Расчистка дачного участка: Уборка дачи или участка с вывозом мусора | Расчистка дачных участков от деревьев кустарника и мусора цены в Москве

Использование промышленной техники в разы сокращает сроки расчистки участков, а работа профессионалов гарантирует качество и отсутствие разрушений и травм.

Какие разрешительные документы нужно оформить перед началом работ по очистке участка от деревьев, кустарника и мелколесья?

В России нет единого закона, где было бы четко прописано, когда нужно оформлять разрешение на вырубку зеленых насаждений, а когда нет. Плюс в каждом районе местная власть имеет право устанавливать свои правила и порядок вырубки. Но проблема еще и в том, что сама администрация часто не знает свои собственные законы и порядки. И нередки случаи, когда владелец небольшого дачного участка приходит в местную администрацию с вопросом: «Мне нужно что-то оформить перед расчисткой моего участка от деревьев и кустарника?», и ему отвечают «Ваш участок, что хотите то и делайте». НО! Если впоследствии будет разбирательство, эти устные слова к делу не приложишь. А если попросить разрешительную бумагу или хотя бы спросить в каком законе это прописано, работники администрации часто разводят руками.

На сегодняшний день сложилась следующая практика:

• Очистка участков от деревьев, кустарника, мелколесья на территории городов и крупных поселков, проводится ОБЯЗАТЕЛЬНО с оформлением официального разрешения, даже если участок находится у вас в собственности.
• На небольших дачных участках в СНТ, небольших поселках или деревнях, по факту расчистка участков проводится без оформления разрешений, проблем не возникает. Но в теории проблемы возникнуть могут, т.к. чиновник может трактовать закон не в вашу пользу и сослаться на какое-нибудь постановление 90-х годов.

Что мне нужно знать о щетке для очистки? — Служба ландшафтного дизайна и газонов Epling

29 января 2020 г. персоналом

Когда у вас есть небольшой участок в пригороде с ручным газоном, уход за ним обычно довольно прост. Но если у вас есть большой сельский участок с некоторыми дикими местами, трудно справиться с кустарником. Очистить щетку самостоятельно, независимо от того, сильно ли она заросла или просто нуждается в уходе, может оказаться огромной задачей. Часто имеет смысл вызвать профессионала, обладающего оборудованием и опытом для правильного выполнения работы.А зима — идеальное время, чтобы очистить кусты до того, как начнутся новые ростки.

Что такое кисть и зачем ее очищать?

Подумайте об этом так: сорняки — это мелочь, а щетка — это большая вещь. Обычно мы думаем о кустах как о древесной растительности, например о ветвях и ветвях деревьев, мертвых или вредных кустах, деревьях и кустах, а также о виноградных лозах и пнях. Кисть включает инвазивные или нежелательные живые растения, а также мусор. В наших краях к ним часто относятся надоедливые кустарники, такие как мультифлора роза и осенние оливки, и лозы, такие как ядовитый плющ и жимолость. Кисть имеет тенденцию вытеснять желанные растения и цветы и может быть привлекательной для змей, грызунов и других вредителей. Это также может быть угрозой безопасности и ограничивать возможности семей пользоваться открытым пространством.

Когда лучше всего снимать щетку?

Зима — идеальное время для очистки кисти. Растительность менее густая, поэтому ее легче подрезать, разгребать граблями, рыхлить и обрезать. Работа на мерзлой земле не нарушает почву и не влияет на здоровые, желанные растения поблизости. Кроме того, гораздо меньше шансов встретить змей, укусить комаров или других насекомых или прикусить ядовитый плющ во время работы в холодную погоду.

Какие инструменты мне нужны для очистки кисти?

Очистка щетки — это физически тяжелая работа, которая выходит за рамки нескольких шагов после того, как толкнуть газонокосилку. И хотя некоторым это действительно нравится, это не для всех. Если вы хотите решить эту проблему самостоятельно, вам понадобятся подходящие инструменты. Вот несколько важных инструментов для выполнения работы:

• Садовое мачете считается некоторыми экспертами лучшим инструментом для очистки древесной кисти. Это тоже отличное упражнение, но обязательно прочтите инструкции по технике безопасности и будьте внимательны при использовании мачете.
• Сучкорез с длинной ручкой просто необходим. Они похожи на секатор с очень длинной ручкой для стрижки толстых стеблей и древесных лоз.
• Лезвие канавы (также называемое колючим топором или лезвием для ремня) — это лезвие J-образной формы с длинной ручкой, которое идеально подходит для стрижки сорняков и очистки кустов, особенно для колючек или чего-либо с колючками или шипами.
• Триммер лучше всего подходит для высокой травы и может подстригать все после того, как вы удалили более крупные растения.
• Имейте под рукой бензопилу, чтобы пилить мертвые деревья, толстые бревна и ветви.
• Основы садоводства, включая легкие пружинные грабли и более тяжелые жесткие грабли, мотыгу и лопату, помогают завершить работу.
• Запомните прочные рабочие перчатки, защитные очки, защитную одежду и подходящую обувь.

Как предотвратить повторный рост кисти?

Чтобы кисть не отрастала снова, многие эксперты рекомендуют наносить химический гербицид, такой как триклопир, на срезанные пни и стебли или смешивать с почвой. Некоторым садоводам удалось использовать ландшафтные ткани и более натуральный домашний уксус и солевые растворы, чтобы предотвратить повторный рост.В нашем регионе в некоторых случаях можно также обжечь щетку, но это следует делать в тщательно контролируемых условиях и с соблюдением всех местных правил, чтобы предотвратить возгорание.

Стоит ли чистить кисть самостоятельно или нанять профессионала?

Многие из наших великолепных домов в округе Лоудоун имеют просторные участки, требующие большого ухода, выходящего за рамки простого выдергивания нескольких сорняков и скашивания травы. Очистка кистью — это факт жизни многих из нас. Некоторым людям нравится браться за такую ​​работу самостоятельно, и это вполне выполнимо. Но самоделка требует огромного количества работы и значительных затрат времени, поэтому это под силу далеко не всем. Вам также следует запланировать потратить несколько сотен долларов на оборудование, если вы впервые беретесь с этим самостоятельно. Если у вас нет времени на расчистку кистей своими руками или вы предпочитаете проводить это время, наслаждаясь пейзажем, замечательная команда Эплинга обладает навыками, инструментами и рабочей силой, чтобы сделать это так, как вы хотите. Мы также можем безопасно и эффективно обработать ваш ландшафт, чтобы кусты не отрастали снова.Сейчас идеальное время, чтобы составить план, чтобы начать отбиваться от дикой природы и открывать свой великолепный пейзаж.

ROW / Подготовка и восстановление площадки

Если вашему проекту требуются временные подъездные дороги, платформы для оборудования, рабочие площадки или временные водные переходы, компания Sterling поможет вам. Наши безопасные и эффективные услуги по подготовке площадки включают расчистку, профилирование, борьбу с эрозией, каменную кладку, матирование и ограждение. И наша команда может подготовить любое место, будь то каменистая местность, водно-болотные угодья, лесные массивы или районы, подверженные суровым погодным условиям, при этом обеспечивая минимальное нарушение полосы отвода (ROW) и прилегающих земель.

Очистка полосы

Sterling предлагает услуги по расчистке земель полосы отвода для передачи и распределения электроэнергии, газопровода, энергии ветра или тяжелых строительных проектов. Мы являемся экспертами в очистке полосы отвода земли, в том числе в удалении деревьев и кустарников для прокладки подъездных дорог и строительных площадок. Расчистка земли может быть опасной работой — наша специальная подготовка и оборудование имеют решающее значение для предотвращения травм.

Клиринговые услуги для полосы отвода включают:

• Стрижка и мульчирование древесной щеткой / подлеском
• Механическая очистка возвышенностей и водно-болотных угодий
• Ручная рубка старовозрастных опасных деревьев
• Боковая обшивка

Проблемы землевладельца

Sterling имеет подтвержденный опыт успешной работы с пострадавшими землевладельцами в различных условиях, таких как сельское хозяйство, прерии, сельские районы, водно-болотные угодья и городские / пригородные районы. От защиты чувствительных почв до обеспечения безопасности домов и предприятий во время строительства — план доступа к строительной площадке, который мы создаем, минимизирует воздействие пешеходов и транспортных средств на собственность. Мы уделяем время тому, чтобы понять и решить проблемы землевладельцев в вашем полосе отвода, чтобы ваши интересы были защищены.

Восстановление объекта

В конце проекта Sterling полностью восстановит пострадавшие районы на полосе отчуждения, оставив положительное впечатление на землевладельцев и предотвратив дорогостоящие сборы.Наши восстановительные работы — оставляя землю такой, какой мы ее нашли — лежат в основе нашего бизнеса и нашей приверженности защите вашего бизнеса и окружающей среды.

Услуги по восстановлению сайта включают:

• Оценка
• Распаковка
• Перекрашивание верхнего слоя почвы
• Посев и удобрение
• Стабилизация
• Замена забора

Отчетность по проекту

Когда проект будет завершен, мы встретимся с вами, чтобы представить обзор проекта и анализ бюджета. Эта встреча — прекрасная возможность для взаимного обзора проекта, чтобы обсудить, что сработало для вас, а где мы могли бы сделать лучше или получить новые идеи. Мы очень серьезно относимся к этой обратной связи и используем ее для улучшения нашей деятельности и построения отношений с клиентами.

городов и пригородов США теряют 36 миллионов деревьев каждый год.

Думаю, почти все знают, что мы все еще вырубаем деревья, чтобы мостить, и строить разные вещи по всей территории Соединенных Штатов.Но новый исследовательский проект, использующий сложный подход к изображениям Google Планета Земля, показывает, насколько велики и масштабны потери — и с впечатляющей точностью.

За пятилетний период с 2009 по 2014 год американские города и пригороды теряли примерно 175 000 акров леса в год. Это около 36 миллионов деревьев в год, а общее сокращение лесистой части городских ландшафтов с 42,9% до 42,2% может показаться незначительным, пока вы не начнете рассматривать и оценивать последствия.

Деревья приносят своим сообществам широкий спектр преимуществ — экологических, медицинских, духовных, и исследователи из Лесной службы США внимательно изучили всего четыре, которые сравнительно легко монетизировать.

Они пришли к выводу, что лесные площади приносят 18,3 миллиарда долларов в год американским городам и пригородам за счет очистки воздуха, улавливания углекислого газа, вызывающего потепление земного шара, охлаждения «городского теплового острова» и снижения энергопотребления.

Продолжение статьи после объявления

Они считают, что консервативная, но разумная оценка потерь деревьев на уровне, который они измерили, составляет 96 миллионов долларов в год — что также может показаться незначительным, если вы не задумаетесь, сколько времени требуется для замены зрелого продуктивного дерева.

Действительно, среди всех усложняющих факторов, связанных с географической выборкой, классификацией землепользования, интерпретацией изображений и т. Д. , Рассмотренных в этой статье, масштабные программы по пересадке деревьев, предпринятые в некоторых городах, не имели большого значения. Просто требуется слишком много времени, чтобы новое дерево стало видимым для спутника, не говоря уже о том, чтобы оно достигло размера, обеспечивающего большую экологическую ценность.

Без изменений в Миннесоте

Среди 50 штатов (плюс округ Колумбия), где измерялись потери деревьев в городах, только в трех были городские / общественные районы, где площадь лесных площадей увеличилась, и их прирост был статистически незначительным.Три других — Миннесота, Аляска и Вайоминг — практически не показали ни выигрышей, ни потерь.

Во всех остальных штатах произошло значительное сокращение лесных площадей, при этом наибольшие потери были в Оклахоме, Род-Айленде, Орегоне, Джорджии и округе Колумбия.

«Непроницаемое покрытие» застроенного ландшафта — дороги, здания, автостоянки — за пять лет выросло на 167 000 акров, и ни в одном штате не наблюдалось снижения. Наибольшие темпы роста были в Делавэре, Айове, Колорадо, Канзасе и Огайо.

Так же, как лесной покров приносит пользу, непроницаемый покров увеличивает расходы — более высокие температуры и потребление энергии, большее загрязнение воздуха, усиление наводнений, снижение качества воды.

Работу здесь выполнили Дэвид Дж. Новак и Эрик Дж. Гринфилд, оба из которых работают на Северной исследовательской станции Лесной службы в Сиракузах, штат Нью-Йорк. Они уже давно занимаются такого рода расследованиями. Новое исследование, которое обновляет и расширяет результаты более ранних исследований, было опубликовано в этом месяце в журнале Urban Forestry & Urban Greening и проводилось следующим образом:

• На основе определений «городских территорий» Бюро переписи населения (определено плотность населения) и «сообщества» (с использованием муниципальных границ), Новак и Гринфилд определили то, что они называют «городскими / общинными» районами — перекрывающиеся столичные территории, которые они определяют как «место проживания большинства людей».
• Хотя мы все можем согласиться с тем, что Google Планета Земля довольно удобна для повседневного поиска, она представляет некоторые трудности для серьезного ученого: разрешение может быть различным, как и точность меток даты. Однако, если вы сможете составить географически достоверную выборку из 100000 читаемых изображений земной поверхности, как это сделала эта команда — половину с начала пятилетнего периода исследования, в паре с половиной с конца года — вы получите где-то.
• У вас есть много работы для переводчиков-людей, обученных смотреть на каждую из этих 50 000 пар изображений и решать, какой процент в каждой из них засажен деревьями и как это изменилось за пятилетний период.(Второй набор переводчиков использовался для повторного изучения случайной выборки работы первой группы в поисках ошибок. Они не нашли многих.)
• Потому что вас также интересует, сколько земли стало непроницаемым из-за развитие, вы также учитываете изменение этой площади; покрытые проезжей частью, зданиями, автостоянками и т. п .; то, что осталось, образует категорию земель, покрытых травой или другим травяным покровом.
• (Да, есть еще категория сельскохозяйственных земель, но почти по определению она находится за пределами зоны «город / община», которая была в центре внимания данного исследования, и поэтому была проигнорирована.Как и повсюду вода.)

Интересно, хотя и не неизбежно, площадь непроницаемых земель увеличилась за пятилетний период исследования почти такими же темпами, как и потеря лесов — шесть десятых процентного пункта. Но это не потому, что мы немедленно вымощаем каждый очищенный акр; 60% попадает в траву / травяной столб, хотя бы временно. И это на суше, в том зеленом, но безлесном секторе, где появляется большинство новых непроницаемых поверхностей.

Также интересно: потери деревьев в более плотных городских центрах были примерно на 40 процентов выше, чем общие потери в мегаполисах, хотя логика подсказывает, что это не то место, где будет происходить наиболее интенсивная вырубка для новой застройки.

Продолжение статьи после объявления

Конечно, хотя развитие кажется основным фактором утраты городских лесов, есть и другие. Некоторые из них естественны и неизбежны: старение, обычные болезни, удары молнии. Другие менее так: инвазивные насекомые (изумрудный ясеносец забрал практически все ясени, которые Детройт посадил, чтобы заменить потерянные вязы), лесные пожары (вспомните прошлогоднее огненное кольцо вокруг Лос-Анджелеса) и большие штормы (знаете ли вы, что Новый Орлеан потерял 30 процентов своих тенистых деревьев из-за урагана Катрина?).

Множество преимуществ для здоровья

Если статистика Новака / Гринфилда о потере деревьев и связанных с ней затратах не впечатляет, рассмотрите растущее количество исследований, показывающих, что деревья приносят ряд преимуществ для здоровья и счастья горожан далеко за пределами немного более низких температур и несколько чище воздух.

Несколько исследований показали, что пребывание в зеленых насаждениях может быть психологически и физиологически восстановительным за счет укрепления психического здоровья, снижения неаварийной смертности, снижения заболеваемости, оцениваемой врачом, уменьшения влияния неравенства в отношении здоровья на заболеваемость, связанного с доходом, снижения артериального давления и стресса уровней, сокращая малоподвижный досуг, а также способствуя физической активности.Кроме того, зеленые насаждения могут усилить психологические и сердечно-сосудистые преимущества физической активности по сравнению с другими условиями.

Более того, экспериментальные исследования показали, что взаимодействие с природной средой может иметь положительные эффекты — после кратковременного воздействия — на память и внимание здоровых людей и популяций пациентов. Кроме того, было обнаружено, что наличие доступа к видам окружающей природы (например, из дома или с больничной койки) снижает уровень преступности и агрессии и улучшает восстановление после операции.

Я цитирую там увлекательную статью, опубликованную пару лет назад международной группой ученых во главе с Омидом Карданом из Чикагского университета, которые нашли способ соотнести наличие уличных деревьев в Торонто — как это задокументировано: почти дерево за деревом, на спутниковых снимках и городских записях — с аналогичными подробными данными о состоянии здоровья, собранными в ходе долгосрочного непрерывного опроса 225 000 жителей города.

Результаты, как они писали, «предполагают, что люди, живущие в районах с более высокой плотностью деревьев на улицах, сообщают о значительно более высоком восприятии здоровья и значительно меньшем количестве кардиометаболических состояний», независимо от преимуществ для здоровья, связанных с социально-экономическим статусом и демографическими факторами. .

Мы обнаружили, что наличие на 10 деревьев больше в городском квартале в среднем улучшает восприятие здоровья, сопоставимое с увеличением годового личного дохода на 10 000 долларов и переездом в район с более высоким средним доходом на 10 000 долларов или на 7 лет моложе.

Мы также обнаружили, что наличие еще 11 деревьев в городском квартале в среднем снижает кардиометаболические условия способами, сопоставимыми с увеличением годового личного дохода на 20 000 долларов и переездом в район с более высоким средним доходом на 20 000 долларов или равным 1.На 4 года моложе.

Я не говорю, что тебе стоит обнять ту липу на углу. Но это не могло повредить.

Продолжение статьи после объявления

* * *

Документ Новака / Гринфилда «Снижение уровня лесного покрова в городах и населенных пунктах в Соединенных Штатах» можно найти здесь, но доступ не является бесплатным. Документ Кардана «Окрестности зеленых насаждений и здоровье в большом городском центре» можно прочитать здесь бесплатно.

УРОК ОТ КЛИРИНГА: ОТСУТСТВИЕ БАНД ЗАПРЕЩАЕТСЯ

Четыре года назад, когда Тони и Полли Пеллисеры перевезли свою семью с Блю-Айленда в район Чикаго Клиринг, их больше всего беспокоил шум из соседнего аэропорта Мидуэй.

Затем, около 18 месяцев назад, они начали видеть и слышать признаки чего-то гораздо худшего. Вооруженные подростки слоняются по Западной 63-й улице, мигают знаками банд и кричат ​​на проезжающие машины. Череда краж со взломом. Граффити в переулках и на витринах магазинов. Крики мальчика, избитого ломом в переулке возле их дома за то, что он отказался присоединиться к банде.

Полли Пеллисер, мать двоих маленьких детей, беспокоилась о силах, которые могли нарушить спокойствие их стабильного, похожего на пригород, района, чего никогда не могли сделать реактивные двигатели.Она приставала к полиции и местному школьному совету, требуя большей безопасности, большего количества программ, направленных на то, чтобы не пускать детей на улицу.

У нас проблема с бандой, — предупредила она. Не будем ждать, пока случится что-то ужасное.

Мало кто слушал.

Затем две недели назад были убиты Хелена Мартин и Кэрри Ховел, две 13-летние девочки и одноклассницы в начальной школе Хейла. Когда они сидели в фургоне возле школы, он был подорван в бандитской битве за территорию, и оба подростка скончались от огнестрельных ранений в голову.

Они стали жертвами, разбудившими общину.

«Многие родители не хотели верить, что здесь проблемы с бандами», — сказал Пеллисер, владелец маникюрного салона и магазина косметики. «Они не хотят смотреть в глаза тому, что происходит, потому что, я думаю, проще игнорировать проблему, чем что-то с ней делать.

«Но я не хочу больше отдавать наших детей этим бандам».

То, что произошло в Клиринге, где сын полицейского и сын пожарного входят в число пяти молодых людей, обвиняемых по делу, является уроком для тех, кто считает, что их район или семья неуязвимы для насилия со стороны банд.

Банды терроризируют как городские улицы, так и пригородные тупики. По оценкам следователей, в пригородах округа Кук действует более 50 банд, а такие сообщества, как Эванстон, Элджин, Аврора, Мэн Тауншип и Пеория, стали свидетелями насилия, связанного с бандами.

Присоединяются не только черные или латиноамериканские дети. Белые банды существуют уже несколько десятилетий, и их битва за территорию, как показывает инцидент с Клирингом, может быть столь же смертоносной.

«Все сообщества в опасности, — сказал Ирвинг Спергель, социолог из Чикагского университета, который изучает проблемы банд на протяжении 40 лет.

«Банды в некотором роде отражают напряженность и давление людей в районе. Юго-Западная сторона меняется быстрее, чем другие части города, с приходом нового населения. Банды не перемещаются. Семьи с детьми банд переезжают. »

Это помогает объяснить, почему Папы — белая банда, распространившаяся по районам Юго-Западной стороны десять лет назад, но бездействовавшая в последнее время — получает новый старт в Клиринге, сообществе аккуратных бунгало, населенных полицейскими, пожарными и городские рабочие.

По данным чикагской полицейской публикации, банда Папы использует в своих граффити фигуру в плаще и кресте, перекликающуюся с Ку-клукс-кланом. Его деятельность в Клиринге расширилась по мере того, как туда перебрались члены уличных банд латиноамериканцев.

Студенты, живущие в этом районе, идентифицируют главных соперников Пап как «Двое шестерых» — смешанная банда мексиканцев и белых, названная в честь ее корней на 26-й улице — и Latin Kings — одна из старейших и крупнейших испаноязычных банд города.

Белые банды в кварталах среднего класса могут организовываться и действовать иначе, чем банды из бедных кварталов меньшинств, но они привлекают тех же детей по тем же причинам, говорят эксперты.

Типичный член банды — обычно мужчина, который плохо учится в школе. Многие имеют семейные проблемы и в анамнезе антисоциальное или агрессивное поведение, иногда вызванное жестоким обращением или пренебрежением. Банда предлагает чувство принадлежности, суррогатную семью и защиту, которую эти проблемные дети не могут найти дома или в школе.

«Все они руководствуются одними и теми же вещами, хотя уровень преступности зависит от каждой банды», — сказал Спергель. «У этих детей много личных проблем. Банда — это способ победить общество или друг друга.»

Родители в клиринге борются со многими проблемами по мере роста проблемы банд. Они должны найти способы контролировать своих детей и удерживать их от дурного влияния. Но, прежде всего, они должны выяснить — или признать — любое участие в банды собственных детей. Это может быть самое сложное.

Возьмем, к примеру, одного семиклассника начальной школы Хейла и его мать. Он не любит школу и часто попадает в неприятности из-за драки. Он много времени проводит за общением. с друзьями, и на него легко влияют старшие дети.

Он одевается, как в банде, с мешковатой одеждой, бейсболками и коротко выбритыми по бокам волосами. Он даже был арестован в прошлом месяце после того, как одноклассник сказал полиции, что угрожал убить его, если он не присоединится к «Двести шестеркам».

Несмотря на предупреждающие знаки, его мать настаивает, что ее сын не состоит в банде. Она сказала, что допросила своего сына и других известных «Двух шестерок» по соседству, и все они отрицают, что он состоит в банде. Мать, которая работает в ночную смену, сказала, что они с отчимом мальчика пристально следят за друзьями сына.Она также проверила его на наличие татуировок и его комнату на наличие граффити.

Ее сын, просивший не называть его имя, потому что он опасается возмездия со стороны одноклассников, сказал, что он не состоит в банде. Но он беспокоится, что он все равно находится в опасности из-за активности банд по соседству.

«Учитывая то, как я действую, и мое отношение, я могу закончить тем же самым», — сказал он, имея в виду смерть девочек. «Но я не хочу быть в банде. Это глупо. Дети присоединяются к бандам, чтобы заслужить уважение, но они не получают уважения, так в чем смысл?»

Доун Гутовски, являющаяся резидентом клиринга в течение 12 лет, считает, что решение лежит дома.Гутовски не знает, почему банды выросли в сообществе, которое, как она когда-то считала, неуязвимым. Она только знает, что больше не чувствует себя в безопасности, отправляя своего 10-летнего сына и 13-летнюю дочь в парк за их начальной школой.

«Многие из моих знакомых детей, состоящих в бандах, действительно имеют проблемы дома», — сказал Гутовски. «В результате они все остаются вместе. И, к сожалению, все, что они находят, — это проблемы. Я действительно надеюсь, что многие дети извлекут уроки из этого (двух смертей)».

Мишель Хайнен, инструктор по физкультуре в Хейл-парке, сказала, что дети, с которыми она работает, знают о бандах намного больше, чем их родители.Даже Хайнен признает, что она «не обращала внимания» на эскалацию до разрушительной смерти ее давней ученицы гимнастики Хелены Мартин.

«Это был большой тревожный звонок», — сказала она. «Это шокирует, что это находится в этом районе».

Хайнен знал, что Хелена начала общаться с «не той компанией». Последние пару месяцев она была арестована за то, что продолжала встречаться с 18-летним членом банды, который не нравился ее родителям. Ее парень, как сообщается, пытался завербовать членов своей банды, небольшой группы под названием Ridgeway Lords, на территории, которая считается территорией Пап.Этот конфликт, по-видимому, и стал причиной стрельбы.

«Может, она просто подумала, что это круто», — сказал Хайнен. «Она думала, что влюблена в него. Я изо всех сил старался сохранить ее интерес к (внеклассным программам), но она угасала. Она разрывалась между двумя разными мирами».

Во время форума на прошлой неделе жители Клиринга потребовали большей безопасности на улицах и школьной формы, чтобы не допустить модной одежды, которую предпочитают бандиты. Полли Пеллисер предложила пригласить бывших членов банды выступить в школе, чтобы отговорить маленьких детей идти по их пути, или попробовать шоковую тактику, такую ​​как поездки в тюрьму округа Кук или в морг.

Любые усилия, будь то улучшение родительского надзора или создание дополнительных внеклассных программ, имеют шанс достичь детей, пока не стало слишком поздно. Но эксперты сходятся во мнении, что от этой извечной проблемы нет волшебного лекарства.

«Нельзя просто дать ребенку баскетбольный мяч или сказать, что это вина всей семьи», — сказал Спергель. «Нет простых решений».

Упущенный из виду тип растительного покрова в урбанизированных регионах?

Abstract

Оценки городских экосистем все больше полагаются на широко доступные картографические продукты, такие как U.Национальная база данных о земном покрове (NLCD) Геологической службы (USGS) и наборы данных, в которых используются общие схемы классификации для обнаружения и моделирования крупномасштабных воздействий изменения земного покрова. Однако использование существующих картографических продуктов или схем без определения соответствующих типов городских классов, таких как полуестественные, но управляемые земельные участки, которые учитывают различия в экологических функциях из-за их проницаемых поверхностей, может серьезно затруднить оценки. Чтобы восполнить этот пробел, мы вводим управляемые вырубки типа земного покрова — полуестественные, покрытые растительностью поверхности земли с различной степенью управленческих практик — для урбанизированных ландшафтов.Мы исследуем, насколько распространены и пространственно распределены управляемые вырубки в трех быстро урбанизирующихся районах мегарегиона Чарланта, США. Мы визуально интерпретировали и нанесли на карту мелкомасштабный земной покров с особым вниманием к управляемым вырубкам с использованием изображений Национальной программы сельскохозяйственных изображений (NAIP) Министерства сельского хозяйства США (USDA) за 2012 год в пределах 150 случайно выбранных 1-километровых ² кварталов в городах Атланты, Шарлотта и Роли и сравнили наши карты с данными Национальной базы данных по земному покрову (NLCD).Мы оценили количество управляемых вырубок по сравнению с другими видами землепользования и растительного покрова, а также долю типов земного покрова в НЖК, которые аналогичны управляемым вырубкам. Наше исследование показывает, что управляемые вырубки являются наиболее распространенным типом растительного покрова в этих городах, охватывая 28% от общей площади земель, отобранных для отбора проб, что на 6,2% больше, чем общая площадь непроницаемых поверхностей. Управляемые вырубки в сочетании с лесным покровом составляют 69% проницаемых поверхностей в выбранном регионе. Мы наблюдали различия в оценках площади управляемых вырубок между данными NAIP и данными NLCD.Это предполагает использование изображений дистанционного зондирования с высоким разрешением (например, NAIP) вместо модификации данных NLCD для лучшего представления пространственной неоднородности и картирования управляемых вырубок в урбанизированных ландшафтах. Наши результаты также демонстрируют необходимость более тщательного рассмотрения управляемых вырубок и их важнейших экологических функций в ландшафтных и региональных исследованиях урбанизированных экосистем.

Образец цитирования: Сингх К.К., Мэдден М., Грей Дж., Минтемейер Р.К. (2018) Управляемая расчистка: упускаемый из виду тип земного покрова в урбанизированных регионах? PLoS ONE 13 (2): e0192822.https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192822

Редактор: Кришна Прасад Вадреву, Мэрилендский университет в Колледж-Парке, США

Поступила: 13 июля 2017 г .; Принята к печати: 31 января 2018 г .; Опубликовано: 12 февраля 2018 г.

Авторские права: © 2018 Singh et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в файлах вспомогательной информации и могут быть найдены по адресу https://figshare.com/s/b7ba65734bfa1ec8adbb вместе с 10.6084 / m9.figshare.5594629.

Финансирование: Авторы не получали специального финансирования на эту работу.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

Исследования измененных человеком экосистем часто основываются на существующих продуктах землепользования и земного покрова (LULC), таких как U.S. Геологическая служба (USGS) Национальная база данных по земному покрову (NLCD) [1, 2] или наборы данных, которые были созданы с использованием общих схем классификации LULC [3]. Использование существующих продуктов или схем полезно для многих научных вопросов, связанных с изменением земель, но общие схемы LULC могут не адекватно представлять экологические функции, которые важны для конкретных исследований, и / или могут вообще не включать важные классы. Например, землепользование, такое как проезжая часть дороги и инженерные коммуникации, которые являются проницаемыми, но регулярно управляются механической очисткой и обработкой гербицидов, часто помечаются как «развитые» во многих классификационных схемах.Понятие «застроенный» подразумевает непроницаемую поверхность и возможность повторной застройки, застройки и будущих изменений; вопреки характеристикам этих полуестественных типов земного покрова и их вкладу в экосистемные услуги. Следовательно, данные LULC без значимых типов земного покрова, которые различают экологические функции, могут поставить под угрозу наши усилия по достижению реализма в исследованиях городских экосистем. К сожалению, наше нынешнее представление об управляемых вырубках является недостаточным и представляет собой недостаточно изученную возможность, которая может принести пользу реалистичным оценкам урбанизированных экосистем.

Мы определяем регулируемые вырубки как полуестественные покрытые растительностью поверхности земли с различной степенью управленческой практики. Распространенными примерами управляемых расчисток являются парки, фарватеры и лужайки полей для гольфа, рекреационные спортивные комплексы, газоны, земли под линиями электропередач, хозяйственные коридоры, травянистые и / или заросшие деревьями медианы, а также обочины вдоль дорог, включая водоудерживающие пруды. В совокупности они представляют собой важный компонент интереса между городом и деревней из-за их способности изменять функцию экосистемы (например,g., улавливать разное количество углерода, подпитывать грунтовые воды, содержать различные виды растений и животных и влиять на сток ливневых вод), обеспечивать культурную ценность (например, озеленение для отдыха) и поддерживать благосостояние людей (т. е. предлагать безопасные плечи для автомагистралей или не допускать помех воздушным электрическим проводам). Низкая вероятность дальнейшего превращения в непроницаемое использование отделяет управляемые вырубки от других полуестественных видов землепользования в городской матрице. Однако, несмотря на то, что они составляют значительную часть городских ландшафтов и вносят значительный вклад в экосистемные услуги [4], эти территории либо не представлены явно как тип экологического функционального класса в схемах классификации LULC, либо относятся к менее специфическим классам земного покрова, которые скрывают свою уникальную экологическую функцию [5].Например, как схема классификации NLCD, так и модель классификации с высоким экологическим разрешением для городских ландшафтов и экологических систем (HERCULES) присваивают городской земной покров разной интенсивности освоенных земель (например, открытое пространство, низкая, средняя и высокая интенсивность) или типов ( например, грубая и мелкозернистая растительность) соответственно [6, 7]. Хотя значительная часть подклассов в этих типах земного покрова являются проницаемыми, они помечаются как развитые, что подразумевает возможность изменения состояния вопреки характеристикам управляемых вырубок [5].Такие типы земного покрова также влияют на пропорцию площадей в исследуемых системах, что может привести к ошибочным результатам. Например, Джулиан и Гарднер (1) использовали критерий «порог> 50%» для разделения водосборов на городские, сельскохозяйственные и лесные типы с использованием данных NLCD для анализа влияния LULC на структуру стока. Их результаты показывают, что городские водосборы были более яркими и имели меньшую гидрологическую память по сравнению с лесными водосборами. Однако отсутствие конкретики в схеме классификации может привести к тем же общим пропорциям «застроенного пространства», которые включают различное количество непроницаемой поверхности, что могло искусственно увеличить яркость ливневого стока в городских водоразделах.Точно так же включение регулируемых расчисток на уровне округа могло обеспечить улучшенную пространственно явную модель прогноза населения, учитывая, что она представляет низкие возможности перехода [8]. Следовательно, любой подход к картированию LULC, который не включает управляемые вырубки, может неадекватно решать проблемы городской экосистемы.

Открытые городские и зеленые зоны обычно используются в исследованиях городских экосистем [9–12]. Эти земельные поверхности не застроены и доступны для населения [13], но они не включают все управляемые поверхности (например,g., земли под линиями электропередач, коммуникационными коридорами, травянистыми и / или заросшими деревьями срединными участками и обочинами вдоль дорог), и они редко пересекают городские границы по сравнению с управляемыми полянами. При картировании городских ландшафтов исследования часто упускают из виду вопросы о том, что составляет эти типы почвенного покрова, их границы и пространственное распределение, как наносить на карту эти типы почвенного покрова и тип методов управления. Следовательно, картирование управляемых вырубок будет относительно сложнее из-за его определения — любые проницаемые и покрытые растительностью поверхности земли с разной степенью управленческой практики — по сравнению с любыми схемами классификации LULC общего назначения.Кроме того, пространственная структура управляемых вырубок состоит из различных размеров и неправильной формы, чередующихся с естественными и застроенными поверхностями в более мелких пространственных масштабах (рис. 1). Это делает данные дистанционного зондирования с высоким разрешением (то есть с пространственным разрешением от 1 до 5 м) идеальным выбором для картирования управляемых вырубок. Однако такие проблемы, как масштаб, стоимость и пространственно-временной охват, оставляют нам меньше возможностей для получения экономически эффективных данных с высоким разрешением [14]. Примеры включают в себя свободно доступный U.S. Данные изображений Национальной программы сельскохозяйственных изображений (NAIP) Министерства сельского хозяйства (USDA), изображения DigitalGlobe (например, IKONOS и QuickBird) и изображения Sentinel Европейского космического агентства (ESA). Такие характеристики, как пространственное разрешение в 1 метр и доступность ближнего инфракрасного диапазона, делают данные NAIP хорошим выбором для картирования урбанизированных ландшафтов среди данных дистанционного зондирования с высоким разрешением, в частности, с использованием объектно-ориентированного анализа изображений (OBIA) и визуальная интерпретация [15]. OBIA — это процесс разделения изображений дистанционного зондирования на значимые объекты изображений путем включения спектральных, пространственных и экспертных знаний.Этот метод часто используется для картографирования городских ландшафтов [16–18]. Однако успех OBIA часто зависит от наличия специализированного программного обеспечения, изображений с высоким разрешением и постоянного освещения, а также наличия экспертных знаний и знакомства с целевыми ландшафтами [19].

Рис. 1. Управляемые вырубки почвенно-покровного типа.

(a) Снимки, полученные в рамках Национальной программы сельскохозяйственных изображений 2012 года (NAIP) для подробного обзора землепользования и земного покрова через градиенты между городом и деревней. (b) Земельный покров, полученный на основе данных Национальной базы данных о земном покрове (NLCD) за 2011 год.c) оцифрованные вручную данные о земном покрове на основе NAIP.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192822.g001

Здесь мы представляем концепцию регулируемых расчисток через тематическое исследование, сосредоточенное на Атланте, Джорджия, Шарлотте, Северная Каролина, и Роли, Северная Каролина (известная вместе как мегарегион «Чарланта»). Мы рассмотрели следующие исследовательские вопросы: Насколько обширны управляемые вырубки по сравнению с другими типами растительного покрова и как площадь управляемых вырубок различается в городских районах? Как рекреационные услуги, транспорт и коммунальные услуги на управляемых вырубках различаются по площади? Наконец, мы сравнили наши результаты картирования управляемых расчисток с данными NLCD, чтобы ответить на следующие вопросы: можем ли мы изменить данные NLCD для точного представления количества управляемых вырубок в урбанизированных ландшафтах, и если да, как доля интерпретированных вручную данных, полученных с помощью NAIP управляемые вырубки по сравнению с типами земного покрова, разработанными НЖКУ?

Материалы и методы

Область исследования и источники данных

Чарланта — третий по величине мегарегион США по населению и экономике.Он расположен в физико-географической провинции Пьемонт между Аппалачскими горами и прибрежной равниной Атлантического океана (рис. 2). Холмистый ландшафт региона имеет одну из самых высоких плотностей второстепенных и третичных дорожных сетей в Соединенных Штатах и ​​имеет несколько экологических препятствий для роста, зависящего от автомобилей [20]. В мегарегионе проживает более 6% от общей численности населения США, и он быстро растет с ожидаемым увеличением на 24% в период с 2010 по 2025 год. Развитие в Чарланте характеризуется разрастающейся урбанизацией с жильем от низкой до средней плотности, что привело к конверсии лесов и сельскохозяйственных угодий с преобладанием ландшафтов в другие виды землепользования и сильно фрагментированные городские леса [20].

Рис 2. Район исследования.

Национальная база данных о земном покрове 2011 г. с наложением 25 км буферов вокруг центра Атланты (Джорджия), Шарлотты и Роли (Северная Каролина) в мегарегионе Чарланта на юго-востоке США.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192822.g002

Мы использовали два источника данных: аэрофотоснимки высокого разрешения NAIP 2012 года и данные NLCD 2011, полученные от Министерства сельского хозяйства США и Геологической службы США соответственно. .Пространственное разрешение снимков NAIP в 1 метр соответствует пространственной неоднородности типичной пригородной застройки и отражает мелкомасштабные воздействия на экологические явления. Мы выбрали изображения NAIP 2012 года по сравнению с трехдиапазонным NAIP 2011 года из-за наличия ближнего инфракрасного диапазона (то есть синего, зеленого, красного и ближнего инфракрасного диапазона). Четырехканальные изображения NAIP были получены в системе координат Универсальной поперечной проекции Меркатора (NAD 83, метры). Мы перепроецировали данные NLCD 2011 года в ту же систему координат.Данные NLCD используют схему классификации LULC с 16 классами [21] и в основном основаны на классификации данных Landsat на основе дерева решений с пространственным разрешением 30 метров [7].

Классификационные схемы для картирования управляемых вырубок в урбанизированных ландшафтах

Мы использовали уровень I схемы классификации Андерсона [22] и разделили класс «городской или застроенный» на непроницаемые поверхности и категории управляемых вырубок (далее именуемые «модифицированная схема классификации»).Схема Андерсона — это гибкая иерархическая система классификации, подходящая для определения уровня детализации и масштаба, требуемого картографическим приложением [23]. Это также основная система классификации данных NLCD. Мы выбрали схему уровня I для модификации городского или застроенного класса для (1) отображения градиента между городскими и сельскими районами на основе экологических функций, а не интенсивности земного покрова и использования, и (2) сравнения полученных из NAIP данных LULC с данными NLCD. Мы также разделили класс управляемых вырубок на три категории: рекреационные, транспортные и коммунальные, чтобы учесть различные методы управления и их пространственное соотношение.Рекреационные управляемые поляны с высоким уровнем управления могут быть покрыты травой, деревьями или обоими видами, такими как парки, лужайки, развлекательные спортивные комплексы и поля для гольфа. «Транспорт» включал в себя покрытые травой и / или деревьями срединные участки, пешеходные тротуары и обочины вдоль дорог, тогда как «коммунальный» тип включал земли под линиями электропередач. Эти регулируемые расчистки подлежат минимальной или высокой практике управления и имеют низкую вероятность изменения в будущем (Таблица 1).

Картирование растительного покрова управляемых вырубок

Мы использовали визуальную интерпретацию изображений для ручной оцифровки характеристик LULC, включая управляемые расчистки от изображений NAIP, из-за его лучших характеристик с более высокими оценками точности по сравнению с другими методами классификации, включая OBIA [24].Хотя ручная интерпретация LULC из аэрофотоснимков выполняется более 75 лет и, как известно, дает наборы данных с более высокой тематической точностью, для завершения картирования требуются значительные усилия и время. Для решения этой проблемы в радиусе 25 км вокруг каждого центра города было создано 50 случайно распределенных блоков размером 1 км ² , чтобы обеспечить адекватное представление городских, пригородных и сельских ландшафтов. Мы вручную интерпретировали и оцифровали LULC для трех городов для каждого блока выборки.Чтобы нанести на карту и отличить лес от управляемых вырубок, на которых были деревья, мы использовали минимальную единицу картографии (MMU) площадью полакра (~ 2000 м ² ) и ландшафтный контекст. Мы подсчитали общую площадь каждого типа земного покрова для каждого блока размером 1 км ² , а затем составили таблицы для всех 50 блоков.

Изменение данных NLCD

Мы повторили тот же метод для данных NLCD, оценив общую площадь каждого типа земного покрова для каждого блока размером 1 км ² , а затем составили таблицу для всех 50 блоков Атланты, Шарлотты и Роли (Таблица 2).Кроме того, оценки LULC были модифицированы для каждого блока исследуемой области в категории, подходящие для сравнения с вручную интерпретируемыми данными NAIP и для изучения возможности изменения данных NLCD для представления управляемых вырубок. Мы объединили похожие типы LULC в более широкие классы, такие как типы леса (например, лиственные, вечнозеленые и смешанные) в одну категорию лесов. Мы также объединили подкатегории разработанных типов двумя способами, чтобы представить управляемые расчистки, используя (1) сходство между подкатегориями и (2) процент непроницаемости в каждой подкатегории.Для первого объединения мы объединили низкую, среднюю и высокую интенсивность в класс непроницаемых и переименовали развитые открытые пространства в управляемые вырубки. Для второй совокупности мы объединили процент непроницаемых частей развитых (например, открытых, слабых, средних и высокоинтенсивных) типов в непроницаемые классы и объединили оставшуюся часть с травянистым почвенным покровом для создания управляемых вырубок. Согласно классификации NLCD, развитые зоны низкой интенсивности составляют до 75% открытых зеленых насаждений, а развитые зоны средней интенсивности представляют до 50% зеленых насаждений.Следовательно, объединение этих двух классов с развитой высокоинтенсивной интенсивностью в новый непроницаемый земной покров может не отражать истинную природу системы классификации NLCD. Чтобы решить эту проблему, мы также без каких-либо изменений сравнили управляемые клиринги, полученные на основе NAIP, с классификацией NLCD. Это привело к трем сравнениям, которые исследуют возможности изменения данных NLCD для представления управляемых вырубок.

Таблица 2. Оценки землепользования и земного покрова на основе 50 случайно выбранных сегментов протяженностью 1 км ² сегментов градиента между городом и деревней в радиусе 25 км вокруг каждого центра города Атланты, Шарлотты и Роли с использованием национального земельного покрова База данных.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192822.t002

Результаты

Распределение управляемых клирингов в данных LULC, полученных от NAIP

Оценка оцифрованных вручную изображений NAIP показала, что управляемые вырубки являются вторым по преобладанию типом растительного покрова после лесов как в городских, так и в региональных масштабах (Таблица 3). Управляемые вырубки покрыли 28,5% от общей площади выборки в мегарегионе Чарланта, что на 6,3% больше, чем общая непроницаемая поверхность, и на 12% ниже, чем лесной покров.Что касается совокупной проницаемой поверхности, то управляемые вырубки в сочетании с лесным покровом составляют 69% проницаемой площади в регионе с различной степенью растительности. Общая площадь управляемого клиринга незначительно варьировалась в трех городах от минимальных 24% в Роли, Северная Каролина, до максимальных 31,5% в Атланте, Джорджия. Управляемые вырубки — рекреационный тип составлял до 90% выбранной территории в каждом городе, за которыми следовали подтипы транспорта и коммунальных услуг на уровне 2% и 1% от общего нанесенного на карту LULC в Чарланте (Таблица 3).

Таблица 3. Оценки землепользования и земного покрова в градиентах между городом и деревней Атланты, Шарлотты и Роли, основанные на визуальной интерпретации изображений Национальной программы сельскохозяйственных изображений 2012 года.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192822.t003

Несоответствие в землепользовании / земельном покрове между классификационными схемами

Мы наблюдали существенные различия в общей площади управляемых вырубок в трех сравнениях оцифрованных вручную 1-метровых изображений NAIP и 30-метровых NLCD.Общая площадь управляемых расчисток по изображениям NAIP была выше, чем объединенные подкатегории (то есть сходство LULC) разработанного типа NLCD на 5,5 км ² , тогда как площадь непроницаемых поверхностей была меньше на 10 км ² (рис. Лес был преобладающим растительным покровом в обоих наборах данных (40,5% и 30,9% соответственно), за ним следовали регулируемые вырубки в данных, полученных из NAIP (28,5%), и непроницаемые поверхности в данных NLCD (29%) (Таблица 4). Управляемые поляны и непроницаемые поверхности, полученные от NAIP, составляли 6.5 км ² и 2,9 км ² ниже, соответственно, по сравнению с данными NLCD, созданными с использованием процентного непроницаемого материала (рис. 3). Мы наблюдали более высокую общую управляемую площадь вырубки как на городской, так и на региональной территории (5,5 км ² ) с использованием изображений NAIP по сравнению с исходными типами земного покрова, разработанными NLCD. Общая площадь непроницаемого земного покрова также была выше. Помимо этих вариаций, общие площади лесов, открытых водоемов и бесплодных земель по данным, полученным от NAIP, были выше, чем по данным NLCD с чистым приростом 14.5 км ² , 0,3 км ² и 0,8 км ² соответственно. Таблица 4 иллюстрирует чистое изменение (прибыли и убытки) в нанесенных на карту областях на основе оцифрованных вручную изображений NAIP и данных NLCD. В целом, ни одно из этих сравнений не показало пространственные пропорции, равные визуально интерпретированным данным LULC, поэтому адаптация данных NLCD не будет работать для представления управляемых вырубок в городских ландшафтах.

Рис. 3. Пропорции нанесенных на карту типов землепользования и земного покрова, полученные из Национальной базы данных о земном покрове (NLCD) и визуальной интерпретации изображений Национальной программы сельскохозяйственных изображений (NAIP).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192822.g003

Таблица 4. Сравнение общих оценок землепользования и земного покрова и чистого изменения (прибыли или убытка) между данными, полученными из NAIP, и данными восьми классов Схема NLCD для Атланты, Шарлотты и Роли.

Мы объединили развитую низкую, среднюю и высокую интенсивность в класс непроницаемых и заменили развитые открытые пространства на управляемую вырубку, а также объединили процент непроницаемой части развитых типов в непроницаемый класс и объединили оставшуюся часть с травянистым почвенным покровом в создавать управляемые поляны.Отсутствующие значения указывают на отсутствие сравнения.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192822.t004

Развитые и управляемые вырубки Типы растительного покрова

Совокупная площадь четырех подкатегорий развитого типа земного покрова NLCD составляет наиболее доминирующий тип земного покрова и покрывает более 50% площади в каждом городе и на региональном уровне (Таблицы 2 и 4). Когда мы исключили развитый тип открытого пространства, пропорции площади упали до 40%, 28% и 20% (Атланта, Шарлотта и Роли, соответственно), что все еще примерно на 28%, 9% и 1% выше, чем на нанесенных на карту непроницаемых поверхностях. с использованием изображений NAIP с модифицированной схемой классификации (таблица 4).

Обсуждение

Управляемые поляны, такие как газоны, общественные парки и срединные участки автомагистралей, являются неотъемлемой частью городских и пригородных ландшафтов. Как следует из названия, эти области требуют управления в виде скашивания, удаления деревьев / кустарников и / или применения гербицидов и другого ухода, чтобы оставаться в относительно очищенном состоянии. Данные LULC для городских ландшафтов, которые не учитывают регулируемые вырубки, могут ограничивать нашу способность адекватно моделировать и решать проблемы экосистемы, измененные человеком, что, в свою очередь, приводит к ошибочным или неверным политикам и методам управления.В этом исследовании мы исследовали обилие управляемых вырубок по сравнению с другими типами земного покрова, используя изображения NAIP, и сравнили это с долей типов земного покрова в данных NLCD. Управляемые вырубки в данных, полученных из NAIP, являются вторым наиболее доминирующим типом растительного покрова после лесов и составляют более четверти общей нанесенной на карту площади в мегарегионе Чарланта. Мы наблюдали большой разброс в оценках площади между данными LULC, полученными с помощью NAIP, и данными NLCD, предполагающими использование данных дистанционного зондирования с высоким разрешением для картирования управляемых вырубок по сравнению с изменением данных NLCD.Эти результаты подтверждают наше предположение о том, что более высокая доля поддерживаемых, экологически функциональных, проницаемых управляемых вырубок существует в урбанизированных ландшафтах с неадекватным представлением в различных стандартных продуктах данных и традиционных схемах классификации. Существенные различия в общей площади земного покрова между оцифрованными 1-метровыми изображениями NAIP и 30-метровыми данными NLCD, хотя и не удивительны [25, 26], все же предполагают включение управляемых вырубок в картографирование городского ландшафта для лучшего отображения экологически функциональных типов земного покрова.

Оценка площади, полученная на основе данных NAIP, показала, что управляемые вырубки являются вторым наиболее доминирующим типом растительного покрова после лесов в мегарегионе Чарланта и в каждом из трех нанесенных на карту городов. Это по существу исключает случайное доминирование среди других типов земного покрова в урбанизированных ландшафтах. В аналогичном исследовании Singh и соавт. [27] наблюдали, что управляемые вырубки являются наиболее доминирующим типом покрытия в городских и пригородных районах Шарлотты, охватывая более 38% общей площади.В исследовании Singh и др. [27] преобладание управляемых вырубок, возможно, было связано с нанесением на карту всего округа Мекленбург по сравнению с ограничением области этого исследования в пределах 25-километрового буфера от центра города с использованием 50 случайно выбранных 1. -км ² кв. Как правило, в районах, удаленных от городских центров, количество управляемых вырубок намного больше. Например, типы растительного покрова, такие как газоны, травянистые и поросшие деревьями медианы и обочины вдоль дорог, более преобладают в пригородных и загородных районах, прилегающих к городским центрам.Тем не менее, независимо от того, проводится ли картографирование городских ландшафтов по всей площади или в пределах набора случайно распределенных выборочных территорий, преобладание управляемых вырубок в урбанизированных ландшафтах является значительным. Площадь управляемых вырубок в мегарегионе Чарланта была на 4,3% выше (~ 6,5 км ² ), чем площадь освоенных открытых пространств в данных NLCD, которые, согласно определению схемы классификации NLCD, могут содержать до 20% непроницаемой поверхности. всего земного покрова [21]. Это различие является критическим, поскольку управляемые вырубки полностью проницаемы и поддерживаются, а оценки нанесенных на карту площадей основаны на выборочных площадках.

Мы ожидали, что доля регулируемых вырубок-транспортных средств будет аналогична управляемым-вырубным-рекреационным по двум причинам: во-первых, мы регулярно визуализируем травянистые и / или заросшие деревьями медианы и обочины вдоль дорог во время наших ежедневных поездок на работу, что дает нам большее понимание известности этих управляемых полян в городских ландшафтах. Во-вторых, регулируемые расчистки-транспортировка легко отличимы от других типов растительного покрова благодаря их структуре, форме и сопоставлению с другими типами растительного покрова.Однако наши результаты показывают, что транспортная подкатегория является второй наиболее доминирующей с гораздо меньшей долей площади, чем подкатегория управляемой очистки и отдыха. Этот вывод может измениться при картировании от стены до стены и может варьироваться в зависимости от региона, поскольку методы управления различаются для каждого городского региона. Мы также наблюдали трудности с выявлением и картированием земель хозяйственного назначения, за исключением земель под линиями электропередач. Следовательно, доля площади управляемых расчисток-полезностей, вероятно, также изменится, если мы будем использовать априори знаний об их существовании в городских регионах.Предлагаемые нами подкатегории управляемых вырубок могут помочь оценить влияние методов управления, таких как кошение и использование гербицидов, а также инфильтрация ливневых вод, на услуги городских экосистем, поэтому нам необходимо разработать руководящие принципы для точного картирования и дифференциации этих управляемых типов вырубок. .

Пространственное разрешение изображений NAIP в 1 м позволяет нам различать мелкомасштабные вариации между управляемыми вырубками, кронами деревьев и непроницаемыми поверхностями городских ландшафтов по сравнению с данными дистанционного зондирования среднего разрешения (например,g., Landsat) и продукты (например, данные NLCD). Мы использовали MMU площадью полакра (~ 2000 м ² ) и ландшафтный контекст, чтобы нанести на карту и дифференцировать типы растительного покрова, в частности, типы лесов и управляемых вырубок. Например, мы отобразили линейную древовидную структуру как управляемые расчистки-транспортировку, если она располагалась в пределах срединных участков дорог. Поскольку мы визуально интерпретировали и оцифровали эти типы земного покрова, мы ожидали, что оценки площадей будут точными и достоверными представлениями урбанизированных ландшафтов.Что касается изменчивости оценок площади между данными NAIP и NLCD, MMU, возможно, сыграл роль в сокращении оценок площади лесов и управляемых вырубок в данных NLCD. Новак и др. [25] наблюдали более низкий полог (небольшие участки деревьев) и оценки непроницаемого покрытия по данным NLCD 2001 года по сравнению с фотоинтерпретированными оценками изображений Google Планета Земля с высоким разрешением и объяснили эту разницу мелкомасштабными вариациями в пологе, которые не были обнаружены методом NLCD. Wickham и др. [28] и Максвелл и др. [29] наблюдали аналогичную картину в своих исследованиях с использованием данных NLCD и приписали это сглаживанию мелкомасштабных вариаций в наборах данных с более грубым разрешением.Новак и др. [25] предположили, что городское развитие приведет к увеличению непроницаемого укрытия на будущих снимках и, следовательно, к недооценке данными NLCD. Эти вопросы гораздо более важны при картировании земного покрова в городских ландшафтах. Поскольку мы вручную интерпретировали и оцифровали типы земного покрова из изображений NAIP, мы таким образом избежали проблем, упомянутых Новаком и др. [25] в их исследовании, таких как высокая временная изменчивость (с начала до конца 2000-х годов) в фотоинтерпретируемых изображениях. Поэтому стоит отметить, что данные NLCD подходят для исследований в региональном масштабе, но могут привести к нереалистичному моделированию и моделированию экологических проблем [25] в городских районах из-за непоследовательных оценок типов городского земного покрова.В целом, наше сравнение земного покрова, полученное на основе изображений NAIP и данных NLCD, показывает, что пользователи NLCD не могут изменять данные NLCD для представления управляемых вырубок. Кроме того, изменение данных NLCD за пределами заявленного классификационного описания может оказаться непрактичным.

Оценки площади управляемых вырубок с использованием изображений NAIP существенно высоки (более 25% площади всех типов LULC) и, таким образом, считаются важными в схемах классификации LULC для характеристики городских ландшафтов.Управляемые вырубки представляют собой полуестественные поверхности земли с различной степенью управления, и они часто спектрально похожи на другие покрытые растительностью (например, залежи и пастбища) и не покрытые растительностью (например, обнаженные почвы) поверхности. Важный вопрос заключается в том, как классифицировать NAIP или любые другие изображения дистанционного зондирования с высоким разрешением для картирования управляемых вырубок от стены до стены, помимо использования визуальной интерпретации? Из-за спектрального сходства между типами управляемых расчисток было бы очень сложно использовать методы автоматической цифровой классификации.Классификация OBIA может предложить многообещающее решение этой проблемы [30]. OBIA все чаще применяется с данными дистанционного зондирования высокого разрешения для создания LULC-карт от стены до стены урбанизированных ландшафтов [17]. Однако два фактора ограничивают использование OBIA при картировании управляемых вырубок. Во-первых, спектральные характеристики трех типов покровов управляемых вырубок принципиально схожи из-за наличия смешанной растительности. Во-вторых, дополнительная информация, такая как пространственная форма, размер и узор, необходима для ландшафтного контекста, чтобы идентифицировать и разграничивать управляемые вырубки.Кроме того, OBIA лучше работает со снимками со спутниковых платформ по сравнению со снимками с воздуха из-за разной освещенности и разной схемы полета над исследуемой областью. Основываясь на этом исследовании, необходимо дальнейшее изучение преимуществ и проблем OBIA, включая управляемые вырубки и подкатегории в картировании городов, а также необходимо более тщательное рассмотрение того, как управляемые вырубки функционируют иначе, чем другие городские земельные покровы.

Выводы

Управляемые вырубки представляют собой полуестественный, покрытый растительностью и экологически важный растительный покров с различной степенью управленческой практики, используемой для поддержания их очищенного и открытого статуса в урбанизированных ландшафтах.Наши результаты выдвигают на первый план управляемые вырубки как доминирующий тип растительного покрова, составляющий более четверти городского состава на территории нашей выборки. Наше исследование также демонстрирует необходимость получения управляемых вырубок с использованием данных дистанционного зондирования с высоким разрешением для получения истинных представлений о урбанизированных ландшафтах. Поскольку управляемые вырубки имеют важные функциональные отличия (покрытые растительностью, проницаемые, управляемые) по сравнению с категориями городов с развитой непроницаемой поверхностью, в которых они обычно объединяются, добавление управляемых вырубок к схемам классификации, как ожидается, улучшит прогнозы роста городов, экологическое моделирование и моделирование. городских экосистем.

Благодарности

Этой работе очень помогли обсуждения со многими коллегами, включая Дугласа Шумейкера из Центра прикладных географических информационных наук, UNC Charlotte. Мы благодарны за логистическую поддержку Центру геопространственных исследований Департамента географии Университета Джорджии в Афинах.

Список литературы

1. 1. Джулиан Дж. П., Гарднер Р. Х. Влияние растительного покрова на структуру стока в водосборных бассейнах восточного Пьемонта (США).Гидрольный процесс. 2014. 28 (3): 1525–38. WOS: 000329352400088.
2. 2. Лахуари Б., Пинг З., Георгий М., Куртис Т., Джеффри М., Марк I и др. Влияние урбанизации на приземный климат США. Environ Res Lett. 2015; 10 (8): 084010.
3. 3. Verburg PH, Neumann K, Nol L. Проблемы использования данных о землепользовании и земном покрове для исследований глобальных изменений. Global Change Biol. 2011. 17 (2): 974–89. WOS: 000285878000024.
4. 4. Сето KC, Guneralp B, Hutyra LR. Глобальные прогнозы расширения городов до 2030 года и прямого воздействия на биоразнообразие и углеродные пулы.Proc Natl Acad Sci USA. 2012. 109 (40): 16083–8. WOS: 000309611400034. pmid: 22988086
5. 5. Кэй Дж. П., Гроффман П. М., Гримм Н. Б., Бейкер Л. А., Пуят Р. В.. Четкая городская биогеохимия? Trends Ecol Evol. 2006. 21 (4): 192–9. WOS: 000237144500007. pmid: 16701085
6. 6. Каденассо М.Л., Пикетт СТА, Шварц К. Пространственная неоднородность в городских экосистемах: переосмысление земного покрова и основа для классификации. Фасад Ecol Environ. 2007. 5 (2): 80–8. WOS: 000244651300020.
7. 7. Гомер С., Дьюитц Дж., Ян Л. М., Джин С., Дэниэлсон П., Сиань Дж. И др. Завершение разработки Национальной базы данных о земном покрове на территории Соединенных Штатов за 2011 год, представляющей информацию об изменении земного покрова за десятилетие. Photogramm Eng Rem S. 2015; 81 (5): 345–54. WOS: 000354011600002.
8. 8. Макки Дж. Дж., Роуз А. Н., Брайт Е. А., Хюин Т., Бхадури Б.Л. Локально адаптивный, пространственно явный прогноз населения США на 2030 и 2050 годы. Proc Natl Acad Sci USA. 2015; 112 (5): 1344–9.WOS: 00034^{00041. pmid: 25605882}
9. 9. Гастон К.Дж., Авила-Хименес М.Л., Эдмондсон Дж.Л. ОБЗОР: Управление городскими экосистемами для товаров и услуг. J Appl Ecol. 2013; 50 (4): 830–40. WOS: 000321762

   3.

10. 10. Колдинг Дж., Бартел С., Бендт П., Снеп Р., ван дер Кнаап В., Эрнстсон Х. Городские зеленые общины: понимание городских систем общей собственности. Global Environ Chang. 2013. 23 (5): 1039–51. WOS: 000328179400022.
11. 11. Derkzen ML, van Teeffelen AJA, Verburg PH.ОБЗОР Количественная оценка услуг городских экосистем на основе данных высокого разрешения о городских зеленых насаждениях: оценка для Роттердама, Нидерланды. J Appl Ecol. 2015; 52 (4): 1020–32. WOS: 000358004300025.
12. 12. Breuste J, Artmann M, Li JX, Xie MM. Специальный выпуск о зеленой инфраструктуре для устойчивости городов. J Urban Plan Dev. 2015; 141 (3). Artn A2015001 WOS: 000359946800028.
13. 13. Агентство по охране окружающей среды. [цитируется 10 октября 2017 г.]. Доступно по адресу: https: // www3.epa.gov/region1/eco/uep/openspace.html.
14. 14. Цянь Ю.Г., Чжоу В.К., Ю. В.Дж., Пикетт STA. Количественная оценка пространственно-временной структуры городских зеленых насаждений: новые выводы из данных с высоким разрешением. Пейзаж Экол. 2015; 30 (7): 1165–73. WOS: 000357293800002.
15. 15. Чжоу В.К., Шварц К., Каденассо М.Л. Картирование неоднородности городского ландшафта: согласие между подходами визуальной интерпретации и цифровой классификации. Пейзаж Экол. 2010. 25 (1): 53–67. WOS: 0002734705.
16. 16.Чжоу В., Трой А. Объектно-ориентированный подход для анализа и характеристики городского ландшафта на уровне земельных участков. Int J Remote Sens. 2008; 29 (11): 3119–35. ISI: 000256386200006.
17. 17. Чжоу В.К., Хуанг Г.Л., Трой А., Каденассо М.Л. Объектная классификация земного покрова затененных участков на изображениях городских территорий с высоким пространственным разрешением: сравнительное исследование. Remote Sens Environ. 2009. 113 (8): 1769–77. ISI: 000267163200017.
18. 18. Лу Д.С., Хетрик С., Моран Э.Классификация земного покрова в сложном городском и сельском ландшафте с помощью изображений QuickBird. Photogramm Eng Rem S. 2010; 76 (10): 1159–68. WOS: 0002827907.
19. 19. Blaschke T, Hay GJ, Kelly M, Lang S, Hofmann P, Addink E, et al. Анализ изображений на основе географических объектов — к новой парадигме. Isprs J Photogramm. 2014; 87: 180–91. WOS: 0003315025. pmid: 24623958
20. 20. Минтемейер Р.К., Тан В.В., Дорнинг М.А., Фоглер Дж.Б., Каннифф Нью-Джерси, Сапожник Д.А. БУДУЩЕЕ: многоуровневое моделирование формирующейся структуры городского и сельского ландшафта с использованием алгоритма стохастического выращивания участков.Ann Assoc Am Geogr. 2013. 103 (4): 785–807. WOS: 000320300300003.
21. 21. Национальная база данных о земном покрове, легенда о продукте [Интернет]. (дата обращения 10.07.16). 2011 г. Доступно по адресу: https://www.mrlc.gov/nlcd11_leg.php.
22. 22. Андерсон-младший. Система классификации землепользования и земного покрова для использования с данными удаленных датчиков. Вашингтон: Правительство США. Распечатать. Выключенный.; 1976. 28 с. п.
23. 23. USGS Land Cover Institute. [цитируется 7 ноября 2017 г.]. Доступно по адресу: https: // landcover.usgs.gov/urban/umap/htmls/defs.php.
24. 24. Wells AG, Rachlow JL, Garton EO, Rice CG. Составление карт сообществ растительности на территориях обитания горных козлов в Северных касках для сохранения и управления. Appl Veg Sci. 2012; 15 (4): 560–70. WOS: 000308373500011.
25. 25. Новак DJ, Гринфилд EJ. Оценка древесного полога и непроницаемого покрытия по данным Национальной базы данных по земельному покрову в соседних Соединенных Штатах: сравнение с оценками, интерпретируемыми с помощью фотографий.Environ Manage. 2010. 46 (3): 378–90. WOS: 0002819706. pmid: 20676888
26. 26. Догерти М., Даймонд Р.Л., Гетц С., Янц К.А., Гуле Н. Оценка непроницаемых поверхностей в быстро урбанизирующемся водоразделе. Photogramm Eng Rem S. 2004; 70 (11): 1275–84. WOS: 000224887600011.
27. 27. Сингх К.К., Фоглер Дж.Б., Сапожник Д.А., Минтемейер РК. Объединение данных LiDAR-Landsat для оценки городского земного покрова на больших территориях: баланс пространственного разрешения, объема данных и точности карт.Isprs J Photogramm. 2012; 74: 110–21. WOS: 000313315400013.
28. 28. Уикхэм Дж. Д., Стехман С. В., Фрай Дж. А., Смит Дж. Х., Гомер К. Г.. Тематическая точность земельного покрова NLCD 2001 для континентальных Соединенных Штатов. Remote Sens Environ. 2010. 114 (6): 1286–96. ISI: 000276865000013.
29. 29. Максвелл С.К., Вуд Э.К., Янус А. Сравнение NLCD USGS 2001 с сельскохозяйственной переписью USDA 2002 года для верхнего Среднего Запада Соединенных Штатов. Agric, Ecosyst Environ. 2008. 127 (1–2): 141–5. WOS: 000257528100018.
30. 30. Блашке Т. Анализ изображений на основе объектов для дистанционного зондирования. Isprs J Photogramm. 2010. 65 (1): 2–16. WOS: 000274448200002.

North Suburban Tree

North Suburban Tree является крупнейшим ПОДРЯДЧИКОМ ПО КЛИРИНГАМ И ЗАГРУЗКАМ в Западной Пенсильвании,

с более чем 30-летним опытом.

Выбор правильной операции по очистке и зарезке корней имеет важное значение для продуктивности проекта.Мы задаем темп реализации проекта в срок. North Suburban Tree по размеру и силе не уступает крупным, устоявшимся предприятиям, сохраняя при этом качество и эффективность небольшой компании. Наши услуги сокращают ваши расходы, экономят ваше время и увеличивают вашу прибыль. Мы обеспечиваем профессионализм и качество, востребованные нашими клиентами.

• Сертификация DBE и WBE
• Сертификат для малого разнообразного бизнеса (SBD)
  
• Penn Dot Предварительно квалифицированный субподрядчик
• Сертифицированный подрядчик из Западной Вирджинии
• 12 Панель сертифицирована без лекарств
• Сертификаты OSHA и MSHA
• Проверено соответствие требованиям EEO
• Рекорд по безопасности, удостоенный награды
• Сертифицированный USDA Компост / Мульча 7CFR301.53
• Компост / мульча, сертифицированный STA
  

Наша деловая практика усиливает инициативу LEED «Зеленое строительство». Мы перерабатываем все наши побочные продукты. Мы стремимся к улучшению окружающей среды, что способствует устойчивому будущему и ведет к социальным и экономическим улучшениям в сообществах, в которых мы ведем бизнес.

Используя специализированное лесозаготовительное оборудование, мы можем очистить диапазон проектов от небольших сервитутов или отдельных участков под застройку до проектов размером более 100 акров.Наша операция полностью механизирована. North Suburban Tree Service может работать практически на любом типе местности, потому что у нас есть как машины с резиновыми шинами для скорости, так и гусеничные машины для крутых склонов.

• Утилизация деревьев, кустов и пней на месте
• Управление побочными продуктами
• Удаление пня
• Щеточная косилка
• Открытое и шахтное сжигание
• Удаление всего материала, включая стружку.
• Filtrexx ™ Установщики фильтров Soxx ™

Filtrexx ™ Установщики компостного фильтра Soxx ™

North Suburban Tree Service будет рада предоставить вам расценки на будущие проекты. Мы также готовы помочь вам с любыми проектами, в которых вы можете участвовать в настоящее время.

Мы рекомендуем вам обратиться к нашим рекомендациям и посетить вкладку «Обзоры подрядчиков», чтобы увидеть наши задокументированные обзоры производительности.

Продажа колотых дров

Неизвестный тип растительного покрова в урбанизируемых регионах?

PLoS One. 2018; 13 (2): e0192822.