UNIVERZA V LJUBLJANI FILOZOFSKA FAKULTETA ODDELEK ZA GEOGRAFIJO
MAŠA ADLEŠIČ
Uporaba lidarsko zajetih podatkov za zaznavanje razlik gostote uspevanja visokega rastlinstva
Zaključna seminarska naloga
Ljubljana, 2021
UNIVERZA V LJUBLJANI FILOZOFSKA FAKULTETA ODDELEK ZA GEOGRAFIJO
MAŠA ADLEŠIČ
Uporaba lidarsko zajetih podatkov za zaznavanje razlik gostote uspevanja visokega rastlinstva
Zaključna seminarska naloga
Mentor: doc. dr. Blaž Repe Univerzitetni študijski program
prve stopnje: GEOGRAFIJA
Zahvala
Zahvaljujem se mentorju doc. dr. Blažu Repetu za potrpežljivost, nasvete in pomoč pri izdelavi zaključne seminarske naloge ter družini za vso podporo ter spodbude tekom pisanja.
Izvleček
Uporaba lidarsko zajetih podatkov za zaznavanje razlik gostote uspevanja visokega rastlinstva
V zaključni seminarski nalogi sta predstavljeni dve različni metodi zaznavanja gostote visoke vegetacije s pomočjo lidarskih podatkov. Postopek zaznavanja posameznih drevesnih krošenj smo izdelali v programskem orodju ArcMap 10.8.1. Izbrali smo si 1 km2 velika območja za 4 različne gozdne združbe v Sloveniji (gozdna združba dinarskega gorskega gozda jelke in bukve, gozdna združba acidofilnega borovega gozda, gozdna združba bukovega gozda z gradnom ter gozdna združba primorskega gozda gradna, puhastega hrasta in kraškega jesena) ter zanje izračunali število drevesnih krošenj. Metodo izdelave digitalnega modela krošenj ter metodo segmentacije smo na koncu med seboj primerjali, izločili neustrezne točke ter območja in tako dobili število zaznanih drevesnih krošenj na območjih, katerim smo določili, da se tam pojavlja gozd. Izkazalo se je, da sta metodi pri zaznavanju gostote delno uspešni, za večjo točnost rezultatov in njihovo preverjanje pa bi priporočili še terensko delo.
Ključne besede: daljinsko zaznavanje, LiDAR, digitalni model krošenj, GIS
Abstract
The use of lidar data for detection of differences in high vegetation density
In the study, two different methods of detecting the density of high vegetation with the help of lidar data are presented. The procedure for detecting individual tree canopies was developed in the software tool ArcMap 10.8.1. We selected the areas of 1 km2 covered by 4 different forest associations (Orno-Quercetum pubescentis, Querco petraeae-Fagetum, Abieti-Fagetum dinaricum, Vaccinio myrtilli-Pinetum sylvestris) and calculated the number of tree canopies. At the end, we compared the method of making a digital canopy model and the method of watershed segmentation. We eliminated inadequate points and areas and thus obtained the number of detected tree canopies within areas where forest had previously been determined. The methods have proved to be partially successful at detecting tree density, and fieldwork would be recommended for verification and to increase the accuracy of the results.
Key words: remote sensing, LiDAR, digital canopy model, GIS
Kazalo
1. Uvod ... 1
1.1 Namen ... 1
1.2 Cilji ... 1
1.3 Hipoteze ... 2
2. Pregled literature in dosedanjih preučevanj ... 3
3. Teoretična izhodišča ... 4
3.1 Daljinsko zaznavanje ... 4
3.1.1 Lidarski podatki ... 4
3.2 Pregled izbranih gozdnih združb ... 6
4. Metode dela ... 13
4.1 Izbor preučevanih gozdnih združb ... 13
4.1.1 Geografski oris izbranih območij ... 14
4.1.2 Tehnični oris izbranih lidarskih listov, katera prekrivajo izbrana območja ... 19
4.2 Izbor in priprava podatkov ... 19
4.2.1 Postopek določanja gostote z izdelavo digitalnega modela krošenj ... 19
4.2.2 Postopek določanja gostote s postopkom segmentacije ... 21
5. Rezultati ... 25
5.1 Gozdna združba dinarskega gorskega gozda jelke in bukve... 26
5.2 Gozdna združba acidofilnega borovega gozda. ... 29
5.3 Gozdna združba bukovega gozda z gradnom ... 31
5.4 Gozdna združba primorskega gozda gradna, puhastega hrasta in kraškega jesena. 34 5.5 Ugotovitev razlik gostote med posameznimi gozdnimi združbami ... 37
6. Sklep ... 39
7. Summary ... 41
8. Viri in literatura ... 43
9. Seznam slik, grafikonov, enačb in preglednic ... 46
9.1 Slike ... 46
9.2 Grafikoni ... 46
9.3 Preglednice ... 47
1 1. Uvod
Zgodovina daljinskega zaznavanja sega v čase Galilea Galilei, kateri je prvi razvil in uporabil teleskop za opazovanje nočnega neba, kasneje v 19. stoletju pa so baloni omogočili opazovanje zemlje iz zraka. Tako je Gaspard Felix Tournachon s svojim balonom in meritvami zemeljskega površja, postavil temelje današnjega daljinskega zaznavanja. Kasnejši razvoj je obsegal vse od nesreč z baloni, pritrjevanja lahkih kamer na golobe, pa vse do končnega razvoja letalstva v začetku 20. stoletja. Leta 1908 so tako nastale prve letalske fotografije pokrajine. Vse pridobljeno znanje so uporabili med obema svetovnima vojnama v vojaške namene, konec petdesetih let pa je tehnološki razvoj omogočil izstrelitev prvih satelitov v vesolje. Tehnologija je napredovala in v začetku devetdesetih let se pojavi radarsko snemanje, v zadnjih letih pa je v porastu bolj natančen Lidar (Oštir, 2006).
Lidarski podatki so bili v gozdarske namene prvič uporabljeni v osemdesetih letih prejšnjega stoletja, ko so z njim ugotavljali višino, gostoto ter vrstno sestavo gozdov. V naslednjem desetletju, zaradi dodane GPS tehnologije, snemanje omogoča pridobitev tridimenzionalnih podatkov o odbojih. Tako so se analize razširile še na določanje nadmorskih višin reliefa, ocene višine gozdnih sestojev ter ocenjevanje lesne zaloge (Kobler, 2011). S tehnološkim napredkom se izvaja vedno bolj natančno snemanje površja, z vedno bolj točnimi podatki. To omogoča vedno večji spekter analiziranja površja in vedno bolj natančne rezultate.
Prav podatki, pridobljeni z laserskim skeniranjem površja, so za našo zaključno seminarsko nalogo ključnega pomena. Za celotno ozemlje Slovenije so lidarski podatki javno dostopni na spletni strani Agencije RS za okolje
(http://gis.arso.gov.si/evode/profile.aspx?id=atlas_voda_Lidar@Arso&culture=en-US , citirano 29. 7. 2021) in nam omogočajo nemalo analiz površja in objektov, ki se nahajajo na njem.
V zaključni seminarski nalogi je predstavljen en izmed načinov, kako lahko s kabinetnim delom ugotovimo gostoto visoke vegetacije na izbranih območjih v Sloveniji. Izbrali smo štiri različne gozdne združbe v Sloveniji, za vsako posamezno pa 1 km2 veliko reprezentativno območje. Glavni kriterij za izbor območij je bila lokacija, ki zagotavlja čim večjo prostorsko razpršenost po več pokrajinskih enotah Slovenije. Pri izboru manjšega dela območja smo upoštevali čim manjšo reliefno razslojenost, saj bolj ravno površje omogoča bolj natančno lasersko skeniranje in s tem natančnejše rezultate analiz.
1.1 Namen
Namen zaključne seminarske naloge je s pomočjo LiDAR podatkov zaznati, ali obstajajo razlike v gostoti visoke vegetacije med izbranimi območji štirih različnih gozdnih združb v Sloveniji. Postopek smo izvajali s pomočjo programskega orodja ArcMap 10.8.1. Za dosego cilja smo uporabili metodo določanja gostote visoke vegetacije s pomočjo izdelave digitalnega modela krošenj ter metodo segmentacije. Dobljene rezultate obeh posameznih metod smo na koncu združili, primerjali in ovrednotili končne rezultate.
1.2 Cilji
Za izdelavo diplomskega dela smo si zastavili naslednje cilje:
1. Pregled literature o daljinskem zaznavanju, predvsem o LiDAR posnetkih in podatkih.
2. Pregled literature o štirih izbranih gozdnih združbah.
3. Izbrati ustrezen postopek za kabinetno zaznavanje razlik v gostoti s pomočjo ustrezne programske opreme.
4. Analiza območja s postopkom določanja gostote visoke vegetacije s pomočjo digitalnega modela krošenj.
5. Analiza območja s postopkom segmentacije.
6. Združitev in primerjava dobljenih rezultatov posamezne metode.
7. Kartografski prikaz dobljenih rezultatov ter njihova interpretacija.
8. Ovrednotenje izbranih metod za uporabnost v nadaljnjih podobnih analizah ter možnosti za nadaljnjo uporabo.
1.3 Hipoteze
1. hipoteza: Z izbranimi metodami je mogoče natančno zaznati gostoto visoke vegetacije.
Hipoteza se nanaša na postopek ugotavljanja gostote visoke vegetacije z izbranima dvema metodama, uporabljenima v zaključni seminarski nalogi. Glavni temelji metod so uporaba LiDAR podatkov, izdelava digitalnega modela krošenj, izdelava digitalnega modela tal ter uporaba hidroloških orodij za izdelavo t.i. watershed segmentacije.
hipoteza: Z izbranim postopkom dela je mogoče nadomestiti izvajanje štetja dreves na terenu.
Druga hipoteza pa se nanaša na možnost uporabe izbranih metod za pridobitev točnih in natančnih podatkov, ki bi nadomestili terensko delo in tako omogočili hitrejše pridobivanje podatkov. Hipoteza je predvsem odvisna od uporabljenih vhodnih podatkov, njihove točnosti ter natančnosti.
3 2. Pregled literature in dosedanjih preučevanj
Začetki uporabe laserskega skeniranja v gozdarske namene na svetovni ravni segajo v osemdeseta leta prejšnjega stoletja, ko so prvič uporabili profilni lidar za izvajanje meritev višine, gostote in vrstne sestave gozdov. V devetdesetih letih so se izboljšale tehnologije, ki so omogočile snemanje tridimenzionalnih koordinat točk odbojev in izdelavo digitalnega modela reliefa posledično pa ocenjevanje povprečne višine sestojev in zaloge lesa. S tem se je razvila tudi klasifikacija drevesnih vrst s pomočjo daljinskega zaznavanja, ocenjevanje hitrosti rasti gozda ter zaznavanje poškodb ali posek v gozdu (Kobler, 2011).
Prvi, ki je objavil raziskovanje in uporabljanje podatkov laserskega skeniranja površja je bil Arp leta 1982. Analiziral je površje v tropskem deževnem gozdu (Arp in sod., 1982).
V tujini so podatki laserskega skeniranja v gozdarstvu uporabljeni predvsem pri raziskavah, ko se analizira večja območja. Zadnje čase se vse več analiz izvaja tudi za manjša območja kot npr. analiza hidroloških razmer, ekološke študije… Zahvala gre napredku tehnologije ter posledičnemu zmanjšanju stroškov, ki nastanejo pri izvedbi skeniranja.
Uporaba tehnik daljinskega zaznavanja v gozdarstvu je v Sloveniji že nekaj let v porastu, a se še vedno razvija in še ni popolnoma uveljavljena. Z omenjeno tehniko se v Sloveniji predvsem ukvarjata dr. Milan Kobal ter dr. Andrej Kobler s sodelavci (Kobal, Triplat, Krajnc, 2014).
Marca 2017 je v Geodetskem vestniku izšel članek z naslovom Ločevanje iglavcev in listavcev na podlagi neobdelane intenzitete laserskih točk. V njem je opisana problematika zaznavanja dreves s pomočjo laserskega skeniranja, predvsem zaradi različne olistanosti, oblike krošnje ter lastnosti uporabljenih naprav. Ugotovili so, da lahko s pomočjo uporabe različne intenzitete laserskih podatkov, dobro ločijo med iglastimi ter listnatimi drevesnimi vrstami (Triglav Čekada, Lavrič, Kosmatin Fras, 2017).
Na oddelku za Gozdarstvo in obnovljive gozdne vire je v zadnjih letih nastalo kar nekaj diplomskih ali magistrskih nalog na temo gozdov in uporabe lasersko zajetih podatkov. Po pregledu literature smo ugotovili, da se večina njih navezuje na ocenjevanje poškodovanosti gozdov (npr. zaradi žledoloma ali vetroloma), ocenjevanje lesne zaloge, uporabnost lidarskih podatkov pri izdelavi sečno-spravilnih načrtov, hidroloških študij ter umestitvi gozdnih prometnic v prostor (Benčina, 2017; Perko, 2018).
Na oddelku za geografijo je tudi nastalo nekaj na tematiko daljinskega zaznavanja, nekaj tudi v povezavi z vegetacijo. Nina Krašovec je v svojem magistrskem delu s pomočjo laserskega skeniranja površja zaznavala odmrla stoječa drevesa v obdobjih rasti in mirovanja (Krašovec, 2021). Zaključna seminarska naloga z naslovom Ocena stanja gozdov zaradi napada podlubnikov s pomočjo daljinskega zaznavanja na izbranem območju pa je delo Nataše Balant (Balant, 2018). Leta 2016 je Gašper Cerar izdelal diplomsko delo z naslovom Samodejno izdelovanje kart gostote vegetacije s pomočjo LiDAR-skega snemanja za potrebe orientacijskega teka. Več različnih del pa je na oddelku za geografijo nastalo na tematiko daljinskega zaznavanja in lidarskih podatkov, a ne v povezavi z gozdom ampak z drugimi področji.
3. Teoretična izhodišča 3.1 Daljinsko zaznavanje
Pri daljinskem zaznavanju gre za pridobivanje informacij o Zemljinem površju (tudi Lune, Venere, Marsa in drugih bližnjih planetov), brez neposrednega stika z njim. Tako zapisujemo in zaznavamo elektromagnetno valovanje, ki se od površja odbije. Zaznano valovanje nato obdelujemo, analiziramo ter na koncu uporabimo v različnih aplikacijah, katere omogočijo prostorski prikaz podatkov (Oštir, 2006).
V daljinsko zaznavanje so vštete tri skupine področij in sicer aero fotogrametrija, terestična fotogrametrija in lasersko skeniranje. Daljinsko zaznavanje vključuje tudi uporabo in obdelavo satelitskih posnetkov.
Aerofotografiranje Slovenije je pripomoglo k nastanku in vzdrževanju različnih kart, izdelavi ortofota, digitalnega modela reliefa itd.
Terestična fotogrametrija se nanaša na manjše, bolj lokalne objekte in med drugim zajema 3D-modele spomenikov in objektov kulturne dediščine.
Satelitski posnetki se uporabljajo predvsem za analize pokrovnosti tal, razširjenosti določene kmetijske kulture in okoljskih problematikah.
Lasersko skeniranje zajema obdelavo laserskih (surovih) podatkov, klasifikacijo georeferenciranega oblaka točk ter nadaljnje analize dobljenih podatkov, ki so podrobneje predstavljene v naslednjem podpoglavju. (Bric, 2020)
3.1.1 Lidarski podatki
Lidar (ang. Light Detection And Ranging) oziroma svetlobno zaznavanje in merjenje razdalj je ena izmed tehnik daljinskega zaznavanja površja. Razvoj lidarskega snemanja je omogočil tehnološki napredek in izboljšanje GNSS. Skeniranje omogoča aktivni instrument, ki pošilja kratke impulze laserskih žarkov proti opazovanemu predmetu in spremlja njihov odboj.
Trenutno lidarski sistem zaznavanja površja omogoča enega najbolj natančnih načinov izdelave digitalnih modelov višin in njegovih nadaljnjih analiz (Oštir, 2006).
Naprava za snemanje je nameščena na zračno plovilo, katero leti nad površjem in do njega pošilja laserske pulze. Oblika snemalnega vzorca je odvisna od višine in hitrosti leta ter razslojenosti površja, prav tako pa je odvisna od delovanja skenerja. Zaradi omenjenih razlogov so lahko pridobljene (zaznane) točke razporejene zelo neenakomerno, zato pri lidarskih podatkih ne govorimo o razdaljah med posameznimi zajetimi točkami ampak o gostoti točk na določeno površinsko enoto (Oštir, 2006).
Pri skeniranju površja je najpomembnejša meritev časa, ki preteče med oddanim laserskim signalom, odbojem od odbojne površine (npr. tla) in zajemom signala s senzorjem. Na podlagi časovne komponente lahko določimo razdaljo, če pa poznamo še točno lokacijo senzorja, v vsakem trenutku, pa lahko določimo še 3D koordinato vsakega odboja. S tem dobimo t.i. oblak točk katerega je mogoče analizirati in s tem pridobiti številne uporabne rezultate (Gozdarski inštitut Slovenije, 2020).
Zaenkrat LiDAR velja za edino tehnologijo na svetu, ki je sposobna pridobiti celotno vertikalno podobo gozdnega sestoja ali posameznega drevesa, vse od tal pa do vrha krošnje.
To omogočajo majhne vrzeli med listi, iglicami in vejami, ki omogočijo laserskemu žarku, da
5 drevesa. Ti podatki so primerni za analizo in nadaljnje raziskave, predvsem za potrebe vrednotenja zgradbe gozdov (Pirotti, Kobal, Roussel, 2017).
Slika 1: Shematski prikaz laserskega skeniranja površja in odbojev vzdolž vegetacije
. Vir: Kobal, 2014.
En izmed pomembnejših parametrov laserskega skeniranja površja in vegetacije je zgradba gozda. Veliko do sedaj objavljenih metod se osredotoča na iglaste gozdove, saj so ti mnogo enostavnejši za analiziranje kot pa listnati in mešani gozdovi. Prav tako je natančnost analize odvisna od naklona površja, bolj kot je relief strm, bolj netočno bo laser zajel oblak točk.
(Kobal, Triplat, Krajnc, 2014). S tega vidika je analiza slovenskih gozdov z metodo laserskega skeniranja otežena. Kobler v svoji doktorski disertaciji navaja, da je zgoraj omenjena večja natančnost raziskav v borealnih gozdovih posledica večje strukturne in vrstne homogenosti.
Mešani in listnati gozdovi, ki se pojavljajo v Srednji Evropi in tudi v Sloveniji so strukturno bolj heterogeni in zato je njihova analiza otežena. V borealnih gozdovih je zaradi koničastih oblik krošenj proces segmentacije lažji in bolj natančen. (Kobler, 2011).
Poleg zgradbe gozda pa je treba pri analizah sestojnih kazalnikov (npr. srednja sestojna višina iz katere z nadaljnjo analizo dobimo podatke o količini lesne zaloge sestoja) upoštevati tudi stopnjo penetracije laserskih žarkov skozi profil vegetacije do tal. Od količine žarkov, ki uspejo prodreti do tal, je odvisna kakovost izdelave digitalnega modela reliefa (DMR) ter posledično kakovost digitalnega modela krošenj. Bukovi sestoji na primer tvorijo zelo gosto pregrado in posledično pri snemanju 50 točk / m2 do tal prodre zgolj 1 točka (Kobal, Triplat, Krajnc, 2014).
Kvalitetno izdelan DMR je osnovni predpogoj za ocenjevanje relativnih višin dreves in posledično analizo notranje strukture gozda. Da najnižji odboji predstavljajo tla lahko drži zgolj na odprtih površinah kot je npr. travnik ali redko poraščena površina. Za izdelavo kvalitetnega DMR poznamo več algoritmov, ki oblak točk razvrstijo v skupine glede na lokacijo odboja (tla, vegetacija, grajeni objekti…). Tak postopek se imenuje filtriranje in en izmed načinov filtriranja je segmentacija. Ta način deluje po principu segmentiranja in klasificiranja sosednjih točk glede na njihove medsebojne višinske razlike (Kobler, 2011).
Torej, pri filtriranju izločimo vse neželene odboje, kar pomeni, da če želimo iz pridobljenih podatkov ustvariti digitalni model krošenj, odstranimo vse ostale odboje, uporabimo pa zgolj odboje iz vrha vegetacijskega pokrova.
Poleg filtriranja pa poznamo še dve glavni tehniki obdelave lidarskih podatkov. To sta klasifikacija in modeliranje. Pri prvi gre za prepoznavanje izbranih struktur, objektov in oblik,
z modeliranjem pa na primer dobimo izris navpičnega profila izbranega objekta, drevesa itd.
(Oštir, 2006).
3.2 Pregled izbranih gozdnih združb
Glavni dejavnik za izbor štirih gozdnih združb primernih za analizo gostote je bil njihov prostorski vzorec razporeditve v Sloveniji. Izbrali smo štiri različne lokacije posamezne gozdne združbe in s tem zavzeli štiri različne pokrajinske enote v Sloveniji, vsako z značilnimi rastiščnimi pogoji.
Dinarski gorski gozd jelke in bukve (Abieti-Fagetum dinaricum – Treg. 1957)
Po analizi različnih podatkovnih slojev vegetacijskih kart v različnih merilih (1:400. 000 ter 1:50.000), smo ugotovili, da je na lokaciji dinarskih jelovo-bukovih gozdov prisotna asociacija združbe bukve in spomladanske torilnice (Omphalodo – Fagetum; Marinček, 1993).
Značilna je za predele slovenskih visokih dinarsko kraških planot (Trnovski gozd, Kočevski rog in Snežnik), na nadmorskih višinah od 700 do 1200 m. Za kraške planote je značilno zelo razgibano površje, veliko je vrtač in brezn, najdemo tudi kraška polja.
Prevladuje apnenčasta matična podlaga, na kateri se razvijejo različni tipi prsti. Gre za preplet rendzin, rjavih pokarbonatnih prsti ter izpranih rjavih pokarbonatnih prsti. Podnebne razmere so za rast gozda optimalne, saj so slovenske kraške planote orografska pregrada, kjer pade zadostna količina padavin.
Dinarski gorski gozd jelke in bukve je v prvi vrsti predvsem gospodarski gozd, deloma pa opravlja tudi varovalno vlogo. Ti gozdovi spadajo med gospodarsko najpomembnejše gozdove v Sloveniji (Marinček, Čarni, 2002).
Jelka (Abies alba) je ena izmed desetih slovenskih avtohtonih vrst iglastih dreves. Takoj za smreko in bukvijo je na tretjem mestu najpomembnejša drevesna vrsta v slovenskih gozdovih, saj predstavlja 9 % lesne zaloge (Gozd in gozdarstvo, 2021). Zraste do 50 m visoko s prsnim premerom debla do dveh metrov. Pri mladih drevesih se razvije stožčasta krošnja, ki s starostjo postane valjasta ali jajčasta. Za starejša drevesa je značilen tudi gnezdast oziroma potlačen vrh. Je vednozelen iglavec, kateremu najbolj ustreza rast na sveži, globoki in hranilni prsti. Jelka potrebuje zadostno količino zračne vlage, suša in mraz ji ne odgovarjata.
Podobno kot bukev tudi jelka dobro prenaša senco, znani so primeri, ko majna drevesa v senci ostalih, večjih dreves preživijo tudi več kot 200 let. Razširjena je po celi Evropi, najpogosteje raste na nadmorski višini 800 do 1500 m. Najdemo jo v Alpah, Vogezih in Juri, na Balkanu, Karpatih, celo na Korziki, Apeninskem polotoku, v Centralnem masivu ter Pirenejih. V Sloveniji jo je največ v dinarskem ter preddinarskem svetu, raste pa po vsej državi, med 800 in 1200 m nadmorske višine. Redko najdemo jelkine čiste sestoje, največkrat je del mešanih gozdov z bukvijo (Brus, 2012).
7 Bukev (Fagus sylvatica) spada med bukovke in je en izmed najbolj razširjenih listavcev na slovenskem. Danes predstavlja 29 % delež slovenske lesne zaloge. Drevesa v sestojih dosežejo višine do 40 m in starost tudi do 600 let (Gozd in gozdarstvo, 2021). Krošnja tega listopadnega drevesa je zaobljena, najraje pa ima sveža in globoka humusna tla obogatena s kalcijem. Je sencozdržna vrsta, direktna izpostavljenost soncu ji ne ustreza. Rada ima vlago in toploto, hladno kontinentalno podnebje ji ne ustreza. V Alpah je razširjena tudi do nadmorske višine 1700 m, v Apeninih celo do 1950 m. Razširjena je po celi Evropi, med južno Skandinavijo, Pireneji, Ukrajino ter Balkanskim polotokom. V Sloveniji je razširjena povsod, razen na poplavnih ravnicah severovzhodne Slovenije ter sušnih območjih jugozahodne Slovenije. Uspeva do zgornje gozdne meje, ponekod je celo njena glavna drevesna vrsta. Leta 2010 je bukev s skupnim deležem lesne zaloge (31,8 %) prehitela smreko in je tako znova postala slovenska najpogostejša drevesna vrsta (Brus, 2012).
Slika 2: Karta gozdne združbe Abieti-Fagetum dinaricum
Acidofilni borov gozd (Vaccinio myrtilli-Pinetum sylvestris – Kobenza 1930)
Gozdna združba predalpskega acidofilnega borovega gozda je v Sloveniji zabeležena na 220 km2 (Biro za gozdarsko načrtovanje, 1973).
Borove gozdove najdemo tam, kjer rastiščni pogoji ne omogočajo rasti iglavcev. Ti pogoji so eni izmed najbolj skrajnih, pogosto prizadetih zaradi vpliva človeka. Takoj, ko se pogoji izboljšajo do te mere, da bor ne predstavlja več konkurence za ostale, bolj zahtevne drevesne vrste, ga le te nadomestijo. V Sloveniji se pojavljajo gozdovi s črnim (Pinus nigra) in rdečim borom (Pinus sylvestris), ki se na naravnih rastiščih pojavljajo le na manjših površinah, več jih najdemo kot spremenjene borove gozdove. (Mihelčič, 2008). Naravni gozdni sestoji borovega gozda v Sloveniji imajo velik pomen kot eno izmed najbolj ohranjenih oblik naravne gozdne vegetacije. Sekundarni tip borovih gozdov pa uspeva na tako skrajnih rastiščih, da je gospodarjenje s takim gozdom skoraj nemogoče. Glavna gozdnogospodarska vloga je varovalni gozd, kjer gre predvsem za preprečevanje različnih tipov erozije (Dakskobler, Kutnar, Rozman, 2015).
Sekundarni borovi gozdovi so se razvili tam, kjer je v preteklosti človek zaradi svojih potreb najbolj posegal v gozd. En izmed glavnih razlogov je uvedba hlevskega načina domače živinoreje, ki se pojavi konec 18. stoletja. S to uvedbo se hkrati pojavi množično steljarjenje, ki ima še danes vidne posledice v gozdovih. Za zagotavljanje stelje je človek grabil odpadno listje iz gozda in tako odnašal vso gozdno biomaso. Dolgo let se je odstranjevalo vse, od zeliščne in mahovne plasti do zgornjega mineralnega horizonta skupaj s koreninami. Danes človekove posege v gozd vidimo kot spremenjeno drevesno sestavo, prevladujoča vrsta je rdeči bor, v podrasti pa najdemo borovnico in orlovo praprot. Tla so močno zakisana ampak na določenih območjih pa se že vidijo spremembe, ko se v gozdu začnejo pojavljati zahtevnejše listopadne drevesne vrste, kot so bukev (Fagus sylvatica) in pravi kostanj (Castanea sativa), ki s svojim listnatim odpadom postopoma izboljšujejo osiromašena tla (Mihelčič, 2008).
Združba uspeva na nadmorskih višinah med 300 in 500 m, naseljuje predvsem kopaste grebene, položna pobočja in ravninski svet. Matična podlaga so permokarbonski skrilavi glinenci, peščenjaki, breče in pleistocenske ilovice. Na taki matični podlagi se razvijejo siromašne prsti (rankerji in plitve distrične rjave prsti) (Marinček, Čarni, 2002).
Rdeči bor (Pinus sylvestris) zraste do 30 m (izjemoma tudi do 40 m) v višino, njegov prsni premer pa je do 1 m. Izoblikuje si močan in globok koreninski sistem, s katerim se tako trdno drži tal, da ga močan veter prej prelomi kot pa izruje iz tal. Borova krošnja je stožčaste oblike, ki se s starostjo spremeni v dežnikasto krošnjo. Rdeči bor je pionirska vrsta, zato mu ustrezajo tudi najrevnejša in najbolj izčrpana rastišča, najraje pa ima vlažna in kisla, suha in kisla ali suha in bazična rastišča. Dobro prenaša sušo in tudi nizke temperature, ne ustreza pa mu sneg, saj mu ta pogosto lomi veje in vrhove. Zaradi pionirskih lastnosti je rdeči bor ena izmed vrst z najbolj širokim arealom. Najdemo ga povsod med Pireneji in Mandžurijo v Sibiriji, na Škotskem in vse do balkanskih gorovij. V Sloveniji rdeči bor s 4,9 % predstavlja največjo zalogo borovega lesa. Raste po vsej državi ampak ne sklenjeno, v manjših otočkih.
Zaradi pionirskih lastnosti je današnja razširjenost rdečega bora v veliki meri posledica nekdanjega prekomernega siromašenja gozdnatih območji, kar enačimo z umetno razširitvijo. Ampak njegova naselitev na osiromašena in degradirana območja pomeni pomoč pri spontanem vračanju naravne listnate vegetacije nazaj na območja, kjer je bila taka vegetacija prisotna v zgodovini (Brus, 2012).
9 Slika 3: Karta gozdne združbe Vaccinio myrtilli-Pinetum sylvestris
Primorski gozd gradna, puhastega hrasta in kraškega jesena (Orno-Quercetum petraeae- pubescentis - Koš. 1974)
Po analizi natančnejše vegetacijske karte in sicer v merilu 1:400.000 sta na tem delu prisotni dve gozdni združbi: združba hrasta gradna in jesenske vilovine (Seslerio autumnalis- Quercetum petraeae; Poldini 1964) ter združba puhastega hrasta in črnega gabra (Ostryo carpinifoliae-Quercetum pubescentis; Horvat 1950). V manjši meri je prisotna še drugotna združba črnega gabra in jesenske vilovine (Seslerio autumnalis-Ostryetum carpinifoliae;
Zupančič 1999), ki se razprostira zgolj na slabih 85 km2 (Marinček, Čarni, 2002).
Za združbo gradna in jesenske vilovine (Seslerio autumnalis-Quercetum petraeae; Poldini 1964) je značilna izrazita submediteranska rastiščna lega. Ti gozdovi uspevajo na gričevnatem in podgorskem delu submediteranske Slovenije na nadmorski višini od 50 do 500 m. Matična podlaga je predvsem fliš, redko tudi apnenec. Na flišu se razvije rjava evtrična, redko distrična prst, na apnencu pa jerovica oziroma redkeje rjava pokarbonatna prst. Združbi najbolj odgovarjajo strmine do 30 ° naklona, kjer se razvijejo razmeroma globoke prsti. Drevesnim vrstam so ljubše osojne lege in ne direktna sončna svetloba.
Uspevajo v toplem submediteranskem podnebju s povprečno letno količino padavin od 1000 do 1600 mm. Povprečna letna temperatura je od 10 °C do 12 °C (Dakskobler, Kutnar, Zupančič, 2014). Nadmorska višina, kjer najdemo združbo je od 100 do 100 m, predvsem v hladnih legah. Zaradi optimalnih pogojev (zadosti vlage in osojne lege) so drevesa v teh sestojih najvišja. Povprečna višina drevesne plasti znaša 15 m, posamezna drevesa lahko dosežejo višino do 20 m. Povprečni premeri so od 15 do 30 cm, redko do 40 cm
Za združbo puhastega hrasta in črnega gabra (Ostryo carpinifoliae-Quercetum pubescentis;
Horvat 1950). je značilno, da jo najdemo na različnih legah in naklonih na razgibanem karbonatnem površju. Tako kot za združbo gradna in jesenske vilovine tudi tu prevladuje submediteranska klima, s srednjo letno količino padavin 1200 mm ter povprečno letno temperaturo 12 °C. Drevesna plast je v poprečju visoka med 6 in 15 m. Njena pokrovnost je med 80 in 90 % a sta grmovna in zeliščna plast dobro razviti. Gozd ima predvsem varovalno vlogo.
V manjši meri se na območju pojavlja tudi drugotna združba črnega gabra in jesenske vilovine (Seslerio autumnalis-Ostryetum carpinifoliae; Zupančič 1999). Najdemo jo med 200 in 1200 m nadmorske višine, značilna pa je zadostna količina padavin (1300 do 1600 mm letno). Povprečna letna temperatura zraka je med 10 in 20 °. Gre za sekundarno združbo, ki se pojavlja predvsem na rastiščih primernih za združbo puhastega hrasta in črnega gabra in tudi na potencialnih rastiščih združbe bukve in jesenske vilovine. Gozd črnega gabra in jesenske vilovine je nizek gozd, z višino dreves med 3 in 10 m. Ponekod manjka drevesna plast, zato se na takih območjih dobro razvijeta grmovna in zeliščna plast. Gozd je pomemben kot varovalni gozd, saj varuje plitva kraška tla pred erozijo (tako vetrno kot vodno) (Marinček, Čarni, 2002).
Črni gaber (Ostrya carpinifolia) je do 20 m visoko drevo, s široko razvejano krošnjo in močnim, masivnim deblom. V Sloveniji je najbolj razširjen na Krasu, najdemo pa ga tudi drugje v sredozemskem svetu v sobivanju z malim jesenom ter puhastim hrastom. Ustrezajo mu prisojne lege, kjer dobi dovolj toplote in svetlobe za rast, zato ni nič nenavadnega, da bomo črni gaber opazili tudi na prisojnih pobočjih v alpskem svetu (npr. Komarča in Pršivec v Bohinju). V splošnem pa je območje njegove rasti razširjeno po vsej južni in vzhodni Evropi, od juga Francije pa vse do Kavkaza na vzhodu. Prav tako kot rdeči bor je tudi črni gaber pionirska vrsta, ki nemalokrat sestavlja pomembne varovalne gozdove, ki stabilizirajo pobočja in jih tako ščitijo pred erozijo (Brus, 2012).
Puhasti hrast (Quercus pubescenes) zraste do 20 m v višino in ima do 2 m debelo deblo.
Njegova krošnja je tako kot pri črnem gabru široko razraščena, njegov koreninski sistem pa je globok in močan. Ime je dobil zaradi mladih puhastih listov, ki pa s časoma ogolijo in postanejo usnjati. Najbolj mu ustrezajo karbonatna tla, najdemo pa ga tudi na silikatni matični podlagi, a je tu manj konkurenčen ostalim vrstam. Je najpomembnejši graditelj varovalnih gozdov v slovenskem submediteranskem okolju. Preprečuje erozijo in degradacijo plitvih in skeletnih tal. Za uspevanje potrebuje veliko toplote in svetlobe, nizkih temperatur pa ne prenaša, zato je značilen za Goriška brda, Kras in Vipavsko dolino in tudi na južnih pobočjih v preostalih delih Slovenije. Po Evropi ga zasledimo po vsem Sredozemlju, Mali Aziji, tudi na Krimu in Kavkazu pa še na Češkem in v dolini reke Ren v Nemčij (Brus, 2012).
Hrast graden (Quercus petraea) s svojim ravnim, do 3 m širokim deblom, ki je razvit visoko v krošnjo, zraste do 40 m visoko. Krošnja je močno razvejana a je manj mogočna kot krošnja hrasta doba. Najbolj mu ustrezajo rahla, dobro zračna in rahlo kisla tla. Redkeje ga najdemo na apnencih, zaradi zračnosti so bolj primerna peščeno glinasta tla. Bolje od prevelike vlažnosti in nizkih temperatur prenaša zmerno sušo in toploto. Na severu se njegovo rastišče razteza vse do skrajnega južnega dela Skandinavije, na vhodu pa do Poljske oziroma na jugovzhodu celo do Kavkaza. Za slovensko območje velja, da je graden najpogostejša vrsta hrasta in hkrati tudi četrta najpogostejša drevesna vrsta pri nas. Naravno razraščen je v gričevnatem svetu ter toplih delih hribovji, najdemo ga tudi v alpski in dinarski Sloveniji (Brus, 2012).
11 Slika 4: Karta gozdne združbe Orno-Quercetum petraeae-pubescentis
Bukov gozd z gradnom (Querco petraeae-Fagetum - Koš. 1961)
Natančnejša vegetacijska karta gozdnih združb v merilu 1:50.000 (list Novo mesto) in vegetacijska karta gozdnih združb v merilu 1:400.000 sta na območjih, kjer je po manj natančni vegetacijski karti v merilu 1:100.000 bukov gozd z gradnom pokazali, da se na preučevanjem kvadratnem kilometru nahaja združba bukve in pravega kostanja (Castaneo sativae – Fagetum; (M. Wraber 1955) Marinček, Zupančič, 1995).
Združba bukve in pravega kostanja je omejena na podgorski pas, kjer so srednje strmi do strmi nakloni (10 ° do 40 °) na nadmorskih višinah med 100 in 700 m. Matična podlaga so zmerno kisloljubne nekarbonatne kamnine (peščenjaki, laporji, andezitni tuf…). Na omenjenih kamninah se razvijejo srednje globoke do globoke, zelo distrične prsti, na manjših območjih najdemo tudi evtična rjava tla. Rodovitna rastišča se razvijejo na osojnih legah v širokih jarkih, kjer je celo leto na voljo dovolj vode. Na bolj strmih pobočjih in prisojah, kjer je razpoložljive vode manj, pa so rastišča manj rodovitna.
Dobro ohranjenih gozdov bukve in pravega kostanja je malo, zaradi različne rabe gozda so se oblikovali različni stadiji. Največji delež danes predstavljajo mešani gozdovi gradna in rdečega bora s podraslo borovnico, ponekod pa najdemo tudi drugotne gozdove rdečega bora. Zaradi močno labilnih lastnosti tal, ki se ob nepravilnem gospodarjenju relativno hitro zakisajo, je mnogo rastišč izgubilo svoj gozdni značaj. Danes pa opuščanje pašništva pripelje do zaraščanja takih površin, predvsem prevladuje smreka, ki pa še dodatno poslabša talne razmere (Marinček, Čarni, Košir,… 2006).
Do 35 m visoko in do 3 m debelo drevo pravega kostanja (Castanea sativa) z mogočno in široko krošnjo ima v Sloveniji dva značilna območja razširjenosti. Prvo je celinsko, s središčem v Posavju, drugo pa je ob spodjem toku Soče, vse do Brkinov, Krasa in slovenske Istre. Celinsko območje rastišča kostanja se razteza vse od Haloz, slovenskih goric, Goričkega, na gorenjskem vse do Mojstrane, ob toku Drave, najdemo pa ga tudi v Beli krajini. V splošnem lahko rečemo, da izvira iz Sredozemlja, a so ga v preteklosti razširili po skoraj celi Evropi. Ker je bila umetna razširitev že tako dolgo nazaj, se danes ne da več ugotoviti njegove naravne meje razširjenosti. Optimalni pogoji za rast so globoka, rahla, zmerno vlažna in s humusom ter kalcijem obogatena prst. Uspeva na nekarbonatni matični podlagi, kar zagotavlja ustrezno kislost prsti na kateri uspeva. Odgovarja mu veliko toplote, topla in ne preveč sušna poletja in milo zimo. Kjer dobi zadosti toplote je polsencozdržen, če pa je rastišče hladnejše pa je drevo svetloljubno (Brus, 2012).
Slika 5: Karta gozdne združbe Querco petraeae-Fagetum
13 4. Metode dela
Po izboru štirih različnih gozdnih združb smo znotraj njih izbrali štiri kvadratne enote v velikosti 1 km2, vsako posamezno enoto za svojo gozdno združbo. Pregledali smo literaturo in naredili geografski oris posameznih območij, prav tako pa smo pridobili podatke o izvedbi laserskega skeniranja posameznega območja in naredili še tehnični oris lidarskih listov, kateri prekrivajo izbrana območja.
Vsako enoto smo ločeno analizirali z uporabo dveh različnih metod. Določili smo gostoto vegetacijskega pokrova s pomočjo izdelave digitalnega modela krošenj, s pomočjo segmentacije pa smo določili število drevesnih krošenj. Dobljene vmesne rezultate smo reklasificirali na podlagi vmesnih rezultatov prve izvedene analize in tako prišli do končnega števila drevesnih krošenj.
Vsak korak je natančno opisan v sledečih podpoglavjih, na sliki 6 pa je predstavljena strnjena oblika uporabljene metodologije.
Slika 6: Shema metodologije.
Avtorica: Maša Adlešič, 2021.
4.1 Izbor preučevanih gozdnih združb
Sprva smo analizirali sloj Gozdnovegetacijske karte Slovenije v merilu 1:100.000 (Biro za gozdarsko načrtovanje, 1973). Na karti se nahaja 70 kategorij (vključno s kategorijo ostalo ter kategorijo zaraščanje). Največja po površini je združba Dinarski gorski gozd jelke in bukve (Abieti-Fagetum dinaricum), ki meri 1206 km2. V preglednici 1 so predstavljene površine največjih desetih gozdnih združb v Sloveniji.
Preglednica 1: Razvrstitev gozdnih združb Slovenije glede na površino.
Slovensko ime združbe Latinsko ime združbe Površina (km2)
Dinarski gorski gozd jelke in bukve (AF) Abieti-Fagetum dinaricum 1206
Acidofilni bukov gozd z rebrenjačo (BF) Blechno-Fagetum 1112
Bukov gozd z gradnom (QF) Querco petraeae-Fagetum 1038
Preddinarski predgorski bukov gozd z lobodiko (HF4)
Hacquetio-Fagetum var.
Ruscus hypoglossum 726
Primorski gozd gradna, puhastega
hrasta in kraškega jesena (SO) Orno-Quercetum petraeae-pubescentis 622
Alpski bukov gozd (AnF3) Anemone trifoliae-Fagetum 545
Preddinarski nižinski gozd gradna in belega gabra z vimkom (QC4)
Hacquetio-Carpinetum var. Epimedium
alpinum 532
Termofilni bukov gozd (OF) Ostryo-Fagetum 464
Jelov gozd s praprotmi (DA) Dryopterido-Abietetum 420
Bukov gozd s kresničevjem (ArF) Arunco-Fagetum 378
Vir podatkov: Gozdnovegetacijska karta Slovenije 1:100.000 (Biro za gozdarsko načrtovanje, 1973?).
V zaključni seminarski nalogi smo analizirali 4 izbrane gozdne združbe, glavni kriterij za izbor pa je bila čim večja zastopanost različnih slovenskih pokrajin. Od izbranih združb ima največjo površino združba dinarskega gorskega gozda jelke in bukve in meri 1206 km2. V najmanjši meri je zastopana združba acidofilnega borovega gozda, ki meri zgolj 220 km2. Primorski gozd gradna, puhastega hrasta in kraškega jesena se razteza na 662 km2, bukov gozd z gradnom pa na 1038 km2.
4.1.1 Geografski oris izbranih območij
Izbrano območje analiziranja rastišča dinarskih jelovo-bukovih gozdov se nahaja na jugozahodnem delu Slovenije severno od Snežnika. Testno območje, veliko 1 km2 ima najvišjo točko na 1254 metrih nadmorske višine, najnižja točka pa je na 984 metrih.
Povprečna nadmorska višina območja je 1122 metrov. Podnebje na tem območju je podnebje nižjega gorskega sveta v zahodni Sloveniji. To podnebje spada v širšo skupino gorskega podnebja, za katerega je značilna povprečna temperatura -3 °C v najhladnejšem mesecu ter temperature višje od 10 °C v najtoplejšem mesecu. Gorska podnebja v Sloveniji so po padavinah razdeljena v dve skupini. Na zahodu območja prejmejo več padavin, saj ležijo pred orografsko pregrado. Tako letno v goratem svetu zahodne Slovenije pade med 1600 in 3000 mm padavin. Padavinski režim je submediteranski, kar pomeni, da večina padavin pade v hladnem delu leta, največ oktobra in novembra (Ogrin, 1996). Povprečni naklon izbranega območja znaša 17,3°, največji delež površja pa ima vzhodno ekspozicijo (Digitalni model višin, 2011).
Prevladujoča kamnina so apnenci, na katerem se je razvilo kraško površje (OGK – list Ilirska Bistrica, 1972). Na apnencih se je značilno razvila rjava pokarbonatna prst (Pedološka karta Slovenije, 2007). Zanjo je značilno, da se razvije na karbonatni kamninski podlagi, ki pa je propustna za vodo in posledično pogosto prihaja do pojava suše. Prav zaradi tega razloga ter razgibanega terena je tu prevladujoča oblika rabe tal gozd (Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano, 2018).
Prostorski podatki Pregledovalnika podatkov o gozdovih kažejo, da je bilo preučevano območje leta 2014 prizadeto zaradi žledoloma, prav tako pa je leta 2017 območje poškodoval vetrolom, kateri je sprožil razrast podlubnikov (Pregledovalnik…, 2021). Ker so v naši zaključni seminarski nalogi uporabljeni podatki pridobljeni leta 2014, je na končne rezultate vplival zgolj žledolom.
15 Slika 7: Območje preučevanja dinarskega gorskega gozda jelke in bukve.
Območje analize gozdne združbe acidofilnega borovega gozda se nahaja sredi Udin boršta, vzhodno od vasi Spodnje Duplje in severno od vasi Strahinj. Maksimalna nadmorska višina izbranega območja je 543 metrov, najnižja pa 433 metrov. Povprečna nadmorska višina znaša 489 metrov. Podnebje izbranega območja spada v skupino zmernokontinentalih podnebij in v podskupino zmernokontinentalno podnebje zahodne in južne Slovenije.
Skupne značilnosti zmernokontinentalnih podnebij so temperature, ki v najhladnejših mesecih merijo med 0 in -3 °C, v najtoplejšem mesecu pa med 15 in 20 °C. Oktobrske temperature so značilno višje od temperatur v mesecu aprilu. Letno območja s tem podnebnim tipom prejmejo med 1300 in 2500 mm padavin, za katere je značilen submediteranski padavinski režim. Tudi na tem območju so značilne orografske padavine, ki jih prinašajo zahodni in jugozahodni vetrovi (Ogrin, 1996). Naklon na analiziranem območju se razteza med 0 in 36,6°, v povprečju pa znaša 9,2°. Zaradi relativno majhnega naklona površja je tudi ekspozicija območja bolj pestra. Največji del območja ima vzhodno ekspozicijo (Digitalni model višin, 2011).
Prevladujeta dva tipa kamninske sestave. Prvi so konglomeratni zasipi, ki se pojavljajo v dveh pasovih. Konglomerat je sestavljen iz apnenčastih prodnikov, kateri so za vodo prepustni in zato na teh delih ne najdemo površinskih voda. Na preostalem delu pa se pojavljata glina in peščenjak, ki sta neprepustna za vodo (OGK - list Kranj, 1974). Po podatkih pedološke karte Slovenije so na tem območju prisotne evtrične rjave prsti ter izprane prsti. Evtrične rjave prsti se pojavljajo le ob manjšem vodotoku, ki teče v vzhodnem delu območja, izprane prsti pa prevladujejo povsod drugod. Za izprane prsti je značilna slaba rodovitnost ter močna zakisanost, ki je posledica delovanja človeka v preteklosti ter posledično današnjih revnih iglastih gozdov, predvsem rdeče borovih, ki dajejo reven iglasti odpad in s tem še povečujejo zakisanost in izpranost (Pedološka karta Slovenije, Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano, 2007).
To dokazujejo tudi podatki Ministrstva za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano iz leta 2018, ki za celotno območje navajajo rabo tal gozd (Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano, 2018). Leta 2014 je območje prizadel žledolom (Pregledovalnik…, 2021).
Slika 8: Območje preučevanja acidofilnega borovega gozda.
Izbrano območje za analiziranje gozdne združbe bukovega gozda z gradnom se nahaja v SV delu Slovenije, južno od Ptuja ter vzhodno od Rogaške Slatine. Območje ima povprečno nadmorsko višino 466 metrov, najvišja točka meri 716 metrov, najnižja pa 335 metrov nadmorske višine. Z značilnim celinskim padavinskim režimom in količino letih padavin med 800 in 1000 mm, to območje zaznamuje subpanonsko podnebje. Povprečne temperature meseca aprila so enake oziroma višje kot temperature v mesecu oktobru (Ogrin, 1996). Po analiziranju karte izbranega območja preučevanja, smo ugotovili, da se nakloni na tem območju raztezajo med 0° in 70,8°, v povprečju pa znašajo 25,7°. Od vseh štirih izbranih preučevanih območij ima to območje v povprečju največje naklone. Prevladuje severna ekspozicija površja (Digitalni model višin, 2011). Po podatkih Ministrstva za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano naj bi bila leta 2018 na območju 95,1 ha gozda, 2,4 ha trajnih travnikov, 0,67 ha njiv, 0,53 ha pozidanih površin, 0,11 ha neobdelanih kmetijskih zemljišč, 0,07 ha dreves in grmičevja ter 0,02 ha kmetijskih zemljišč v zaraščanju (Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano, 2018.) Tudi to območje je leta 2014 zajel žledolom (Pregledovalnik…, 2021).
Na večinskem delu območja se nahaja mešanica kremenovega peska, peščenjaka, konglomerata ter manjši deli peščene gline. V zgornjem levem kotu kvadratnega območja pa sta, severno aluvij (naplavina), južno od njega pa deluvij (s kraja geneze premaknjena preperina) (OKG – list Rogatec).
17 Pedološka karta pravi, da so za območje značilne distrične rjave prsti. Te prsti se razvijejo na različnih tipih silikatnih kamnin, zanje pa je značilna kisla reakcija, na kateri uspeva kisloljubno rastlinstvo. V severnem delu preučevanega območja pa prevladujejo psevdooglejene prsti. Za slednje velja, da nastajajo tam, kjer je onemogočen odtok padavinske vode ter ne prihaja do vdora podtalnice. Zaradi nihanja količine padavinske vode, se lahko pojavi marmoriranost, ki nastane zaradi menjavanja procesa redukcije (v času, ko je prst zalita z vodo) in oksidacije (v času, ko se v prsi dlje časa zadržuje zrak). Psevdooglejene prsti so manj primerne za kmetijstvo, saj so prsti ali presuhe ali pa preveč ilovnate, zato na njih načeloma uspeva gozd. (Pedološka karta Slovenije, Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano, 2007; Repe, 2010).
Slika 9: Območje preučevanja bukovega gozda z gradnom.
Južno od vasi Pliskovica, na Krasu se nahaja območje analiziranja Primorskega gozda gradna, puhastega hrasta in kraškega jesena. Nadmorska višina območja je med 447 metri in 244 metri, s povprečno višino 326 metrov. Na tem delu je prisotno zaledno submediteransko podnebje, ki spada v skupino submediteranskih podnebij. Značilne so pozitivne januarske temperature ter temperature najtoplejšega meseca višje od 20 °C. Letno v povprečju pade med 1200 in 1700 mm padavin, značilen pa je submediteranski padavinski režim (Ogrin, 1996). Povprečni naklon tega območja znaša 10,7°, razpenja pa se med 0° in 33,4°. Pobočja imajo predvsem severno lego, saj večji del območja leži na severnem pobočju planote Žekenc (Digitalni model višin, 2011). Na izbranem, 1 km2 velikem območju poleg gozda, ki je prisoten na večini območja, najdemo še trajne travnike v velikosti 0,608 ha, posamezna drevesa in grmičevje s površino 0,04 ha ter območja zaraščanja z izmero 0,1 ha (Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano, 2020).
Prevladuje karbonatna matična podlaga in sicer kredni dolomit ter kredni zrnati apnenec (OGK – list Gorica, 1968)buko. Na njem se razvijejo slabše rodovitne prsti, značilne za Kras.
Gre za rendzine in jerovice. V večjem delu se pojavljajo rendzine, ki značilno nastanejo na vseh karbonatnih podlagah. Gre za mlade in plitve prsti, ki so sicer rodovitne ampak zaradi plitvosti na njih največkrat uspeva gozd (Pedološka karta Slovenije, Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano, 2007; Repe, 2010).
Slika 10: Območje preučevanja primorskega gozda gradna, puhastega hrasta in kraškega jesena.
19 4.1.2 Tehnični oris izbranih lidarskih listov, katera prekrivajo izbrana območja
Vsi podatki, uporabljeni v tem delu so javno dostopni, na spletni strani Agencije RS za okolje in sicer na portalu eVode. Lasersko skeniranje Slovenije je bilo naročeno s strani Ministrstva RS za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano, izvajalec snemanja pa je podjetje Flycom d.o.o. . Podatki so bili ustrezno obdelani, delno preoblikovani in filtrirani, tako da so z ustreznimi računalniškimi programi, njihovimi licencami ter znanjem pripravljeni na nadaljnje analize in raziskave. Obdelavo podatkov je izvedel Geodetski inštitut Slovenije.
Za zajem laserskih podatkov je bil uporabljen RIEGL LMS-Q780 laserski skener, kateri je bil nameščen na zračno plovilo, ki je letelo na višini med 400 in 1200 m – v primeru območja nad dinarskim gorskim gozdom jelke in bukve, ter med 1200 in 1400 m nad tlemi v vseh preostalih primerih. (GIS, 2015).
Snemanje nad dinarskim gorskim gozdom jelke in bukve je bilo izvedeno leta 2014 in sicer v mesecu februarju, marcu, juniju, avgustu, septembru, oktobru in novembru. Pri acidofilnem borovem gozdu so snemanje izvajali v letih 2014 in 2015, natančneje med julijem 2014 in marcem 2015. Septembra, novembra, decembra in februarja se snemanje ni izvajalo. Prav tako so lasersko skeniranje leta 2014 izvedli nad območjem bukovega gozda z gradnom in sicer med mesecem marcem in oktobrom, izvzeta pa sta bila meseca maj in junij (GIS, 2015).
Za zajem podatkov nad primorskih gozdom pa je bil primeren februar leta 2014 (GIS, 2014).
4.2 Izbor in priprava podatkov
Po izboru gozdnih združb, smo se lotili iskanja ustreznih podatkov za analizo. Lidarske podatke smo pridobili iz internetne strani Agencije RS za okolje (URL:
http://gis.arso.gov.si/evode/profile.aspx?id=atlas_voda_Lidar@Arso, citirano 19. 11. 2020).
Ustrezna območja smo pripravili za nadaljnjo analizo, katere postopek je opisan v naslednjih podpoglavjih.
4.2.1 Postopek določanja gostote z izdelavo digitalnega modela krošenj
Za vsako posamezno preučevano območje je bilo potrebno izdelati digitalni model krošenj (DMK), kjer gre pravzaprav za digitalni model površja (ang. Digital surface model). Površje predstavljajo krošnje in vrhovi vegetacije ter vmesni deli kjer so laserski žarki prodrli do tal.
Če bi v naši nalogi uporabili zgolj odboje od tal bi uporabljali digitalni model višin (ang.
Digital terrain model). Digitalni model krošenj torej dobimo tako, da od digitalnega modela površja odštejemo digitalni model višin.
Po izdelavi DMK je sledila še nadaljnja analiza, predstavljena v naslednjih podpoglavjih in kasneje interpretacija rezultatov.
Izbrane lidarske podatke smo prevzeli v formatu GKOT. GKOT kratica stoji za
»georeferenciran in klasificiran oblak točk«. Obdelavo lidarskih podatkov je naredil Geodetski inštitut Slovenije s programom gLidar. Elektrovodi so v našem primeru vključeni med točke visoke vegetacije, zato lahko na posameznih odsekih prihaja do minimalnih odstopanj. Klasifikacija podatkov se razdeli v 8 različnih razredov, ki so označeni z zaporednimi številkami od 0 do 7. V preglednici 2 so predstavljeni posamezni razredi klasifikacije podatkov (Geodetski inštitut…, 2015).
Preglednica 2: Klasifikacijski razredi po obdelavi surovih laserskih podatkov.
Klasificirani razredi Pomen
0 Ustvarjene, vendar nikoli klasificirane točke
1 Neklasificirane točke
2 Tla
3 Nizka vegetacija, do 1 m
4 Srednje visoka vegetacija, od 1 do 3 m
5 Visoka vegetacija, nad 3 m
6 Zgradbe
7 Nizka točka (šum)
Vir: Izvedba laserskega skeniranja Slovenije (Geodetski inštitut Slovenije, 2015).
Za analizo smo uporabili podatke formata GKOT v zapisu zLas, kateri so primerni za neposredno analiziranje v programu ArcMap.
Iz izbranih podatkov smo ustvarili 2 različna sloja, enega za tla in drugega za visoko vegetacijo. Za sloj tal smo izbrali točko razreda 2, za visoko vegetacijo pa 7.
Oba sloja analiziramo ločeno in delne rezultate obeh kasneje uporabimo za zaključek. Z orodjem LAS Point Statistic As Raster ustvarimo rastrski sloj in ga z orodjem Is Null spremenimo tako, da vse točke z oznako »No Data« dobijo vrednost 0. Orodje Con nam združi prvotno rastrsko datoteko in datoteko pridobljeno z orodjem Is Null. Delni rezultat so samo celice z vrednostmi večjimi od 0.
Ker analiziramo sloj tal ter sloj visoke vegetacije ločeno dobimo dve datoteki z različnima relativnima višinama. Z orodjem Plus združimo obe dobljeni datoteki pridobljeni z orodjem Con. Vsem celicam z orodjem Float spremenimo cele vrednosti na bolj natančno zaokrožene decimalne vrednosti in na koncu uporabimo še orodje Divide. Datoteko visoke vegetacije iz orodja Con delimo z združeno datoteko (orodje Plus ter Float) in končni rezultat je razpon vrednosti celic med 0,0 (brez zaznanih krošenj) in 1,0 (kjer je gostota krošenj največja).
Slika 11: Postopek določanja gostote dreves s pomočjo DMK.
21 4.2.2 Postopek določanja gostote s postopkom segmentacije
V poglavju je natančno opisan postopek zaznavanja števila drevesnih krošenj s pomočjo DMV (digitalni model višin) oziroma DMK (digitalni model krošenj). Rezultat analize je število krošenj in ne dejansko število posameznih dreves, saj v postopku zaznavamo zgolj krošnje, od katerih se odbije določeno število laserskih žarkov pri skeniranju površja. Ker vemo, da ima lahko posamezno drevo več krošenj, v tej analizi končni rezultati niso omejeni na število dreves. Določanje števila krošenj je odvisno od vrste dreves, starosti gozdnega sestoja, višine in gostote poraščenosti površja s posameznimi drevesi (Novotny in sod., 2011).
Izbran postopek segmentacije temelji na zaznavanju kotanj, zato smo morali za uspešno izvedeno analizo ustvariti inverzno obliko DMK. Segmentacija porečij (ang. Watershed segmetation) posnema koncept zaznavanja razvodij in porečji vodnih teles. Da določimo razvodnico oz. v našem primeru mejo med dvema krošnjama moramo ugotoviti na kateri višini se nahaja prag kopičenja vode v kotanjo oziroma ugotoviti moramo točko višine razliva.
Točka razliva je točka z najnižjo višino in za nas ne predstavlja pomembne vloge, saj nas zanimajo zgolj najnižje točke inverznega reliefa, ki predstavljajo vrhove vegetacije (Hydrology toolset, 2021). Postopek ugotovitve meje med dvema krošnjama ter ugotovitev ustrezne točke vrhov vegetacije, je opisan in prikazan s sliko 11.
Vhodni podatki so prav tako kot pri postopku določanja gostote s pomočjo DMK neobdelani lidarski podatki, preneseni v zapisu GKOT zLAS. Z orodjem Make LAS Dataset Layer smo jih uvozili v projekt in nadaljnjo analizo izvedli ločeno za sloj tal in ločeno za sloj visoke vegetacije. Rastrska podatka smo z orodjem Minus odšteli en od drugega (od visoke vegetacije odštejemo sloj tal), dobljeni vmesni rezultat pa smo z orodjem Raster calculator spremenili v inverzno obliko. To nam omogoči nadaljnjo analizo s pomočjo segmentacije porečij, katera je primarno namenjena zaznavanju kotanj. Inverzni relief smo izračunali po naslednji enačbi:
Enačba 1
𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑧𝑒𝑛 𝑟𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 = ((𝑣ℎ𝑜𝑑𝑛𝑖 𝑟𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 – 𝑚𝑎𝑥 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒) 𝑥 (−1)) + 𝑚𝑖𝑛 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒
Inverznemu sloju drevesnih krošenj smo z orodjem Flow Direction določili smer odtoka vode za vsako posamezno celico. Uporabili smo metodo D8, , ki določi smer odtoka vode tja, kjer je padec glede na sosednjo celico najstrmejši (Flow Direction, 2021).
Za konec smo uporabili še orodje Sink in z njim določili vse točke ponorov in s tem določili območja vsake krošnje. Podatke smo spremenili v vektorski zapis ter vsakemu poligonu z orodjem Feature to point določili težiščno točko. Tako smo si olajšali štetje posameznih zaznanih krošenj, izračunali še gostoto točk z orodjem Point density in pridobili primerljive rezultate dveh različnih metod.
Slika 12: Postopek določanja gostote krošenj po postopku segmentiranja.
Avtorica: Maša Adlešič, 2021.
23 Slika 13: Prikaz višine odbojev točk laserskega skeniranja.
Najvišja točka odboja se nahaja na 42,21 m, kar nam pove, da je najvišje drevo na izbranem območju visoko 42,2 m.
Slika 14: Po zapolnitvi kotanj oziroma najnižjih točk inverznega reliefa.
Uporabljeno je orodje Sink po predhodni pripravi podatkov. Rdeča območja prikazujejo najnižja ležeča območja inverznega reliefa digitalnega modela krošenj. S tem smo locirali samo vrhove posameznih drevesnih krošenj. Podlaga karte je inverzni model krošenj in kot lahko vidimo v legendi je tukaj najnižje ležeča točka – 39 m-
Slika 15: Avtomatsko zaznani vrhovi krošenj posameznih dreves.
Iz podatkov pridobljenih z uporabo orodja Sink smo sprva ustvarili vektorske poligone, katerim smo z orodjem Feature to point določili težiščne točke. Te točke predstavljajo vrhove krošenj. Po analiziranju atributivne tabele ugotovimo število krošenj na celotnem območju.
25 5. Rezultati
S pomočjo klasifikacije z izdelavo digitalnega modela krošenj smo določili, kolikšen odstotek točk laserskega skeniranja se je odbil od tal in kolikšen od vrha krošenj visoke vegetacije.
Tam, kjer je vegetacijski pokrov najgostejši in se od tal ni odbila niti ena točka so vrednosti bližje 1 (100 % odboj točk od visoke vegetacije), tam kjer pa je površje bolj odprto in kjer ni prisotne sklenjene vegetacije, pa so vrednosti bližje 0 (0 %).
Z uporabo postopka segmentacije porečij smo ugotovili število posameznih drevesnih krošenj in s tem dobili okvirno število dreves na izbranem območju. Po postopku reklasifikacije smo rezultate obeh metod združili in dobili končni rezultat gostote visoke vegetacije na izbranih območjih.
Slika 16: Orodja in potek postopka reklasifikacije.
Avtorica: Maša Adlešič, 2021.
Reklasificirali smo karto gostote vegetacijskega pokrova (pridobljeno s pomočjo prve metode, računanja digitalnega modela krošenj). Vrednosti (ki so bile razpete med 0 in 1) smo razvrstili v 2 razreda in sicer 1. razred z vrednostmi od 0 do X in 2. razred od vrednosti X do 1.
Vrednost X smo dobili po naslednji enačbi:
𝑋 = 𝑝𝑜𝑣𝑝𝑟𝑒č𝑛𝑎 𝑣𝑟𝑒𝑑𝑛𝑜𝑠𝑡 − 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑑𝑛𝑖 𝑜𝑑𝑘𝑙𝑜𝑛
Vrednost X nam pove mejo, ki predstavlja zadostno gostoto odbitih točk od vegetacije, da za te lokacije lahko rečemo, da so poraščene z vegetacijo. Vrednosti večje od X smo upoštevali, vrednosti manjše od X pa smo označili z »NoData«. Pridobljen rastrski sloj smo spremenili v vektorsko obliko brez da bi pri spremembi poenostavili poligonske oblike. Na koncu smo dobljeni sloj uporabili kot osnovo za orodje Clip, kjer smo izločili vse predhodno zaznane drevesne krošnje na območjih kjer je gostota vegetacijskega pokrova premajhna.
5.1 Gozdna združba dinarskega gorskega gozda jelke in bukve
Na območju z gozdno združbo dinarskega gorskega gozda jelke in bukve je razmerje med točkami, ki so se odbile od vegetacije in točkami, ki so dosegle tla 0,85. To pomeni, da se je 85 % točk odbilo od vegetacijskega pokrova.
Grafikon 1: Histogram gostote krošenj pri gozdni združbi dinarski gorski gozd jelke in bukve.
Avtorica: Maša Adlešič Vir podatkov: ARSO, 2020.
Na sliki 17 vidimo, da je gostota visoke vegetacije največja v spodnjem levem delu območja.
S to metodo se dobro razločijo gozdne jase ter gozdna cesta. Bolj kot to pa je pomemben podatek o povprečnem odboju od vegetacijskega pokrova, kateri za gorski gozd jelke in bukve na našem kvadratnem kilometru znaša 0,85 s standardnim odklonom 0,15. Iz teh podatkov smo dobili mejno vrednost (0, 70) med poraščenim območjem in območjem brez dreves. S šrafuro označena območja na sliki 17 so območja s premajhno vrednostjo, da bi zanje lahko rekli, da se na tem območju nahaja sklenjena vegetacija in smo jih zato izločili.
Tako smo ugotovili, da je bilo na izbranem območju sprva zaznanih 15.326 drevesnih krošenj, ki smo jih nato reducirali na število 14.557. Torej smo izločili 769 posameznih drevesnih krošenj.
27 Slika 17: Gostota vegetacijskega pokrova na območju gozdne združbe dinarskega gorskega gozda jelke in bukve.
Slika 18: Karta števila zaznanih drevesnih krošenj prej in kasneje pri dinarskem gozdu.
Vir podatkov: Agencija RS za okolje, 2020.
Avtorica: Maša Adlešič
29 5.2 Gozdna združba acidofilnega borovega gozda.
Pri acidofilnem borovem gozdu povprečna vrednost odboja laserskih žarkov od visoke vegetacije znaša 0,74, torej se je 74 % vseh točk odbilo od visoke vegetacije, preostanek točk pa od tal. Vrednost standardnega odklona na izbranem območju znaša 0,20, kar nam pove mejno vrednost X, ki je 0,54. Na karti (slika št. 14) so s šrafuro označena območja, ki smo jih izločili iz štetja drevesnih krošenj. Na območju velikem 1 km2 smo z metodo segmentacije zaznali 16.273 vrhov dreves in jih po postopku reklasifikacije izločili 2.230.
Grafikon 2: Histogram gostote krošenj pri gozdni združbi acidofilnega borovega gozda.
Avtorica: Maša Adlešič Vir podatkov: ARSO, 2020.
Slika 19: Gostota vegetacijskega pokrova na območju acidofilnega borovega gozda.
Slika 20: Karta števila zaznanih drevesnih krošenj prej in kasneje pri borovem gozdu.
Vir podatkov: Agencija RS za okolje, 2020.
Avtorica: Maša Adlešič
31 5.3 Gozdna združba bukovega gozda z gradnom
Manjše vrednosti pa smo zaznali pri gozdni združbi bukovega gozda z gradnom. Povprečna vrednost odboja od visoke vegetacije v razmerju z odboji od tal je znašala 0,68 s standardnim odklonom 0,19. Podatek nam pove, da je 68 % območja prekrito z vegetacijskim pokrovom in da se je pri skeniranju površja 68 % točk odbilo od vegetacije in ne od tal.
Grafikon 3: Histogram gostote krošenj pri gozdni združbi bukov gozd z gradnom.
Avtorica: Maša Adlešič Vir podatkov: ARSO, 2020.
Določena x vrednost po zgoraj opisani enačbi je torej 0,46. Na izbranem območju smo z metodo določanja krošenj dreves zaznali 18.860 točk. Tem točkam smo po modifikacijah odšteli 605 točk in dobili novo, bolj točno število 18.255 drevesnih krošenj. Izločene krošnje se nahajajo na območjih, ki so na karti označene s črno šrafuro.
Slika 21: Gostota vegetacijskega pokrova na območju gozdne združbe bukovega gozda z gradnom.
33 Slika 22: Karta števila zaznanih drevesnih krošenj prej in kasneje.
Vir podatkov: Agencija RS za okolje, 2020.
Avtorica: Maša Adlešič
5.4 Gozdna združba primorskega gozda gradna, puhastega hrasta in kraškega jesena.
Pri primorski gozdni združbi na izbranem območju smo zaznali najmanjšo povprečno vrednost odbojev od visoke vegetacije in sicer 0,66. To nakazuje na to, da je razmerje med tlemi in vegetacijskim pokrovom dokaj uravnoteženo. To območje je tudi edino, ki ima višek vrednosti zamaknjen proti sredini grafa.
Grafikon 4: Histogram gostote krošenj pri gozdni združbi primorski gozd gradna, puhastega hrasta in kraškega jesena.
Avtorica: Maša Adlešič Vir podatkov: ARSO, 2020.
Pri tej gozdni združbi smo izločili najmanjše število krošenj dreves po postopku reklasifikacije. Z metodo »watershed« segmentacije smo sprva zaznali 15.630 krošenj, nato pa smo jih izločili 590 in dobili novo število krošenj 15.040.
35 Slika 23: Gostota vegetacijskega pokrova na območju gozdne združbe primorskega gozda gradna, puhastega hrasta in kraškega jesena.
Slika 24: Karta števila zaznanih drevesnih krošenj prej in kasneje pri primorskem gozdu.
Vir podatkov: Agencija RS za okolje, 2020.
Avtorica: Maša Adlešič
37 5.5 Ugotovitev razlik gostote med posameznimi gozdnimi združbami
V grafikonu št. 4 so prikazane vrednosti, koliko drevesnih krošenj smo zaznali znotraj posamezne gozdne združbe. Pred izločitvijo neustreznih delov s premajhno gostoto vegetacijskega pokrova, da bi jih lahko označili za območja poraščena z visoko vegetacijo, smo največje število drevesnih krošenj zaznali pri gozdni združbi bukovega gozda z gradnom, najmanjše pa na območju z gozdno združbo dinarskega gorskega gozda jelke in bukve. Po izločitvi neustreznih delov smo ugotovili pri kateri gozdni združbi smo s tem postopkom odstranili največ zaznanih drevesnih krošenj. Največje število točk (krošenj) smo izločili pri gozdni združbi acidofilnega borovega gozda, najmanjše število točk pa je bilo izločenih pri družbi primorskega gozda. Na to vpliva še velikost izločenih površin, ki so predstavljene v preglednici 3. Površine posameznih preučevanih območij so se s tem postopkom neenakomerno zmanjšale in tako ne predstavljajo več popolnoma primerljivih poligonov za ugotavljanje razlik v gostoti visoke vegetacije med izbranimi gozdnimi združbami. Največje območje preučevanja je ostalo pri gozdni združbi bukovega gozda z gradnom in sicer v velikosti 88,575 ha. Sledi mu primorska združba s 88,555 ha velikim območjem, gorski gozd jelke in bukve (88,370 ha) ter acidofilni borov gozd s 86,715 ha. Površina izločenih območij variira predvsem zaradi izbora posameznih območij, saj se pri nekaterih pojavlja več gozdnih jas, gozdnih cest in ostalih odprtih površin, ki jih ne označujemo kot gozd.
Na koncu smo izračunali še število drevesnih krošenj na enem hektaru posamezne gozdne združbe. Uporabili smo končna števila zaznanih krošenj ter zgolj preučevano površino. Tako smo prišli do rezultatov, ki povedo, da se največ dreves na enem hektaru pojavi na območju z gozdno združbo bukovega gozda z gradnom in sicer 206,1 krošnja/ha. Ostale tri vrednosti so si med seboj dokaj primerljive, s 161,9 krošnje/ha je na zadnjem mestu borov gozd, 164,7 krošnje/ha smo našteli pri gorskem gozdu jelke in bukve ter 169,8 krošnje/ha pri primorskem gozdu gradna, puhastega hrasta ter kraškega jesena.
Na število dreves oziroma drevesnih krošenj na območju vplivajo tako naravnogeografski kot družbenogeografski dejavniki. Izstopajoče število krošenj pri gozdni združbi bukovega gozda z gradnom je tako lahko posledica različnih dejavnikov. Ker nimamo podatka o lastništvu izbranega gozda, ne moremo ugotoviti za kateri stadij gozda gre, niti ne vemo kakšno vrsto gospodarjenja z gozdom se izvaja na izbranem območju.
Preglednica 3: Velikost preučevanih območij po izločitvi neustreznih območij ter število zaznanih krošenj.
Velikost preučevanega območja (ha)
Število zaznanih krošenj
Število krošenj na enem hektarju
Bukov gozd z gradnom 88,575 18255 206,10
Primorski gozd gradna, puhastega
hrasta in kraškega jesena 88,555 15040 169,84
Dinarski gorski gozd jelke in bukve 88,370 14557 164,73
Acidofilni borov gozd 86,715 14043 161,94
