk og 4 m i multispektralt vil bli tilgjengelige fra vekstsesongen år Denne type data vil være aktuell for spesielle områder med særlig behov for detaljert informasjon. 23

3 SPOT- og Ikonossatellittene kan gjøre skråopptak. Ved programmering for opptak over et bestemt område, gir dette mulighet for raskere oppdatering, men skråbildene vil kunne inneholde skyggepartier og gi dårligere geometrisk nøyaktighet. Opptil 15 skråvinkel på opptaket er akseptabelt til vanlige kartleggingsformål, noe avhengig av hvor kupert terrenget er. Tabell 2. Tabellen viser sensorene til noen av de mest kjente optiske satellittene og bølgelengdeforholdet i mikron/mikrometer (ji-meter). * = LANDSATT (ETM+) har båndkombinasjoner tilnærmet lik LANDSAT 5 (TM), i tillegg har den et 8. bånd (PAN) med høyere oppløsning. ** = Kun SPOT 4. Kanaler med synlig lys Infrarøde kanaler (IR-) Sensor LANDSAT5/7 TM/ETM+ * Blått 0,45-0,52 Grønt 0,52-0,60 Rødt 0,63-0,69 Nær-IR 0,76-0,90 Mid-IR 1,55-1,74 Mid-lR i 2,08-2,35 Termisk 10,40-12,50 LANDSAT7 band 8 0,52-0,90 SPOT XS/XI 0,50-0,59 0,61-0,68 0,79-0,89 1,58-1,75** SPOT PAN 0,51-0,73 IRS-1C LISS 0,52-0,59 0,62-0,68 0,77-0, IRS-1C PAN 0,50-0,75 IKONOS MS IKONOS PAN 0,45-0,52 0,52-0,60 0,63-0,69 0,45-0,90 0,76-0,90 Tabell 3. Oppløsning og pris (veil.). * = Geometrisk korrigering og fargekoding kommer i tillegg. Geometrisk korreksjon koster om lag kr for Landsat og SPOT. For å lage et oppskarpet satellittbildekart, må både pankromatisk og multispektrale opptak kjøpes inn og bearbeides. For SPOT og Landsat inkluderer prisene her både pankromatisk og multispektale opptak, men for IRS og IKONOS er de oppgitt separat. Sensor Oppløsning Scenestørrelse Pris pr scene for rådata* Pris pr km 2 for rådata* * LANDSAT5 30m 185 x 172 km kr 0.95kr LANDSATT 15/30 m 183 x 170 km kr 0.40kr SPOT PAN os XS/XI 10/20 m 60x60 km kr 8,90kr IRS-1CLISS 23 m 140 x 140 km kr 1.40kr IRS-1CPAN 5,8 m 70 x 70 km kr 5,30 Ia- IKONOS MS 4 m 11 x 11 km kr 325 kr IKONOS PAN Im 11 x 11 km kr 325kr 24

4 Bildekvalitet Høy j BEHOV FOR LAGRINGSPLASS Lav ,5 LandsatTTVl SPOT (20+10) IRS i23+5) IKONOS(4+1) Pixel størrelse i meter på bakken 1, Fig. 9. Satelittdatakostnader sammenliknet med oppløsning, målestokknivå og «bildekvalitet». Fig.10 Eksempel på satellittdata med ulik geometrisk oppløsning. Utsnitt frå Landsat TM data (30m) tv. og IRS data (23m oppskarpet med 5,8m) t.h. frå Porsgrunn. 25

5 3.2 Kartdata Norge 1:50 000/N50 kartdata Analoge kart i M 1: og N50 kartdata er tilgjengelig for hele landet. Digitale kartdata av denne type er tilpasset målestokkområdet 1: : Data er etablert som vektordata, SOSI nivå 2-3 og 4. Ekvidistanse på høydeinformasjon er 20 m Et kartblad dekker ca 580 km 2. Oppdateringshastighet 5-7 år i sentrale områder og 7-20 år ellers i landet. Det er foreløpig ikke full topologi på alle tema for hele landet. Det er i første rekke benyttet digitale kartmasker frå markslagstema i N50 (myr, skog, bebyggelse, dyrka mark og isbre) i tillegg til vanntema og veier fra Vbase i prosjektarbeidet. Økonomisk kartverk l Digitalt Markslagskart Økonomisk kartverk (ØK) dekker arealer under skoggrensa, totalt ca 57% av Norges areal, og foreligger for prosjektområdene. Hovedmålestokk er 1:5000. Det har dels vært benyttet som supplerende informasjon i prosjektarbeidet. ØK inneholder detaljert terrenginformasjon (ekvidistanse 5 m) og markslagsregistering. Digitalt Markslagskart (DMK) er markslagsinformasjonen i ØK. Markslag digitaliseres ved NIJOS og skal være fullført i hele landet innen Markslag i ØK gir informasjon om arealbruk- og tilstand i skog- og jordbruks-landskapet. Informasjonen er gruppert i hovedtypene skog, jordbruksareal, myr, annen jorddekt fastmark, grunnlendt mark, fjell i dagen, vann, veier og bebyggelse. Skog deles inn i undertyper etter treslag; løvskog, blandingsskog og barskog, og etter bonitet; impediment, lav, middels og høy. Jordbruksarealer deles inn i fulldyrket jord, overflatedyrket jord og gjødslet beite. Ved bruk av tilleggssymboler og kombinasjoner av typer får man et høyt antall markslagstyper. Typene kan aggregeres til større enheter, f.eks. alle typer myr eller alle typer løvskog. Digital Terrengmodell (DTED) DTED er en digital terrengmodell avledet fra høydegrunnlaget i hovedkartserien (N50). Den dekker hele fastlands-norge. Nøyaktighet i høyde er +/- 20m. Terrenghøydene fremkommer som punkter i et rutenett, der oppløsningen er meter. Den er ikke korrigert for vannflater og knekkpunkt i terrenget og ansees ikke nøyaktig nok for den bruk en kunne ønske seg i tilknytning til terrenganalyser basert på digital terrengmodell kombinert med satellittdata og kartdata. Da er det ønskelig med et rutenett med detaljering tilsvarende pikselstørrelse i bildene, mellom 10 og 30 m. DTED har imidlertid vært benyttet til visualisering av landskap på et mer oversiktlig nivå i 3 av prosjektområdene. Fig. 11. Utsnitt frå DTED, her med farger på høydelag og skygge. Etter hvert som digitale høydekurver etableres i landets kommuner (FKB), gir dette mulighet for fremstilling av detaljerte terrengmodeller med et stort brukspotensiale. 26

6 3.3 Annen informasjon Vegetasjonskart Vegetasjonskart gir viktig informasjon om de vegetasjonsøkologiske forhold i et område. Det vil være en god basis for arbeidet med det biologiske mangfold i en region. Problemet er en relativt begrenset dekning av denne type kart. Bl.a. finnes slike kart for verneområder eller andre områder med særlige rike naturforhold eller som av andre grunner er kartlagt ved forskning eller forvaltningsarbeide. Dette kan være viktig kunnskap å nytte når man skal kalibrere satelittbildene. De plantesosiologiske beskrivelsene gir et godt grunnlag for å sammenstille feltopplysninger med data fra satelittbildet. I den sammenheng bør man være oppmerksom på om vegetasjonskartene framstiller potensiell eller aktuell vegetasjon. Dette er nødvendig når man sammenligner Vegetasjonskart med satelittbilder. Sistnevnte gir i større grad et bilde av den aktuelle status i området. Geologiske kart Det er klar sammenheng mellom geologiske forhold som bergart, løsmassedekke, hydrologi og potensialet for biologisk mangfold. Dekning av geologiske kart er noe bedre enn for Vegetasjonskart. Oversiktskart i M 1:25O 000 finnes over hele Norge, mens det for mange områder også finnes kart i Ml:50 000, dels også for kvartærgeologi/løsmasser i Ml: / Norges geologiske undersøkelse(ngu) har hovedansvar for geologisk kartlegging i fastlands-norge. I dette prosjektet er det brukt supplerende informasjon fra geologiske kart i Grenlandsområdet. Andre temadata kan hentes fra verneplanregisteringer, beskrivelse av verneområder, studentoppgaver eller hovedoppgaver, jfr. litteraturliste, mv. Miljødatabaser fra forskning og forvaltning kan være nyttige. Naturbasen er den mest sentrale og inneholder verdifull informasjon om ulike områder. I alle områdene ble generell kunnskap om økologi og viktige naturtyper i regionen utnyttet som bakgrunnsinformasjon sammen med ulike verneplaner og rapporter. Det er særlig nyttig ved tolkingen av satelittbilder at det finnes personell som har kunnskap om arealene spesielt og økologien generelt. Flybilder utgjør en viktig kilde til basisinformasjon om landskap og naturtyper. Det er i alt vesentlig foto fra ulike kartleggingsprogram for topografiske eller tekniske kart som er tilgjengelig. Målestokkene 1: (fotografert for ØK) og 1:30 000/ (fotografert for topografisk kartlegging i M l :50 000) er tilgjengelig gjennom Statens Kartverks sentralarkiv for flybilder (drives av Fjellanger Widerøe). I dette prosjektet har det ikke vært aktuelt å foreta klassifisering basert på flybilder og disse er kun sporadisk benyttet til verifisering av data eller kalibrering av bildeprosessering. Ortofoto, flybilder som er scannet og geometrisk korrigert, blir stadig i større grad tilgjengelige. Foreløpig i de mest sentrale/ bebygde områder i Norge, bl.a deler av Vestfold og Oslofjordområdet. For forsøksområdene har det ikke vært slike bildedata tilgjengelig. 27