Kultúrtáj változása és a környezeti változók hatása futóbogarakra

Az élőhelyek pusztulása, megváltoztatása és feldarabolása nagy fenyegetést jelent a biodiverzitásra. Lényeges tudnunk, hogy milyen állapot, mekkora kiterjedésben őrződtek meg az élőhelyek. Az élőhelyek terület borításának számolásánál és a felszínborítás térképezésénél a műhold és légifelvételek jól hasznosíthatóak és sok információt biztosítanak. Vannak esetek, amikor ezen felvételek terepi ellenőrzése és manuális feldolgozása nem lehetséges a sűrű, áthatolhatatlan a növényzet vagy a terület mérete miatt. Ebben az esetben a távérzékelési adatok automatizált és félig automatizált módszerekkel történő feldolgozása segítheti a felszínborítás térképezését. Tesztelni kívántuk az automatizált elemzésből nyerhető eredmények megbízhatóságát ilyen esetekre nézve, LANDSAT7 műhold fotók és két időben közeli légifotó elemzésével. A vizsgálati terület szempontjából kérdés volt, hogy a felszín radar felületborítási képe (SRTM) mennyire segíti a térképezési munkát egy hullámtér esetében, illetve jelentkeznek-e a feldolgozás során különbségek a vegetációs időszakok során. A felvételeket spektrális sávban, felügyelt (maximum likelihood) módszerrel elemeztük. A felvételeknek automatizált osztályozása során egyes felszínborítási típus beazonosítása nehéz volt a víz spektrális befolyásol miatt. Az erdős területek esetén az SRTM hasznosnak bizonyult a felszínborítás osztályok különválasztásában. A két időpontból származó műholdfelvétel kompozitok elemzése azt mutatta, hogy a nyár eleji újraosztályozás mondható pontosabbnak, de a különbség a két időpont között nem volt számottevő. Emellett megállapítottuk, hogy a növényzeti és felszínborítási eredmények besorolása javítható két időben közeli légifotó kombinációjával, még akkor is, ha nem volt sikeres minden kategóriában az automatikus képelemzés a légifelvétel esetében. A vizsgálat hullámtérekeről rendelkezésünkre álló topográfiai térképek, és légifelvételek segítségével a terület tájtörténeti elemzését is elvégeztük. A fent említett topográfiai térképek és légifelvételek manuálisan digitalizálásra kerültek és az így kapott vektoros formátumok adták a táj használati elemzéseink alapját. A táj változásának történeti kutatása lehetővé teszi a múltbeli tájhasználat megismerését és ez által tájgazdálkodási, helyreállítási és megőrzési programok fejlesztését. A történelmi földhasználat és felszínborítás változásának felderítése volt a cél 1784-2005 között a Felső-Tisza két hullámtéröblözetében. Elvégeztünk egy osztály és tájszintű elemzést, amely segít megérteni a tájszerkezetben történt változásokat 1784 és 2005 között. Ezek mellett egy élőhelytérkép is készítettünk az Általános Nemzeti Élőhely-osztályozási Rendszer (Á-NÉR) felhasználásával a terület 2005-ös állapotáról, a jelenlegi részletes felszínborítás bemutatása céljából. Eredményeink azt mutatták, hogy a Felső-Tisza-vidéken korábban főként hagyományos mezőgazdasági formák fordultak elő. Azonban a vidék földhasználata sokat változott az elmúlt 200 évben. A Boroszló-kerti-hullámtéröblözetben az erdős területek drasztikus csökkenése volt tapasztalható. Emellett Foltos-kertben a szántók és gyümölcsösök folyamatos csökkenése volt megfigyelhető és helyüket a gazdasági ültetvények vették át. Azt tapasztaltuk, hogy a két szomszédos hullámtéröblözet teljesen eltérően változott 200 év során. Azonban mindkét hullámtéröblözetben intenzívebbé vált a gazdasági hasznosítás. Az aktív hullámterek rendkivül fontosak, mivel kapcsolatot biztosítanak a vizes és szárazföldi élőhelyek között, ezáltal fontos menedéket és átjárót jelenthetnek az élőlények számára. Például a futóbogaraknak (Coleoptera: Carabidea), akik ökológiailag az egyik legérzékenyebb csoport. Jó indikátor tulajdonságuknak és széleskörű elterjedésüknek köszönhetően különösen alkalmasak az élőhely változások tanulmányozására. A legújabb munkák azt mutatják, hogy a földhasználati típusok nagyobb hatással vannak előfordulásukra mint a növényzeti tulajdonságok és abiotikus változók. Ezen vizsgálatokat egészíti ki az Elba középső szakaszán végzett futóbogarakkal foglalkozó tanulmányuk. A futóbogaraknak a vegetáció struktúrájával, továbbá más biotikus és abiotikus környezeti változókkal való a kapcsolatára és annak mértékére voltunk kíváncsiak, vagyis mely tényezők mutatnak nagyobb korrelációt a futóbogarak elterjedésével egy kezelt (legeltetett, kaszált) hullámtéren. Az elvégzett kannonikus korraspondencia (CCA) és variatio partitioning elemzés azt mutatta, hogy a földhasználat volt a legnagyobb hatással a futóbogarak fajösszetételére. A környezeti változók és a vegetáció struktúra elhanyagolhatóbb hatást mutatott mint a táji változók, habár a CCA során mint fontos magyarázó tényezők jelentek meg. Továbbá az eredmények azt sugallták, hogy a vegetáció struktúra (levél alak és élettartam) egy fontos faktor csak nehezen elkülöníthető a vegetáció denzitásától. Emellett az is kiderült, hogy talaj-jellemzők lehet kevésbé fontosak a futóbogarak összetétele szempontjából a hullámtéri gyepeken mind a területkezelés, hidrológiai jellemzők és a vegetáció szerkezet. Összegezve, az optimális skála paraméter meghatározása a kulcs a sikeres automatizált és félig automatizált térképezéshez. Továbbá a hullámtereken biztosítani kell az egyes táj elemek közötti kapcsolatot táji szinten, illetve arra is összpontosítania kell, hogy vegetáció kis léptékű struktúrájának diversitását növeljük és fontoljuk meg hogy az időlegesen fennálló különböző szerkezeti elemek hatékony védelme lehet a hullámtéri biodiverzitási hotspotoknak. Cultural landscape changes have serious ecological consequences such as fragmentation and loss of habitats, specific knowledge about the background of disadvantageous processes is fundamental for the success of nature conservation. To quantify the changes of land cover and the effects of changes on the pattern and structure of landscapes a useful option is the application of aerial photographs and satellite images. Manual land cover mapping provide a sufficient level of resolution for detailed vegetation maps or land cover maps. However, in some cases it is not possible to achieve the desired information over large or impenetrable areas. In this case automated and semi-automated methods provide a means to identify the vegetation cover using remotely sensed data. Aerial photography provides information that cannot be extracted from satellite data, but also satellite data sources can provide for example infrared data about vegetation and land cover that is not available in most aerial photography. In this paper automated methods on both types of data sources were tested. We tested the reliability of satellite images (LANDSAT7) in the automated analysis in cases when dense and impenetrable vegetation does not allow information to be extracted from the vegetation if the fieldwork is not possible. Furthermore, we analysed whether the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) could help us to interpret better the vegetation on a flat area and whether there could be give differences between the beginning and end of summers. Furthermore, it was also tested whether better results could be gained for vegetation and land cover classification by merging two aerial photographs. Spectral bands were analyzed with supervised (maximum likelihood) methods. The automated identification of vegetation patches was difficult due to their heterogeneity and the permanent influence of water which can cause spectral interchanges. We established that SRTM was useful in separating the land cover classes on the floodplain area in case of wooded area. Furthermore, the analysis of satellite image composition from different dates during the vegetation season showed that both dates give reliable information regarding land cover. We established that the results of the classification could be improved by using a combination of two time close aerial photographs to map vegetation covers even if automatic image classification of the aerial photo was not successful in all categories. High quality information about earlier or present vegetation on a large area is an essential prerequisite for ensuring the conservation of ecosystems. Research into landscape history makes it possible to follow landscape changes in the past and support landscape management, conservation and restoration programs. Floodplain habitats are lost, isolated and fragmented on account of land use. Nowadays these habitats are threatened by modifications in the natural water regime, as well as agricultural and forestry practices. We examined the historical land use, land cover changes in landscape context from 1784-2005 on floodplain area of the Upper-Tisza-Region in Hungary using repeated aerial photographs and topographical maps. Beside of this a habitat map of the study area was created in 2005 to present the vegetation cover and type of these regions of Hungary using the Hungarian General National Habitat Classification System (Á-NÉR). Our analysis revealed that the major predicted changes in the study area are related to agricultural abandonment and afforestation. The comparison of land cover maps from 1784 to 2005 showed intensification of agriculture. Our results show that the Upper-Tisza region was mainly exploited under traditional agricultural systems in 18th and 19th century. In Boroszló-kert a drastic decrease in wooded areas was identified. This considerable forest shrinkage was caused by intensified agricultural land use and the agricultural policy. In Foltos-kert, croplands and orchards decreased across the time period under consideration and Foltos-kert comprised the majority of economic plantations. We established that similar floodplain areas are developed along a very different pathway during the last 200 years. Active floodplains are among such relatively unaltered habitats that are important because it provides a transition between aquatic habitats and terrestrial biotopes. Floodplains have a significant function in ecological and nature preservation as they create ecological corridors for animals and plants between different types of regions. For example for ground beetles (Coleoptera: Carabidea) which are one of the ecologically most sensitive groups. They are especially suitable for studying the effect of habitat modifications at different scales and the influence of land use. The assemblage of ground beetles indicates their strong specialization to a wide range of habitats. More publications proved that they are more associated with land use types than with plant traits and local abiotic variables. We aimed at to refine this relationship by carabid assemblages, vegetation structure and some environmental factors; furthermore we analysed which factor has a stronger effect on carabid composition on the middle sections of the Elbe River in Germany. We tested which biotic or abiotic environmental factors were more relevant on carabid assemblages in managed floodplain area. Canonical correspondence analysis and variation partitioning by redundancy analysis showed that land use (management type) was the most effective predictor of carabid species composition and that variation in environmental variables and vegetation structure also influenced species composition. The CCA and variation partitioning analysis allowed us to establish that land use had the largest influence on carabids. The environmental variables and vegetation structure showed more negligible effects than landscape variables, although they were identified by CCA as explanatory factors of carabid species composition. These results suggested that vegetation architecture (leaf shape and longevity) is an important factor when its effect is not separated from vegetation density. Furthermore, it showed that soil properties may be less important for ground beetle composition in floodplain grassland than management type, hydrology and vegetation structure. In all together, an optimal scale parameter definition was the key to successful automated and semi-automated mapping. Furthermore we should focus on increasing the fine-scale diversity of vegetation structure and consider the temporal availability of different structural elements to efficiently protect floodplain biodiversity hotspots.N