Дистанційне оцінювання стану лісосмуг після воєнних дій
DOI:
https://doi.org/10.36023/ujrs.2025.12.2.281Ключові слова:
лісосмуги, повоєнне відновлення, оцінювання пошкоджень, ДЗЗ, Sentinel-2, EVI, NDMI, S2REPАнотація
Полезахисні лісові смуги є важливим елементом сталого землекористування, виконуючи такі загальноекологічні функції, як захист від ерозії ґрунтів, збереження водного балансу, пом’якшення впливу суховіїв і пилових бур, а також підтримка біорізноманіття. Проте, війна в Україні призвела до суттєвих пошкоджень лісосмуг або навіть до їхнього повного знищення. Оскільки наземні дослідження є небезпечними внаслідок воєнних дій, а також не дають змоги оперативно оцінити великі території, необхідно використовувати дані дистанційного зондування Землі (ДЗЗ). Отже, метою цієї статті є оцінювання стану лісосмуг після воєнних дій на основі даних ДЗЗ. Запропонований підхід має забезпечувати інформацію про стан лісосмуг, зокрема про рівень їхніх пошкоджень, що може бути використано для планування повоєнного відновлення. Стан лісосмуг оцінюється на основі супутникових знімків Sentinel-2 за трьома біофізичними індикаторами та відповідними спектральними індексами – біомаса (EVI), вміст хлорофілу (S2REP) та вміст вологи (NDMI). Також на основі поєднання цих індексів створено об’єднану карту стану лісосмуг. У рамках експерименту оцінено стан лісосмуг між селом Клинове (Бахмутський район) і Вугледарською ТЕЦ, які опинилася в зоні активних воєнних дій у травні–серпні 2022 року. Згідно з отриманою об’єднаною картою стану лісосмуг, 96.61% території дослідження зазнали пошкоджень, зафіксованих щонайменше в одному з індикаторів. Основна частина цих пошкоджень належить до низького та середнього рівнів, тоді як найбільший відсоток високого рівня пошкоджень (15.99%) виявлено за індексом NDMI. Візуальна валідація отриманих карт за знімками високого просторового розрізнення із середовища Google Earth підтвердила відповідність визначених пошкоджень їхньому реальному стану, що свідчить про достовірність отриманих карт. Таким чином, згідно з отриманими результатами, переважна частина лісосмуг зазнала низького або середнього рівня пошкоджень, що свідчить про можливість їхнього повоєнного відновлення. Подальші дослідження можуть бути спрямовані на залучення радарних знімків, що дасть змогу отримати безперервний часовий ряд незалежно від погодних умов, а також на застосування методів класифікування для виявлення та картування лісосмуг, що дасть змогу масштабувати застосування розробленого підходу.
Внесок авторів: Концептуалізація – С. А. Станкевич та А. О. Козлова; методологія – С. А. Станкевич та А. А. Андреєв; формальний аналіз – А. О. Козлова та А. А. Андреєв; дослідження – А. А. Андреєв, С. І. Голубов та А. Р. Лисенко; оброблення даних – А. А. Андреєв, С. І. Голубов та А. Р. Лисенко; підготовка тексту статті: авторський рукопис – А. А. Андреєв, С. І. Голубов та А. Р. Лисенко; рецензування та редагування – С. І. Голубов та А. Р. Лисенко; візуалізація – С. І. Голубов та А. Р. Лисенко. Всі автори прочитали та погодилися з опублікованою версією рукопису.
Фінансування: Це дослідження профінансоване грантом НАН України дослідницьким лабораторіям / групам молодих вчених НАН України для проведення досліджень за пріоритетними напрямами розвитку науки і техніки у 2025–2026 рр. у рамках проєкту “Розробка набору геоінформаційних інструментів для дистанційного оцінювання стану лісосмуг, пошкоджених внаслідок воєнних дій”.
Доступність даних: Дані можуть бути надані авторами за обґрунтованим запитом.
Подяки: Автори вдячні Національній академії наук України за підтримку цього дослідження. Ми також вдячні рецензентам і редакторам за їхні цінні коментарі, рекомендації та увагу до роботи.
Конфлікти інтересів:Автори заявляють, що не мають конфлікту інтересів
Посилання
Bhattacharya, O., Sinha, S., Mishra, V. N., Kumari, M., Hasher, F. F. B., Barman, J., & Zhran, M. (2024). Harnessing geospatial tools to map the forest fire: risk zonation in Pauri Garhwal, Uttarakhand. Results in Engineering, 103694. https://doi.org/10.1016/ j.rineng.2024.103694.
Fassnacht, F. E., White, J. C., Wulder, M. A., & Næsset, E. (2023). Remote sensing in forestry: current challenges, considerations and directions. Forestry an International Journal of Forest Research, 97(1), 11–37. https://doi.org/10.1093/forestry/cpad024.
Gao, S., Yan, K., Liu, J., Pu, J., Zou, D., Qi, J., Mu, X., & Yan, G. (2024). Assessment of remote-sensed vegetation indices for estimating forest chlorophyll concentration. Ecological Indicators, 162, 112001. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.112001.
Gascon, F., Bouzinac, C., Thépaut, O., Jung, M., Francesconi, B., Louis, J., … Fernandez, V. (2017). Copernicus Sentinel-2A calibration and products Validation status. Remote Sensing, 9(6), 584. https://doi.org/10.3390/rs9060584.
Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 202, 18–27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031.
Kędziora, A. (2015). The network of shelterbelts as an agroforestry system controlling the water resources and biodiversity in the agricultural landscape. Papers on Global Change IGBP, 22(1), 63–82. https://doi.org/10.1515/igbp-2015-0016.
Kong, T., Liu, B., Henderson, M., Zhou, W., Su, Y., Wang, S., Wang, L., & Wang, G. (2022). Effects of shelterbelt transformation on soil aggregates characterization and erodibility in China Black soil farmland. Agriculture, 12(11), 1917. https://doi.org/10.3390/agriculture12111917.
Kozlova, A., Stankevich, S., Svideniuk, M., & Andreiev, A. (2021). Quantitative Assessment of Forest Disturbance with C-Band SAR Data for Decision Making Support in Forest Management. In Lecture notes on data engineering and communications technologies, 77, 548–562. https://doi.org/10.1007/978-3-030-82014-5_37.
Lavrov, V., Miroshnyk, N., Grabovska, T., & Shupova, T. (2021). Forest shelter belts in organic agricultural landscape: structure of biodiversity and their ecological role. Folia Forestalia Polonica, 63(1), 48–64. https://doi.org/10.2478/ffp-2021-0005.
Liu, Y., Li, H., Yuan, F., Shen, L., Wu, M., Li, W., Wang, A., Wu, J., & Guan, D. (2022). Estimating the impact of shelterbelt structure on corn yield at a large scale using Google Earth and Sentinel 2 data. Environmental Research Letters, 17(4), 044060. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac58ab.
Matsala, M., Odruzhenko, A., Sydorenko, S., & Sydorenko, S. (2024). War threatens 18% of protective plantations in eastern agroforestry region of Ukraine. Forest Ecologyand Management, 578, 122361. https://doi.org/10.1016/ j.foreco.2024.122361.
Myroniuk, V., Weinreich, A., Von Dosky, V., Melnychenko, V., Shamrai, A., Matsala, M., Gregory, M. J., Bell, D. M., & Davis, R. (2024). Nationwide remote sensing framework for forest resource assessment in war-affected Ukraine. Forest Ecology and Management, 569, 122156. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2024.122156.
Popov, M. A., Kussul, N. N., Stankevich, S. A., Kozlova, A. A., Shelestov, A. Y., Kravchenko, O. M., Korbakov, M. B., & Skakun, S. V. (2008). Web service for biodiversity estimation using remote sensing data. International Journal of Digital Earth, 1(4), 367–376. https://doi.org/ 10.1080/17538940802483745.
Stankevich, S. A., Kozlova, A. A. (2024). Remote condition mapping and post-hostilities damage assessment of forest shelterbelts. In Proceedings of the International Scientific, Theoretical and Applied Conference “Restoration of Ecosystems Damaged by Military Actions: Ukrainian and European Challenges” (REDMO-2024), 74–77. Kyiv: National Aviation University.
Wang, J., Patruno, L., Zhao, G., Tamura, Y. (2023). Windbreak effectiveness of shelterbelts with different characteristic parameters and arrangements by means of CFD simulation. Agricultural and Forest Meteorology, 344, 109813. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2023.109813.
Zhao, C., Pan, Y., Zhang, P. (2024). Development of a new indicator for identifying vegetation destruction events using remote sensing data. Ecological Indicators, 166, 112553. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.112553.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ліцензійні умови: автори зберігають авторські права та надають журналу право першої публікації на твір, одночасно ліцензований за міжнародною ліцензією Creative Commons Attribution License International CC-BY, що дозволяє іншим поділитися твором з підтвердженням авторства твору та первинною публікацією в цьому журналі.
Автори, направляючи рукопис у редакцію «Українського журналу дистанційного зондування Землі», погоджуються з тим, що редакції передаються права на захист і використання рукопису (переданого до редакції журналу матеріалу, в т. ч. такі об’єкти авторського права як фотографії автора, рисунки, схеми, таблиці тощо), в тому числі на відтворення у пресі та мережі Інтернет, на поширення, на переклад рукопису на будь-які мови, експорту та імпорту примірників журналу зі статтею авторів з метою розповсюдження, на доведення до загального відома. Зазначені вище права автори передають редакції без обмеження терміну і на території всіх країн світу без обмеження в т. ч. на території України.
Автори гарантують наявність у них виняткових прав на використання переданого редакції матеріалу. Редакція не несе відповідальності перед третіми особами за порушення даних авторами гарантій. За Авторами залишається право використання їх опублікованого матеріалу, його фрагментів і частин в особистих, у тому числи наукових і освітянських цілях. Права на рукопис вважаються переданими Авторами редакції з моменту підписання до друку випуску журналу, в якому він публікується. Передрук матеріалів, опублікованих у журналі, іншими фізичними та юридичними особами можливий тільки зі згоди редакції, з обов’язковим зазначенням випуску журналу, в якому було опубліковано матеріал.
