INTENZÍV ALMAÜLTETVÉNY MIKRODOMBORZAT-VIZSGÁLATA PRECÍZIÓS ESZKÖZÖK ALKALMAZÁSÁVAL

Átírás

1 INTENZÍV ALMAÜLTETVÉNY MIKRODOMBORZAT-VIZSGÁLATA PRECÍZIÓS ESZKÖZÖK ALKALMAZÁSÁVAL Riczu Péter Tamás János Debreceni Egyetem, AGTC MÉK Víz- és Környezetgazdálkodási Intézet A Kárpát-medencében elterülő makrodomborzat tekintetében sík Alföld heterogén mikrodomborzata, valamint a szeszélyes csapadékviszonyok együttesen idézik elő Magyarország talajainak szélsőséges vízháztartási viszonyait. Ezen okok miatt gyakran alakulnak ki a talaj túlnedvesedései, belvizek, aszályok ugyanabban az évben, sokszor ugyanazon a területen. A kis felszíni elfolyás miatt fontos a sík területek domborzatmodellezése. A mikrodomborzat pontos térbeli lehatárolása esetenként speciális eszközöket és nagy vertikális pontosságot kíván meg, melyhez a fejlett információs technológiai elemek használata (globális helymeghatározás, térinformatika, távérzékelés) nélkülözhetetlen. Vizsgálatunkat a Debreceni Egyetem, Pallagi Kertészeti Kísérleti Telep intenzív termesztésű alma gyümölcsösében végeztük. A domborzati adatok gyűjtését a Trimble AgGPS FmX fedélzeti számítógéppel, valamint a Leica ScanStation C10 3D-s lézerszkennerrel végzetük. A DGPS korrekciós adatok domborzatmodellezésre használható pontosságát vizsgálva megállapítható, hogy bizonyos esetekben több mérés kombinálására van szükség ahhoz, hogy pontos belvízgazdálkodási adatokhoz jussunk. A lézeres adatok milliméter pontos DEM készítésére voltak alkalmasak. Kulcsszavak: belvízgazdálkodás, AgGPS, lézerszkenner, térinformatika, DEM Bevezetés, szakirodalmi áttekintés A belvíz elsősorban a sík területek egyik sajátos hidrológiai jelensége, mely hazánkban különös figyelmet érdemel, hiszen Magyarország területének több mint fele ( km 2 ) síkvidéki jellegű (Tamás, 2003), melynek 60%-át, több mint 4 millió hektárt veszélyezteti számottevő mértékben a belvíz (Pálfai 2005). Napjainkban a szélsőséges időjárási anomáliák, valamint a hidrológia tényezők kedvezőtlen alakulása, illetve ezen faktorok kölcsönhatása miatt folyamatosan nő az árvízzel,

2 belvízzel és aszállyal nagymértékben veszélyeztetett területek nagysága (Petró, 2011). Az alföldi talajok egyik jellemzője a vízáztatási extrémitás, ami a talajok fizikai féleségéből adódóan kisebb-nagyobb mértékben járulnak hozzá a káros felszíni vízborítás kialakulásához (Várallyay, 2001). Ez a vízháztartási szélsőség a nyáron kialakuló aszályos területeken, gyakran ugyanabban az évben káros víztöbbletek formájában nyilvánul meg (Várallyay, 1989; Várallyay, 2002), ami a prognosztizált klímaváltozások esetén súlyosbodhat (Ligetvári, 2006). A talajok fizikai jellemzői, valamint a talajhasználati mód mellett a vízgyűjtőterület domborzata, terepviszonyai a belvíz kialakulására jelenős hatást gyakorolnak. A precíziós mezőgazdaság és ezen belül a síkvidéki vízgazdálkodás nélkülözhetetlen információs forrása a mikrodomborzati adatok pontos ismerete, mivel ez a belvízi elöntés, illetve az összegyülekezési folyamatok fontos alappillére, ugyanakkor meghatározása nehezen végezhető el (Pálfai, 2005). A korábban hagyományos módon felmért síkvidéki vízgyűjtőterületeinek belvízi veszélyeztetettségi térképének lehatárolását (Mosonyi, 1954; Várallyay et al. 1979) manapság egyre inkább a korszerű távérzékelési és térinformatikai módszerek váltják fel (Bíró et al. 2000, Pásztor et al. 2004; Bíró és Tamás 2006; Bozán et al. 2009; Dely et al. 2010; Szatmári et al. 2011a; Tamás, 2011). A gyors és nagy pontosságú technikai vívmányok jóval kevesebb terepi mérést igényelnek, ugyanakkor részletes domborzati térképek (DTM) készítéséhez járulhatnak hozzá, amelyek a belvízborítási térképek létrehozásának elengedhetetlen kellékei (BELVÍZ-INFO, 2012). A felszíni víz összegyülekezése szempontjából fontos mikrorelief pontos térképezésre többek közt aktív távérzékelési eszközök és módszerek biztosítanak lehetőséget. A távérzékelési technikák egyik robbanásszerűen fejlődő ága a lézerszkennelés (LiDAR Light Detection and Ranging). A lézerszkenner aktív technikával elemzi a valós világot és információt gyűjt a vizsgált objektumok bizonyos tulajdonságairól. Az így begyűjtött, akár több millió pontból álló ún. pontfelhő adataiból tudunk digitális 3 dimenziós modellt készíteni (Lerma García et al., 2008). Szatmári et al. (2011b) légi lézerszkenneres és sztereolégifényképes adatok alapján a belvíztérképezés és modellezés megalapozására készítettek domborzatmodellt. Lénárt et al a légi LiDAR technológiával előállított adatokból digitális domborzatmodellt állítottak elő jövőbeni vízügyi tervezési feladatokhoz. A földi lézeres felmérés a légi lézerszkennelésnél részletesebb, akár milliméterpontos eredményt biztosíthat (Heritage és Large 2009; Vosselman és Hans-Gerd 2010). Jelen publikációban egy gépvezérlést biztosító fedélzeti számítógép pozicionálási, továbbá egy földi 3D lézerszkenner pontfelhőjének adatainak elemzését végeztük el, melyek

3 mezőgazdasági és kertészeti területeken segíthetik a mikrodomborzat jellemzőinek vizsgálatát, biztosíthatva egy jövőbeli komplex felszíni összegyülekezési modell kidolgozását. Anyag és módszer Vizsgálatainkat a Debreceni Egyetem, Pallagi Kertészeti Kísérleti Telep jéghálóval védett, csepegtető öntözőrendszerrel ellátott, intenzív termesztésű alma gyümölcsösében végeztük el. A valamivel több mint negyed ha-os terület talaja homok fizikai féleségű. A valós idejű magassági adatok gyűjtéséhez egy Trimbe AgGPS FmX fedélzeti számítógépet használtunk. A jobcomputer egy külső AgGPS 25 típusú antenna segítségével vette a műholdak jelét. A műholdjelek, illetve a mérés pontosítása érdekében EGNOS korrekciót használtunk. A vizsgált ültetvényben hat mérést végeztünk annak érdekében, hogy megvizsgáljuk a gyümölcsös talajának jellemző deciméteres domborzati heterogenitását. A precízióra vonatkozó műholdadatokat (VDOP, HDOP), valamint a másodpercenként gyűjtött magassági értékeket Surfer 11 térinformatikai szoftverkörnyezetben dolgoztuk fel és értékeltük ki. A földi lézeres felmérést március 9-én végeztük el a Leica ScanStation C10 3D-s lézerszkennerrel. A műszer egy zöld színű (532 nm hullámhosszúságú) lézernyalábbal pásztázza a valós világot, másodpercenként pontmérést végezve, így a teljes területről egy több millió pontból álló pontfelhő készült el. A takarásmentes, illetve a minél pontosabb térbeli rekonstrukció érdekében 8 szkennállásból mértük fel a területet, melynek összeillesztését, valamint a pontfelhő előfeldolgozását Leica Cyclone 7.1 szoftverben végeztük. A szkennelés során 10 m-en 8 mm felbontást használtunk. Eredmények és azok értékelése Az intenzív gyümölcsültetvény AgGPS-szel történő valós idejű felmérését 6 különböző időpontban történt 2011 és 2013 között, melynek lényege az ingyenesen elérhető EGNOS korrekcióból, valamint műhold konstellációból adódó egyes hibák kiküszöbölése. A mérések során maximálisan 9 műhold adatait összegezte a jobcomputer. Az egymással (a mérések átlagában szoros kapcsolatban álló; R 2 =0,54) horizontális (HDOP) és vertikális (VDOP) pontosság hígulási éréke a látott műholdszám függvényében változott. A műholdak pályakonstellációs adatai, a mérés során a változó időjárás (felhősödés) hatására, valamint a mérések során a 8 -os domborzati maszk alkalmazása mellett, az AgGPS FmX

4 VDOP érték készülék csak a legerősebb jelek adatait gyűjtötte össze, így egyes esetekben kevés számú műholdadat állt rendelkezésre a pontos helymeghatározás kiszámításához (1. ábra). Az ábra szemlélteti a i mérés során a műholdak száma és vertikális precízió közti összefüggést. Magasság (m) R² = Műholdak száma 1. ábra: A műholdak száma és a VDOP értékek közti negatív korreláció a mérés során és a vertikális magasságcsökkenés térképi ábrázolása Az ábrán kiemelt részek magasabb VDOP értékeket mutatnak, melyek a műholdak száma és egyéb jelen publikációban nem vizsgált konstellációs problémákból eredő hibákból adódnak. A i mérés során azokban az esetekben, ahol mindössze 4 műholdtól származtak az adatok, ott az átlagostól kb. 4-szer nagyobb VDOP értéket tapasztaltunk. Ez, a valós idejű magassági értékben is tükröződik, mivel átlagosan 2,5 m-rel kaptunk alacsonyabb területi értéket a környező magassági pontokhoz képest. Ezen hibák torzíthatják a mikrodomborzati elemzést. Az mikrodomborzat alacsonyabb és magasabb részeinek kiemelése érdekében az egyes mérések rácsértékeit összeszoroztuk. A térbeli interpoláció eredményeként megfigyelhető, hogy a sorközökben találhatók az alacsonyabb térrészek (2. ábra). Nagy et al. (2011) komplex vízgazdálkodási kutatásai kimutatták, hogy az intenzív gyümölcsös mely területein alakulhatnak ki időszakos vízállások a belvíz kialakulásának szempontjából kedvezőtlen talajtani adottságok miatt. Kutatásuk nem terjedt ki a terület domborzatának vizsgálatára, ugyanakkor a 2. ábrából megfigyelhető, hogy a mélyebb fekvésű pontokon alakultak ki nagyobb valószínűséggel a felszíni vízborítások.

5 A B Relatív magassági értékek (m) D C Forrás: Nagy Attila felvétele, Forrás: Nagy Attila felvétele, ábra: Az AgGPS FmX fedélzeti számítógép adatai alapján (A), valamint a 3D lézeres felmérés során (B) elkészült domborzatmodellek és a 2010-es jelentősebb belvízfoltok (C, D) térbeli elhelyezkedése A Leica ScanStation C10 lézerszkenneres felmérést március 9-én végeztük. A közel 75 millió pontból álló pontfelhő előfeldolgozásaként a domborzatmodellezés szempontjából zavaró elemeket (gyomok, gyümölcsfák, jégháló, stb.) eltávolítottuk az adathalmazból, így egy több mint 3,5 millió pontból álló adathalmazzal végeztük a domborzatmodellezést (3. ábra). A Leica Cyclone-ban a program egy szabálytalan háromszöghálót húzott a talajt alkotó pontfelhőre készült, míg a lefolyásvektorokat jelző DEM-et Krigelési technikájával készítettük Surfer 11 szoftverben.

6 A B 3. ábra: A Leica Cyclone 7.1 (A) és a Surfer 11 szoftverekben elkészült DEM Következtetések és javaslatok Méréseink során, egy speciális agrárterületen alkalmazható GPS rendszer, valamint egy mezőgazdasági és kertészeti területen kevésbé elterjedt 3D lézerszkenner segítségével vizsgáltuk a Debreceni Egyetem, Pallagi Kertészeti Kísérleti Telep intenzív termesztésű almaültetvényének és mikrodomborzatát. Az AgGPS rendszer által gyűjtött adatok a mérések során kisebb-nagyobb vertikális és horizontális hibával voltak terhelve, melynek mérséklésére a felvételezések adatait összeszoroztuk. Az így kapott adatok lehetőséget nyújtottak pontosan meghatározni azokat mélyebb fekvésű területeket, amelyek domborzati viszonyok tekintetében összegyülekezési folyamatok színtere lehet. További vizsgálatok szükségesek annak érdekében, hogy más, pontosabb GPSkorrekciókból származó adatok mérési pontosságát mérjük össze, így még precízebb módon váljhat lehetővé a potenciális belvízborítási területek lehatárolása. A 3D lézeres felmérés lehetőséget nyújtanak a domborzati heterogenitás milliméter pontosságú vizsgálatára, ami akár kis lejtésű területek átfogó lefolyás-összegyülekezés modellezésre is alkalmazható. Jövőben mérések lehetnek szükségesek megvizsgálni a különböző színű lézernyalábok talajtani tulajdonságokkal való reflektív kölcsönhatását, így nemcsak domborzat, hanem egy heterogén területen a talajok fizikai féleségének gyors térképezése is lehetővé válhat. Köszönetnyilvánítás Köszönetemet fejezem ki a Nyugat-magyarországi Egyetem, Geoinformatikai Karának, hogy rendelkezésünkre bocsátotta a Leica ScanStation C10 3D lézerszkennert, mellyel

7 hozzájárult a méréshez, illetve Váradi Attilának a Leica Geosystems Hungary Kft. dolgozójának, aki a Leica Cyclone szoftverhez biztosított elérhetőséget és munkám során segítette a 3D pontfelhő feldolgozását. Köszönettel tartozom Mesterházi Péter Ákos GPS termék menedzsernek, aki a GreenSeeker 505 típusú vegetációs indexméterrel és a Trimble AgGPS FmX feldélzeti számítógéppel végzett vizsgálatokat segítette. A kutatás a TÁMOP A/ azonosító számú Nemzeti Kiválóság Program Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és működtetése konvergencia program című kiemelt projekt keretében zajlott. A projekt az Európai Unió támogatásával, az Európai Szociális Alap társfinanszírozásával valósult meg. Irodalomjegyzék BELVÍZ-INFO (2012): Modellezés és neurális hálózat szimuláció. Az egyedi belvízképződési mechanizmus vizsgálatán alapuló, belvíz-gyakorisági és - veszélyeztetettségi térkép előállítására képes BELVÍZ-INFO rendszer kifejlesztése projekt. BELVÍZ-INFO Projekt (GOP ), 98 p. Bíró T., Tamás J. (2006): Hydrodynamic and water quality model using GIS techniques. [In: Suarez, J., Márkus, B. (szerk.): Shaping the Future of Geographic Information Science in Europe.] 9 th Agile International Conference on Geographic Information Science Bíró T., Thyll Sz., Tamás J., Lénárt Cs. (2000): Térinformatikai módszerek alkalmazása a belvíz-veszélyeztetettség térképezésében. MHT XVIII. Országos Vándorgyűlésének kiadványa. Veszprém. 2: Bozán Cs., Körösparti J., Pásztor L., Kuti L., Kozák P., Pálfai I. (2009): GIS-based Mapping of excess water inundation hazard in Csongrád county (Hungary). Proceedings of the International Symposia on Risk Factors for Environment and Food Safety & Natural Resources and Sustainable Development, Faculty of Environmental Protection. 14 (14): Dely F., Westsik V., Bencsik Gy. (2010): Belvíz képződési és belvíz információs rendszer fejlesztése. Társadalom térinformatika kataszter. GISopen konferencia, Nyugatmagyarországi Egyetem, Geoinformatikai Kar, Székesfehérvár Heritage, G. L., Large, A. R. G. (2009): Laser scanning for the environmental sciences. Blackwell Publishing Ltd., Oxford p. Lénárt Cs., Bíró T., Burai P., Tomor T. (2010): Légi lézerszkenner (LIDAR) alkalmazása a vízügyi térképezésben és tervezésben. XXVIII. Országos Vándorgyűlés. Sopron. 1-6.

8 Lerma García, J. L., Van Genechten, B., Heine, E., Santana Quintero, M. (2008): Theory and practice on Terrestrial Laser Scanning. Editorial de la Universidad Politécnica de Valencia 261 p. Ligetvári F. (2006): Felmelegedés és vizeink. Agroinform Kiadó, Budapest. 238 p. Mosonyi E. (1954): Országos Vízgazdálkodási Keretterv. A Magyar Tudományos Akadémia Műszaki Tudományok Osztályának Közleményei. Nagy A., Nyéki J, Szabó Z., Soltész M., Tamás J. (2011): Pallagi gyümölcsös talaj és vízgazdálkodási tulajdonságainak térbeli értékelése. Klíma-21 Füzetek. 64: Pálfai I. (2005): Belvizek és aszályok Magyarországon (Hidrológiai tanulmányok). Közlekedési Dokumentációs Kft. Budapest. 492 p. Pásztor L., Pálfai I., Bozán Cs., Körösparti J., Szabó J. (2004): Quantifying and mapping lowland excess water hazard. The 19 th ESRI Europen User Conference. Koppenhága, Dánia Petró T. (2011): A helyi vízkár elleni védekezés helyzete napjainkban, a védekezés feladatai. Hadmérnök. 5 (1): Szatmári J., Szijj N., Mucsi L., Tobak Z., van Leeuwen, B., Lévai Cs., Dolleschall J. (2011a): A belvízelöntések térképezését és a belvízképződés modellezését megalapozó térbeli adatgyűjtés. [In. Lóki J. (szerk.) Az elmélet és gyakorlat találkozása a térinformatikában II.] Debrecen Szatmári J., Tobak Z., van Leeuwen, B, Dolleschall J. (2011b): A belvízelöntések térképezését megalapozó adatgyűjtés és a belvízképződés modellezése neurális hálózattal. Földrajzi Közlemények. 135 (4): Tamás J. (2003): Problems and solutions of field scale agro-ecological data acquisition and data interpretations in agroinformatical domain. Applied Ecology and Environmental Research. 1 (1-2): Tamás J. (2011): Vízrendezés és belvízgazdálkodás almaültetvényekben. [In: Tamás J. (szerk.): Almaültetvények vízkészlet-gazdálkodása.] Debreceni Egyedem, AGTC Kutatási és Fejlesztési Intézet; Kecskeméti Főiskola, Kertészeti Főiskolai Kar Várallyay Gy. (1989): Soil degradation process and their control in Hungary. Land Degradation & Development. 1 (3): Várallyay Gy. (2001): Soil conditions influencing extreme hydrological events. In: Proc. 19 th European Regional Conference of ICID, Brno, Csehország. 161: 1-9. Várallyay Gy. (2002): A mezőgazdasági vízgazdálkodás talajtani alapjai. Egyetemi jegyzet, FVM Vízgazdálkodási Osztály, Budapest-Gödöllő. 171 p.

9 Várallyay Gy., Rajkai K., Klimes-Szmik A. (1979): A belvízképződésre ható talajtani tényezők. MTA TAKI Budapest. Vosselman G., Hans-Gerd M. (2010): Airborne and Terrestrial Laser Scanning. Whittles Publishing, CRC Press. 336 p.