Colour harmony of land cover as intangible environmental resource (Vooremaa landscape protection area, Estonia)

О. О. Karasov

doi:10.26565/2410-7360-2017-46-11

Автор(и)

О. О. Karasov Естонський університет природничих наук, кафедра ландшафтного менеджменту та охорони природи, Естонія

DOI:

https://doi.org/10.26565/2410-7360-2017-46-11

Ключові слова:

кольорова гармонійність, земний покрив, дистанційне зондування Землі, нематеріальні ресурси довкілля

Анотація

Кольорова гармонійність довкілля, як привабливе поєднання кольорів земного покриву, є традиційним показником оцінювання мальовничості краєвиду у США. Важливість вивчення кольорів видимого довкілля була відзначена в географії ще близько 100 років тому, але широкого висвітлення ця глибоко географічна проблематика досі не набула. Натомість, теорія і практика кількісного вимірювання кольорової гармонійності як чинника привабливості розвивались у мистецтві, психології та дизайні. Взявши за основу відповідні добре обгрунтовані здобутки класичних та новітніх науковців, їх було застосовано до даних дистанційного зондування Землі; в результаті земний покрив натурного об’єкту дослідження було диференційовано за показником кольорової гармонійності у різні фенологічні періоди для дослідження її сезонної динаміки. Було встановлено відповідність кольорової гармонійності до різних типів земного покриву. Отримані результати можуть бути використані в практиці ландшафтного менеджменту та планування. Багаторічна втрата або набуття земним покривом кольорової гармонійності є перспективним напрямом дослідження сталості діяльності людини у природному довкіллі.

Біографія автора

О. О. Karasov, Естонський університет природничих наук, кафедра ландшафтного менеджменту та охорони природи

Аспірант

Посилання

Amer, R., Kusky, T., Reinert, P. C., & Ghulam, A. (2009). Image processing and analysis using landsat etm imagery for lithological mapping at fawakhir, central eastern desert of Egypt. Paper presented at the ASPRS 2009 Annual Conference, Baltimore, Maryland.

Antrop, M. (2000). Geography and landscape science. Belgeo, (1-2-3-4), 9-36. http://dx.doi.org/ 10.4000/belgeo.13975

3. Bell, S. (2004). Elements of visual design in the landscape. London: Spon Press.

Chamaret, C. (2016). Color harmony: experimental and computational modeling (Doctoral dissertation, Université Rennes 1).

Chapana, R. S. H. (2012). The Relative Influence of Solar Radiative and Solar Geomagnetic Variation on the Dynamics of the Polar Upper Mesosphere (Master's thesis, Institutt for fysikk).

Chervanyov, I. G., & Karasiov, O. O. (2015). The intangible natural resources (INR) in the aspects of natural capital of new geography: some perspectives for Ukraine. Visnyk Kharkivskoho natsionalnoho universytetu imeni VN Karazina, ceriia «Heolohiia. Heohrafiia. Ekolohiia», 42 (1157), 106-110.

Clay, G. R., & Daniel, T. C. (2000). Scenic landscape assessment: the effects of land management jurisdiction on public perception of scenic beauty. Landscape and urban planning, 49(1), 1-13.

De Groot, R. S., Wilson, M. A., & Boumans, R. M. (2002). A typology for the classification, description and valuation of ecosystem functions, goods and services. Ecological economics, 41(3), 393-408.

Déjeant-Pons, M. (2006). The European landscape convention. Landscape Research, 31(4), 363-384.

10. Escadafal, R., Girard, M. C., & Courault, D. (1989). Munsell soil color and soil reflectance in the visible spectral bands of Landsat MSS and TM data. Remote Sensing of Environment, 27(1), 37-46.

11. Gittings, J. A., Raitsos, D. E., Racault, M. F., Brewin, R. J. W., Pradhan, Y., Sathyendranath, S., & Platt, T. (2017). Seasonal phytoplankton blooms in the Gulf of Aden revealed by remote sensing. Remote Sensing of Environment, 189, 56-66. doi:10.1016/j.rse.2016.10.043

12. Granö, J. G. (1997). Pure geography. O. Granö, & A. Paasi (Eds.). Baltimore, MD: Johns Hopkins University Press.

13. Hands, D. E., & Brown, R. D. (2002). Enhancing visual preference of ecological rehabilitation sites. Landscape and Urban Planning, 58(1), 57-70.

14. Haralick, R. M., & Shanmugam, K. (1973). Textural features for image classification. IEEE Transactions on systems, man, and cybernetics, 3(6), 610-621.

15. Irish, R. R. (2000). Landsat 7 science data users handbook. National Aeronautics and Space Administration, Report, 2000, 415-430.

16. Jabari, S., Zhang, Y., Suliman, A., & Ieee. (2014). Stereo-based building detection in very high resolution satellite imagery using ihs color system. 2014 Ieee International Geoscience and Remote Sensing Symposium (Igarss), 2301-2304. doi:10.1109/igarss.2014.6946930

17. Junge, X., Schüpbach, B., Walter, T., Schmid, B., & Lindemann-Matthies, P. (2015). Aesthetic quality of agricultural landscape elements in different seasonal stages in Switzerland. Landscape and Urban Planning, 133, 67-77.

18. Koutsias, N., Karteris, M., & Chuvieco, E. (2000). The use of intensity-Hue-saturation transformation of Landsat-5 Thematic Mapper data for burned land mapping. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 66(7), 829-839.

19. Lengen, C. (2015). The effects of colours, shapes and boundaries of landscapes on perception, emotion and mentalising processes promoting health and well-being. Health & place, 35, 166-177.

20. Lessel, J., & Ceccato, P. (2016). Creating a basic customizable framework for crop detection using Landsat imagery. International Journal of Remote Sensing, 37(24), 6097-6107.

21. Munsell, A. H. (1915). Atlas of the Munsell color system. Wadsworth, Howland & Company, Incorporated, Printers.

22. NASA. (2013). Electromagnetic Spectrum - Introduction. Retrieved 3 June 2017, from https://imagine.gsfc.nasa.gov/science/toolbox/emspectrum1.html

23. Pekel, J.-F., Vancutsem, C., Bastin, L., Clerici, M., Vanbogaert, E., Bartholomé, E., & Defourny, P. (2014). A near real-time water surface detection method based on HSV transformation of MODIS multi-spectral time series data. Remote sensing of environment, 140, 704-716.

24. Schloss, K. B., & Palmer, S. E. (2011). Aesthetic response to color combinations: preference, harmony, and similarity. Attention, Perception, & Psychophysics, 73(2), 551-571.

25. Schüpbach, B., Junge, X., Lindemann-Matthies, P., & Walter, T. (2016). Seasonality, diversity and aesthetic valuation of landscape plots: An integrative approach to assess landscape quality on different scales. Land Use Policy, 53, 27-35.

26. Semyonov–Tyan-Shansky, V. P. (1928). Rayon and Strana.

27. Stobbelaar, D. J., & Hendriks, K. (2007). Seasonality of agricultural landscapes: reading time and place by colours and shapes. In Seasonal landscapes (pp. 103-126): Springer.

28. Swetnam, R. D., Harrison-Curran, S. K., & Smith, G. R. Quantifying visual landscape quality in rural Wales: A GIS-enabled method for extensive monitoring of a valued cultural ecosystem service. Ecosystem Services. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.ecoser.2016.11.004

29. Toolson, E. (2017). Human Cone Action Spectra. Retrieved 3 June 2017, from https://www.unm.edu/~toolson/human_cone_response.htm

30. USGS (2017). USGS Open-File Report 2006-1195: Munsell Color Code. Pubs.usgs.gov. Retrieved 3 June 2017, from https://pubs.usgs.gov/of/2006/1195/htmldocs/munsellcode.htm

31. Zanter, K. (2005). Landsat 8 (L8) data users handbook. LSDS-1574 Version, 1.