Vesolje-SI

Analiza sprememb reke Save in Krškega skozi čas

The analysis of the changes regarding the Sava River and Krško

APLIKACIJA: analiza sprememb v prostoru, daljinsko zaznavanje

SODELUJOČA SREDNJA ŠOLA:  Šolski center Krško – Sevnica, Gimnazija Krško

RAZISKOVALNA SKUPINA: Tanja Fabjan, Karmen Kukovičič Katarina Pribožič

MENTORJI: Veronika Gradišek, prof., Nataša Đurić, Center odličnosti Vesolje-SI

Plakat, ki je bil predstavljen na konferenci Small Satellites Systems and Services – The 4S Symposium v Portorožu od 4. do 8. junija 2012.

Krško je mesto ob reki Savi in se nahaja v vzhodnem delu Slovenije. Ima približno 6994 prebivalcev. Krško danes poznamo predvsem po jedrski elektrarni, ki deluje od leta 1981. V Krškem imamo pošto, osnovno šolo Jurija Dalmatina, srednjo Tehnično šolo, dve fakulteti, galerije, Valvasorjevo knjižnico, več podružnic bank in zavarovalnic, več podjetij, dva večja hotela, številne gostinske lokale, policijsko upravo, trgovinske centre, železniško in avtobusno postajo, več cerkva in kapucinski samostan.

Slika 1: Stara razglednica iz Krškega.

V raziskovalni nalogi smo z uporabo satelitskih posnetkov in posnetkov ortofoto opazovale spremembe v Krškem v obdobju od leta 1984 do 2011. V tem času je bil v Krškem očiten intenziven razvoj mesta in velika vlaganja v prometno in energetsko infrastrukturo. V nalogi smo se predvsem osredotočile na širjenje urbanih površin, na spremembe struga reke Save ter na večje posege ob njej. Vzpodbuda za izdelavo naloge je bila tudi ponujena možnost dostopa do kvalitetnih posnetkov in spoznavanje novih metod pri daljinskem zaznavanju.

Na voljo smo imele naslednje podatke:

–          posnetki ortofoto z ločljivostjo 0.5 m za leta 2003, 2006 in 2009

–          satelitski posnetki Landsat z ločljivostjo 30 m za leta 1984, 1991, 1994, 2003, 2007 in 2011

–          prostorski plan Občine Krško

–          podatki  in fotografije terenskih ogledov

–          literatura o Krškem in Savi

 Slika 2: Območja Krškega s Krškim poljem na kompozitu satelita Landsat v resničnih barvah (levo) in v lažnih barvah (desno) za leto 2011.

Pri našem delu smo uporabile naslednje metode:

–          vizualna interpretacija posnetkov Landsat in posnetkov ortofoto iz različnih časovnih obdobij

–          izdelava podob NDVI s klasifikacijo na razrede

–          izdelava RGB NDVI kompozitov

–          odštevanje podob in RGB kompozit podob razlik

–          primerjava starih in novih prostorskih načrtov

–          pregled zgodovinskih virov

Cilj t.i. vizualne interpretacije podob oziroma fotointerpretacije je prepoznavanje in razmejevanje predmetov na podobi. Opazovalec na podobi išce zaključene skupine pikslov, pri tem si največkrat pomaga s fotointerpretacijskim ključem. Vizualna interpretacija omogoča analizo podobe na vsaki ravni klasifikacije in tako dopolnjuje digitalno obdelavo podob. V nekaterih primerih lahko ugotovitve vizualne interpretacije predstavljajo izhodišče nadaljnjih odločitev, hkrati pa te ugotovitve predstavljajo element notranje kontrole vmesnih faz celotnega poteka digitalne analize.

Vizualna interpretacija je posebej pomembna pri računalniški analizi sprememb, saj bo operater tisti, ki bo na koncu ugotavljal, ali je sprememba, pridobljena z digitalnimi postopki, zares sprememba, ali pa je le-ta posledica neusklajenih posnetkov, rastnih ciklov ipd.

Na naslednjih slikah je prikazano nekaj primerov večjih sprememb ob in v strugi reke Save ter njeni okolici. Vse spremembe se nahajajo na območju, ki ga prikazuje slika 2. Slike prikazujejo stanje -pred in -po.

Slika 3: Kamnolom na posnetku ortofoto iz leta 2003 (levo) in leta 2009 (desno).

Slika 4: Urejanje brežin z nastajanjem nove HE, 1. primer. Levo posnetek ortofota iz leta 2003, desno iz leta 2009.

Slika 5: Urejanje brežin, 2. primer. Levo posnetek ortofota iz leta 2003, desno iz leta 2009.

Slika 6: Potek gradnje HE  na posnetku ortofoto 2003, 2006, 2009 (od leve proti desni).

Slika 7: Širjenje trgovsko – poslovne cone na ortofotu iz leta 2003 (levo) in 2009 (desno).

Vizualna interpretacija je lahko izredno zamuden postopek, posebej, če obravnavamo obsežno območje, zato smo uporabile še nekatere druge postopke iskanja sprememb. Ugotovitve interpretacije so nam bile v pomoč pri kontroli rezultatov obdelav.

Ker so nas zanimale predvsem antropogene spremembe, smo si pomagali tudi z izračunom indeksa NDVI – normirani diferencialni vegetacijski indeks. Indeks NDVI predstavlja razmerje med razliko infrardečega in rdečega kanala ter njuno vsoto. Podoba indeksa NDVI je sivinska slika, kjer sive vrednosti zavzamejo vrednosti na intervalu [-1,1]. Vrednosti okoli 0 in manjše pomenijo, da opazujemo rabo v prostoru, ki nima veliko klorofila (vegetacija je odličen odbojnik v infrardečem delu spektra) in da gre verjetno za vodno, pozidano ali pa neozelenelo površino.

Slika 8: Sivinska podoba indeksa NDVI za leto 1984 (levo) in 2011 (desno). Prepoznamo lahko nekaj očitnih sprememb, ki so se zgodile v tem obdobju (v rdeči barvi).

Zvezne vrednosti indeksa NDVI smo nadalje razdelile na 5 razredov. Sklepale smo, da razredi z visokimi vrednostmi ne predstavljajo urbanih površin, zato smo obdržali le razrede z vrednostjo okoli 0 in manjše. Vse ostale razrede smo zamaskirali s črno barvo. Enako razdelitev na razrede smo uporabili na posnetkih v vseh časovnih obdobjih. Tako smo lahko spremljali razvoj sprememb med posameznimi leti. Na spodnjih dveh slikah so vidne vse večje spremembe, prikazane na zgornjih slikah z metodo vizualne interpretacije.

Slika 9: Razdelitev vrednosti indeksa NDVI na razrede.

Pridobljene podobe NDVI smo kasneje uporabile za prikaz RGB NDVI kompozita. Pri tem kompozit sestavimo tako, da posameznemu kanalu (rdečemu, zelenemu in modremu) priredimo podobo indeksa NDVI iz različnega obdobja. Pridobljena podoba s tremi NDVI kanali predstavlja spremembe umetnih površin med različnimi časovnimi obdobji v rdeči, zeleni in modri barvi. Na kompozitnem posnetku so v črnih tonih vidne neprepustne pozidane površine brez sprememb (NDVI = 0) ter v sivih tonih prepustne površine vegetacije brez sprememb (NDVI > 0). Spremembe, ki so se zgodile med posameznimi obdobji, so prikazane v različnih barvah lestvice CMY.

Slika 10: Primer RGB NDVI kompozita.

Primera dveh sprememb lahko vidimo na spodnjih slikah. Podoba RGB NDVI kompozita nazorno pokaže sistematično rast kamnoloma in posege v strugo reke Save.

Slika 11: Rast kamnoloma, prikazana na RGB NDVI kompozitu.

Slika 12: Nazoren prikaz rasti gramoznice an RGB NDVI kompozitu (levo) in stanje, prikazano na posnetku ortofoto iz leta 2009 (desno).

Spremembe smo poskusili poiskati tudi s postopkom odštevanja podob. Po idejni zasnovi je odštevanje podob (angl. image difference) zagotovo najpreprostejša tehnika v analizi sprememb. Gre za to, da kasnejšo podobo od zgodnejše odštejemo, nato pa v rezultatu, t.j. v podobi razlik, preučujemo ostanke. Iščemo lahko absolutno ali relativno razliko med parom podob.

Podobe morajo biti pred odštevanjem radiometrično popravljene. Z radiometrično standardizacijo medsebojno uskladimo spektralne kanale. Radiometrično popravljene podobe smo najprej torej odšteli. Pri postopku odštevamo vrednosti istoležnih pikslov. Razlike vrednosti piklsov imajo lahko vrednosti na intervalu [-255, 255]. Če je vrednost razlike enaka 0, pomeni, da spremembe ni (če je v okolici vrednosti 0, pomeni, da je zelo verjetno, da ne gre za spremembo). Rezultat postopka sta dve podobi, ena je črnobela podoba, druga pa je barvna. Prva, črnobela podoba prikazuje območja, kjer so bile spremembe (v beli barvi) in kjer sprememb ni bilo (v črni barvi). Nas pri tem postopku zanimajo predvsem maksimalne vrednosti razlik, saj lahko te prikazujejo neko spremembo (pri čemer seveda ni nujno, da je to res sprememba, to mora ugotoviti operater). Barvna slika torej prikazuje maksimalne vrednosti razlik.

Slika 13: Odšteti sta podobi za leti 1984 in 2011 – podobe odštevamo po posameznih kanalih, v tem primeru smo odšteli prvi kanal posnetka Landsat. Vidimo, da ta slika ne podaja koristnih informacij (pokaže samo, ali je razlika različna od 0 ali ne), poiskati je potrebno maksimume razlik, to storimo v programu z nastavitvijo standardnega odklona vrednosti sprememb.

Slika 14: Barvna podoba maksimalnih vrednosti razlik za leti 1984 in 2011 – v zeleni barvi so prikazane maksimalne razlike.

Ugotovile smo, da z vsemi metodami dobimo razmeroma podobne rezultate, ki nakazujejo trend sprememb v Krškem.

Najočitnejše spremembe struge reke Save in Krškega z okolico so:

–          Struga  reke Save se je prestavljala in spreminjala –  v preteklosti zaradi naravnih procesov, v zadnjem času pa zaradi gradenj na njej.

–          Zaradi povečanih potreb po gradbenem materialu so se povečali kamnolomi in gramoznice.

–          Urbane površine so se širile na levem in desnem bregu Save v smeri J, JV in JZ. V starem Krškem se je pozidava le gostila, saj je širitev reliefno omejena. Na levem bregu (Videm) se širi stanovanjski del, medtem ko industrijska cona v zadnjem desetletju stagnira oz. nazaduje. Na desnem bregu se mesto s stanovanjskim delom in trgovsko-poslovno cono razrašča  v suburbani kontinuum Leskovca.

–          Zaradi intenzivne gradnje energetskih objektov (1981 – NEK, 2010 – HE Blanca, v gradnji HE Krško) se temeljito spreminja podoba kraja.

Raziskava je potrdila naša predvidevanja, da so najočitnejše spremembe Save na področju reguliranja struge za hidroenergetske in prometne namene, v njeni okolici pa širjenje izkoriščanja grušča, kamna in gramoza ter širjenje urbanih površin. Ugotovile smo, da je za dokončno prepričanje o naravi sprememb potreben ogled na terenu in da so posnetki Landsat manj primerni za podrobnejšo analizo sprememb.