FORESTIST
Original Article

Spatial distribution of urban vegetation: A case study of a Canadian University Campus using LiDAR-based metrics

1.

Urban Forestry Research in Action, Department of Forest Resources Management, British Columbia University, Vancouver, Canada

2.

Department of Landscape Architecture, Aydın Adnan Menderes University, Aydın, Turkey

FORESTIST 2021; 71: 196-209
DOI: 10.5152/forestist.2020.202046
Read: 81 Downloads: 64 Published: 15 December 2020

Planners and urban managers design green spaces according to established standards, aspiring to create green spaces within and around the built environment. However, when building density is extremely high, it is difficult to design large, accessible green spaces. Urban green spaces are even more necessary when built density increases, and it is important to maintain urban vegetation—especially trees—as a major and integral part of the cities. Therefore, examining the distribution of urban vegetation is a tool for policymakers and community groups seeking to simultaneously moderate urban heat-island effects, and mitigate the effects of greenhouse gas emissions. The purpose of this study was to compare three different urban vegetation indices in a university campus for quantifying spatial relationships between green and gray infrastructure. Light Detection and Ranging (LiDAR) data were used to assess the distribution of urban vegetation. The indices varied significantly among various buildings according to their use categories (e.g., academic, administrative, etc.). These differences could be used to estimate the provision of ecosystem services for the various use categories and to evaluate trade-offs. For example, higher tree densities should provide greater rates of carbon sequestration and storage, as well as water retention and flood mitigation. Conversely, aesthetic and security considerations might favor lower vegetation density to preserve sight lines and vistas. The tools employed in this study have potential for use at greater scales, including entire cities.


Kentsel vejetasyonun mekânsal dağılımının LiDAR tabanlı metriklerle belirlenmesi: British Columbia Üniversitesi Merkez Kampüsü örneği

 

Planlamacılar ve kent yöneticileri, yapılaşmış alanların çevresinde yeşil alanlar oluşturmayı amaçlayarak, kentsel yeşil alanları belirlenmiş standartlara göre tasarlarlar. Bununla birlikte, bina yoğunluğu çok yüksek olduğunda, geniş, erişilebilir yeşil alanlar oluşturmak zorlaşır. Kentsel yeşil alanlar, yapı yoğunluğu arttığında ekosistem servislerinin sağlanması açısından daha gerekli hale gelir. Bu bağlamda, kentsel bitki örtüsünü, özellikle ağaçları, kentlerin ana ve ayrılmaz bir parçası olarak korumak önemlidir. Kentsel bitki örtüsünün dağılımını incelemek, kentsel ısı adası ve sera gazı emisyonlarının etkilerini azaltmak isteyen politikacılar ve topluluk grupları için önemlidir. Bu çalışmanın amacı, yeşil ve gri altyapı arasındaki mekânsal ilişkileri ölçmek için bir üniversite kampüsündeki üç farklı kentsel bitki örtüsü endeksini karşılaştırmaktır. Kentsel bitki örtüsünün dağılımını değerlendirmek amacıyla LiDAR (Light Detection and Ranging) verileri kullanılmıştır. Endeksler, kullanım kategorilerine göre (örneğin akademik, idari, vb.) çeşitli binalar arasında önemli ölçüde farklılık göstermiştir. Bu farklılıklar, çeşitli kullanım kategorileri için ekosistem hizmetlerinin sağlanmasını tahmin etmek ve ödünleşmeleri değerlendirmek için kullanılabilir. Örneğin, daha yüksek ağaç yoğunluğuna sahip peyzajlar, daha yüksek oranlarda karbon tutma ve depolamanın yanı sıra su tutma ve taşkın önleme gibi fonksiyonlar sağlar. Bunun aksine, estetik ve güvenlik nedeniyle, görüş hatlarını ve peyzajları düzenlemek için daha düşük bitki yoğunluğu oluşturmak gerekebilir. Bu çalışmada kullanılan yöntemler, tüm kentler dâhil olmak üzere daha büyük ölçekteki çalışmalar için referans oluşturabilecek bir kullanım potansiyeline sahiptir.

 

Cite this paper as: Gülçin, D., 2020. Spatial distribution of urban vegetation: A case study of a Canadian University Campus using LiDAR-based metrics. Forestist 71(3): 196-209.

 

Files
EISSN 2602-4039