Геоінформаційний інструмент для дистанційного оцінювання стану лісосмуг, пошкоджених внаслідок воєнних дій

Автор(и)

  • Артем Андрійович Андреєв ДУ “Науковий Центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України”, вул. Олеся Гончара, 55-б, Київ, 01054, Україна https://orcid.org/0000-0002-6485-449X
  • Артур Ростиславович Лисенко ДУ “Науковий Центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України”, вул. Олеся Гончара, 55-б, Київ, 01054, Україна https://orcid.org/0000-0003-2923-8648
  • Станіслав Іванович Голубов ДУ “Науковий Центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України”, вул. Олеся Гончара, 55-б, Київ, 01054, Україна https://orcid.org/0000-0003-3711-598X
  • Сергій Арсенійович Станкевич ДУ “Науковий Центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України”, вул. Олеся Гончара, 55-б, Київ, 01054, Україна https://orcid.org/0000-0002-0889-5764
  • Анна Олександрівна Козлова ДУ “Науковий Центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України”, вул. Олеся Гончара, 55-б, Київ, 01054, Україна https://orcid.org/0000-0001-5336-237X
  • Леонід Михайлович Артюшин Державний науково-дослідний інститут авіації, вул. Казарменна, 6В, м. Київ, 01135, Україна https://orcid.org/0000-0002-7488-7244

DOI:

https://doi.org/10.36023/ujrs.2025.12.3.290

Ключові слова:

лісосмуги, повоєнне відновлення, оцінювання пошкоджень, дистанційне зондування Землі, Sentinel-2, EVI, NDMI, S2REP, Google Earth Engine

Анотація

Полезахисні лісові смуги вважаються ключовим елементом сталого землекористування, виконуючи такі функції, як запобігання ерозії ґрунтів, зменшення впливу суховіїв і пилових бур, покращення водного балансу, а також вони є осередками біорізноманіття в агроландшафтах. Проте під час бойових дій лісосмуги зазнають масштабних пошкоджень або навіть повного знищення, що створює серйозні довгострокові загрози для довкілля та сільськогосподарських територій. Враховуючи, що методи отримання наземних даних є небезпечними та мають певні обмеження в оперативності та масштабуванні, саме використання методів дистанційного зондування Землі (ДЗЗ) є найбільш доцільним. Оцінювання стану лісосмуг потребує використання великої кількості даних та значних розрахункових витрат, тому доречним є залучення хмарних платформ для геопросторового аналізу, зокрема Google Earth Engine (GEE). Отже, метою даної роботи є розробка геоінформаційного інструменту для оцінювання стану лісосмуг після воєнних дій на основі платформи GEE. Основою даного інструмента є методика, алгоритм якої полягає в порівнянні станів лісосмуг до та після пошкодження на основі біофізичних індикаторів, інформація про які одержується з даних ДЗЗ. Методика є гнучкою, адже дозволяє змінювати використовувані спектральні індекси залежно від обраних біофізичних індикаторів. Розроблений геоінформаційний інструмент використовує супутникові знімки Sentinel-2, на основі яких оцінюються три біофізичні індикатори за відповідними спектральних індексами: біомаса (спектральний індекс – EVI), вміст хлорофілу (S2REP) та вміст вологи (NDMI). Оскільки геоінформаційний інструмент базується на платформі GEE то він, відповідно, використовує та надає користувачеві засоби GEE для введення, завантаження та візуалізації даних, а обробка є швидкою завдяки використанню комп’ютерних потужностей хмарних серверів Google. Розроблений геоінформаційний інструмент було протестовано на 2 територіях дослідження в межах Донецької області, які перебували в зоні активних бойових дій у 2022–2023 роках. Візуальний аналіз підтвердив ефективність розробленого інструменту, показавши відповідність між позначеними на картах зонами пошкоджень та фактичним станом лісосмуг. Таким чином, даний геоінформаційний інструмент може бути використаний для моніторингу стану лісосмуг у зонах бойових дій і планування їхнього відновлення. Подальші дослідження можуть бути спрямовані на залучення додаткових джерел даних, застосування нових біофізичних індикаторів, а також – на оцінюванні впливу кожного з індикаторів для надання рекомендацій щодо експертних оцінок вагових коефіцієнтів спектральних індексів при побудові об’єднаної карти стану лісосмуг.

Внесок авторів: Концептуалізація – С.А. Станкевич та А.О. Козлова; методологія – С.А. Станкевич та А.А Андреєв; формальний аналіз – А.О. Козлова, А.А Андреєв та Л.М. Артюшин; 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., Lonjou, V., Lafrance, B., Massera, S., Gaudel-Vacaresse, A., Languille, F., Alhammoud, B., Viallefont, F., Pflug, B., Bieniarz, J., Clerc, S., Pessiot, L., Trémas, T., Cadau, E., Martimort, P., & 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

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 Ecology and 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

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.

Stankevich, S. A., Kharytonov, N. N., Dudar, T. V., & Kozlova, A. A. (2016). Risk assessment of land degradation using satellite imagery and geospatial modelling in Ukraine. In InTech eBooks. https://doi.org/10.5772/62403

Stankevich, S., Kozlova, A., Andreiev, A., Golubov, S., & Lysenko, A. (2025a). Remote assessment of shelterbelt conditions after military actions. Ukrainian Journal of Remote Sensing, 12(2), 4–9. https://doi.org/10.36023/ujrs.2025.12.2.281

Stankevich, S., Kozlova, A., Andreiev, A., Lysenko, A., & Golubov, S. (2025b). Remote Assessment of Shelterbelts Damaged by Military Actions. 18th International Conference Monitoring of Geological Processes and Ecological Condition of the Environment, 1–5. https://doi.org/10.3997/2214-4609.2025510130

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

2025-09-30

Як цитувати

Андреєв, А. А., Лисенко, А. Р., Голубов, С. І., Станкевич, С. А., Козлова, А. О., & Артюшин, Л. М. (2025). Геоінформаційний інструмент для дистанційного оцінювання стану лісосмуг, пошкоджених внаслідок воєнних дій. Український журнал дистанційного зондування Землі, 12(3), 12–20. https://doi.org/10.36023/ujrs.2025.12.3.290

Номер

Розділ

Методи збору, обробки та інтерпретації даних спостереження Землі