Testiranje možnosti in izvedba kartiranja traviščnih habitatnih tipov z daljinskim zaznavanjem s poudarkom na satelitskih posnetkih visoke ločljivosti in ločevanju habitatnih tipov ekstenzivnih travišč

V okviru javnega naročila razvijamo in testiramo pristope za razlikovanje med habitatnimi tipi ekstenzivnih travišč na več manjših in razmeroma homogenih predelih travišč Slovenije. Glavni cilj je proučiti možnosti, ki jih nudi satelitsko daljinsko zaznavanje, in sicer tako za ugotavljanje in spremljanje stanja ekstenzivnih traviščnih habitatnih tipov, kot tudi v kolikšni meri lahko dopolnjuje terenska kartiranja habitatnih tipov. Osredotočili se bomo na travniška območja Natura 2000, kjer je uporaba metode terenskega kartiranja težko izvedljiva v dovolj pogostih intervalih. Nadgradili bomo metodo, ki uporablja časovne vrste optičnih satelitskih posnetkov Sentinel-2 in PlanetScope v kombinaciji zelo visoko ločljivih posnetkov Pléiades Neo (ali primerljivih).

Primernost podatkov daljinskega zaznavanja bomo preverili za razpoznavo in razlikovanje štirih razširjenih habitatnih tipov travišč:

• Evrosibirska suha in polsuha sekundarna travišča, pretežno na karbonatih (PHYSIS 34.3),
• Submediteranska in mediteransko-montanska suha in polsuha travišča (PHYSIS 34.7),
• Oligotrofni mokrotni travniki (PHYSIS 37.3) in
• Mezotrofni do evtrofni gojeni travniki (PHYSIS 38.2).

Metodologijo razpoznave habitatnih tipov bomo vzpostavili in prilagodili za specifike opazovanih habitatnih tipov in specifike posameznih izbranih območij Natura 2000, kjer so bila v zadnjih letih opravljena terenska kartiranja habitatnih tipov pod okriljem Zavoda RS za varstvo narave - ZRSVN (https://zrsvn-varstvonarave.si/):

• Ljubljansko barje,
• Goričko,
• Planinsko jezero in
• Kras – kraška travišča.

V modeliranje bomo poleg satelitskih časovnih vrst smiselno vključili tudi druge okoljske spremenljivke, kot so: naklon, nadmorska višina, orientacija, hidrološke razmere, prst in geološka podlaga, vlažnostne razmere  itn. Med parametre travišč, preko katerih bi lahko ocenjevali vrsto habitatnega tipa, in ki jih lahko opazujemo s satelitskimi podatki, bomo vključili:

• določitev časa prve košnje,
• opredelitev števila košenj in fokusiranje na travnike košene 2-3x letno (ekstenzivna travišča),
• strojno učenje prisotnosti posameznega habitatnega tipa na učnih vzorcih terenskega kartiranja ZRSVN v obdobju zadnjih let.

Rezultate modelov bomo ovrednotili z različnimi neodvisnimi podatki popisov in zbirk Biološkega inštituta Jovana Hadžija (https://bijh.zrc-sazu.si/sl ) ter podali ustrezne ocene uspešnosti modeliranja.

Poleg tega bomo preverili možnosti določanja enovitih sestojev izbranih invazivnih tujerodnih rastlin ali izbranega habitatnega tipa travišč. Za prepoznavanje in ločevanje habitatnih tipov oziroma invazivnih vrst od avtohtone vegetacije bomo v primeru zadostnega učnega vzorca testirali algoritem strojnega učenja LightGBM in druge klasifikatorje ter proučili vlogo in najbolj koristen doprinos spektralnih kanalov satelitskih posnetkov kot indikatorjev vegetacijskih lastnosti, kot tudi vlogo okoljskih spremenljivk na kakovost in zanesljivost razpoznave. Na tej osnovi bomo lahko oblikovali smernice za ustrezno in optimalno izbiro podatkov v nalogah razločevanja habitatnih tipov travišč, kot tudi pokazali na trenutne tehnološke in metodološke omejitve.