Методика багаторівневого супутникового аналізу геоекологічних ризиків

Автор(и)

  • Сергій Вікторович Маргес ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України”, вул. Олеся Гончара, 55-б, Київ, 01054, Україна https://orcid.org/0009-0004-2942-9406

DOI:

https://doi.org/10.36023/ujrs.2026.13.1.304

Ключові слова:

геоекологічний аналіз, супутникові дані, деградація екосистем, водно-болотні угіддя, багаточасова динаміка, геоекологічні ризики

Анотація

Стаття присвячена розробленню методики багаторівневого супутникового аналізу геоекологічних ризиків, спрямованої на виявлення та просторову диференціацію довготривалих і короткочасних змін стану рослинного покриву та водно-болотних систем. Актуальність дослідження зумовлена обмеженнями підходів, що ґрунтуються на аналізі одиничних індексів або окремих дат спостережень і не дозволяють коректно розрізняти стійкі деградаційні процеси, накопичені зміни та тимчасові порушення, зумовлені сезонними або погодними факторами. Запропонована методика базується на інтеграції багаточасових похідних спектральних індексів рослинності та зволоження, сезонних фенологічних показників і температурних трендів поверхні. Вхідними даними є багаточасові супутникові знімки PlanetScope з просторовою роздільною здатністю 3 м, що забезпечує детальний аналіз дрібномасштабних і просторово неоднорідних геоекологічних процесів. Аналіз реалізовано на двох часових рівнях: довгостроковому, який включає оцінювання лінійних трендів і різниць за п’ятирічний період, та короткостроковому, орієнтованому на річні зміни й оцінювання актуального стану територій. Для розрізнення типів рослинного покриву застосовано класифікацію за сезонною фенологією з використанням кластерного аналізу та незалежної валідації, що дозволяє мінімізувати вплив природної сезонної мінливості на інтерпретацію результатів. Просторову інтеграцію різнотипних індикаторів реалізовано на основі концепції статистичної аномальності з формуванням узагальнених карт геоекологічних ризиків. Показано, що поєднання багаточасових похідних індексів, фенологічних ознак і температурного чинника забезпечує надійне розмежування системних деградаційних процесів, накопичених змін та короткочасних порушень, які не формують стійкого багаторічного тренду. Температурний фактор ідентифіковано як модулюючий елемент, що підсилює геоекологічні ризики в окремих просторових зонах. Території природно-заповідного фонду використано як тестові ділянки для валідації та апробації запропонованого підходу.

Фінансування: Запропонована методика розроблена при виконанні дисертаційного дослідження доктора філософії в аспірантурі.

Доступність даних: Дані можуть бути надані авторами за обґрунтованим запитом.

Подяки: Автор вдячний рецензентам і редакторам за уважний розгляд роботи, конструктивні зауваження та рекомендації, що дозволили уточнити й удосконалити окремі положення дослідження.

Посилання

Belenok, V. Yu., & Frolova, A. A. (2023). Space monitoring of changes in water body areas of Kyiv region during 1990–2020. Airport Planning, Construction and Maintenance Journal, (2), 6–19. https://doi.org/10.32782/apcmj.2023.2.1

Conrad, O., Bechtel, B., Bock, M., Dietrich, H., Fischer, E., Gerlitz, L., Wehberg, J., Wichmann, V., & Böhner, J. (2015). System for automated geoscientific analyses (SAGA) v. 2.1.4. Geoscientific Model Development, 8, 1991–2007. https://doi.org/10.5194/gmd-8-1991-2015

Dutra, A. C., Srivastava, A., Ganem, K. A., Arai, E., Huete, A., & Shimabukuro, Y. E. (2025). Remote sensing-based phenology of dryland vegetation: contributions and perspectives in the Southern Hemisphere. Remote Sensing, 17(14), 2503. https://doi.org/10.3390/rs17142503

Hudak, V., Marhes, S., Zatserkovnyі V., & De Donatis, M. (2025). Methodology for the automated detection of anomalous geospatial zones in satellite imagery using statistical analysis and a custom qgis plugin. Visnyk of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Geology, 3(110), 117-126. https://doi.org/10.17721/1728-2713.110.13

Li, Z., Zhu, K., Song, D., Guan, D., Cao, J., Su, X., Zhang, Y., Zhang, Y., Ba, Y., & Wang, H. (2023). Analysis of spatial relationship based on ecosystem services and ecological risk index in the counties of Chongqing. Land, 12(10), 1830. https://doi.org/10.3390/land12101830

Lischenko, L., Tomchenko, O., & Mychak, A. (2025). Satellite data in the substantiation and creation of objects of the Nature Reserve Fund and monitoring of their ecological condition. Ukrainian Journal of Remote Sensing, 12(3), 21–28. https://doi.org/10.36023/ujrs.2025.12.3.287

Marhes, S., Filipovych, V., & Lubskyi, M. (2025). Spatiotemporal analysis of surface temperature dynamics in the Supii River basin using regression methods. Geofizicheskiy Zhurnal, 47(5), 82-94. https://doi.org/10.24028/gj.v47i5.333289

Planet Team. (2020). PlanetScope product. Planet Labs PBC. https://www.planet.com

Udovychenko, V. (2022). Remote sensing methods of risk assessment for landscape planning implementation. In Proceedings of the UGI-IGU Conference (Paris, France). https://www.researchgate.net/publication/362264273_Remote_Sensing_Methods_of_Risk_Assessment_for_Landscape_Planning_Implementation.

Uruskyi, O., Stankevich, S., Dudar, T., Mosov, S., & Prysiazhnyi, V. (2024). Integrated assessment of disturbed ecosystems using remote sensing technique. Science and Innovation, 20(5), 3–15. https://doi.org/10.15407/scine20.05.003

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-03-30

Як цитувати

Маргес, С. В. (2026). Методика багаторівневого супутникового аналізу геоекологічних ризиків. Український журнал дистанційного зондування Землі, 13(1), 25–30. https://doi.org/10.36023/ujrs.2026.13.1.304

Номер

Розділ

Застосування даних дистанційного дослідження Землі: проблеми і завдання