University of Zagreb. Faculty of Forestry. Department of Forest Ecology and Silviculture.
Abstract
Nacionalni park Risnjak jedan je od najboljih primjera visinske raščlanjenosti šumske vegetacije u Hrvatskoj. Nacionalnim parkom proglašen je 15. rujna 1953. godine, na inicijativu dr. Ive Horvata. Zbog svoje iznimne vegetacijske, klimatske i geomorfološke raznolikosti oduvijek je bio predmet kartografskih i drugih istraživanja. Slijedom toga, u njegovom sjeverozapadnom dijelu provedeno je kartiranje šumskih zajednica različitim metodama. Ovo se istraživanje nadovezuje na istraživanja Horvata (kartiranje od 1945. - 1953.), Vukelića (1985, 2017/2018). Prikazuje moderne metode kartiranja šumske vegetacije pomoću satelitskih snimaka. Kartiranje je provedenu u programskom paketu ArcMap 10.1 metodama nadgledane i nenadgledane klasifikacije. Rezultati ovog istraživanja ukazuju na sve prednosti kartiranja šumske vegetacije pomoću satelitskih snimaka visoke rezulucije. Usporedbom s prijašnjim istraživanjima pokazalo se da metoda nadgledane klasifikacije uz pouzdan odabir reprezantitivnih poligona kao područja učenja ostvaruje najbolje rezultateNational park Risnjak is one of the best examples of high altitude vegetation variety. Thanks to the initiative of dr. Ivo Horvat, Risnjak was declared National park on September 15th, 1953. Due to its exceptional vegetation, climatic and geomorphological diversity, it has always been the subject of cartographic and other kinds of scientific reasearch. Consequentially, the mapping of forest vegetation in the northwestern part of the Park was made using different methods. This research is based on research from Horvat (mapping from 1945. - 1953.) and Vukelić (1985, 2017/2018). It presents modern methods of mapping of forest vegetation using satellite imagery, which was done using ArcMap 10.1. programme, methods of unsupervised and supervised classification. The results of this research point out all the benefits of mapping of forest vegetation using high resolution satellite imagery. In comparison to previous studies, this one has shown that the method of supervised classification along with reliable selection of the representative polygons for ˝field of study˝ achieves the best results
