1. ISTCGCAP
  2. Всі випуски
  3. Випуск 91, 2020
  4. Використання даних дистанційного зондування Землі для оцінки динаміки площ поверхневих вод на прикладі Ізяславського району Хмельницької області

Використання даних дистанційного зондування Землі для оцінки динаміки площ поверхневих вод на прикладі Ізяславського району Хмельницької області

ISTCGCAP.
2020;
Випуск 91, 2020, Номер 91
: 51-58
https://doi.org/10.23939/istcgcap2020.91.051
Надіслано: Березень 02, 2020
Автори:
  1. О. В. Дребот
  2. O. В. Зубова
  3. Г. О. Хант
  4. О. П. Лук’яненко
  5. Я. В. Черняк
  6. O. I. Савчук
1
Житомирський національний агроекологічний університет
2
Житомирський національний агроекологічний університет
3
Житомирський національний агроекологічний університет
4
Житомирський національний агроекологічний університет
5
Житомирський національний агроекологічний університет
6
Інститут сільського господарства Полісся НААНУ

Встановлено, що проблема зникнення відкритих водойм та використання даних дистанційного зондування землі для їх моніторингу є актуальною та слабко висвітленою у сучасній вітчизняній та зарубіжній науковій літературі. Також, визначено необхідність комплексного методичного підходу її вирішення. Метою досліджень є вивчення динаміки площ поверхневих вод протягом тривалого періоду часу в межах Ізяславського району Хмельницької області на основі програмного аналізу космічних знімків та результатів натурних обстежень ключових дослідних ділянок. Використано методику обробки растрових космічних знімків за допомогою програмного забезпечення QGIS. Проведено обстеження в натурі (на місцевості) зниклих водойм станом на 1975, 1989, 2001, 2018 роки.  Виконано збір та аналіз багатоспектральних знімків дистанційного зондування землі супутником Landsat станом на 1975, 1984, 1989, 2001, 2018 роки в межах досліджуваної території. Встановлено кількість доступних знімків, кількість знімків придатних до використання для дослідження, а також, кількість якісних знімків з хмарністю <3%. Виконано спектральний аналіз території району за допомогою встановлених показників натурних обстежень та програмного забезпечення QGIS. На основі розрахунків спектральних індексів NDWI та NDTI сформовано  картосхеми, за якими були отримані наявні площі водних поверхонь. Встановлено порогові значення спектральних індексів для класифікації складових растрового зображення досліджуваної території. Вивчено зміну площ поверхневих замкнутих водних об’єктів протягом 1975-2018 років. Визначено, що загальна площа водного плеса водних об’єктів зменшилась з 2933 га до 1499 га, на 48 %.  Встановлено залежність впливу температурного фактору на площу поверхневих вод. Дослідження було виконане на основі багаторічних даних за допомогою сучасних методів обробки космічних знімків. Представлені результати дослідження можуть бути використані для подальшого моніторингу території та розширення досліджень в межах інших адміністративно-територіальних одиниць, зокрема для формуванні рішень щодо використання земельного ресурсу, розробки стратегічних напрямків подолання екологічних проблем землекористування, встановлення критичних індикаторів землекористування в умовах змін клімату, моніторингу стану прибережних захисних смуг та охоронних зон водних об’єктів.

дистанційне зондування землі
супутниковий знімок
індекс
карта
Landsat
площа водойм
  1. Булыгина О. Н., Разуваев В. Н., & Александрова Т. М. Описание массива данных суточной температуры воздуха и количества осадков на метеорологических станциях России и бывшего СССР (TTTR). Свидетельство о государственной регистрации базы данных, (2014620942). 2017. Веб-сайт. URL: http://meteo.ru/data/162-temperature-precipitation#описание-массива-данных. (Дата звернення: 29.01.2020).
  2. Бурштинська Х., Маланій О., Шевчук В. Моніторинг деформаційних процесів русел рік. Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. 2010. Вип. 1 № 19, С. 216-226. УДК 528.92.
  3. Кагало О. О. та ін. Регіональна схема формування екологічної мережі Хмельницької області. Інститут екології Карпат НАН України. Львів–Хмельницький: ІЕК НАН України, 2016. 71 с.
  4. Козлова М. В., Турсунова Г. Ш., Горелиц О. В., & Землянов И. В. Использование данных дистанционного зондирования Земли для изучения тундровых фитоценозов на примере водоохранных зон рек Ненецкого автономного округа. Экосистемы: экология и динамика. 2018. Вип. 2, № 1. C. 92-110. doi: 10.24411/2542-2006-2017-10005.
  5. Про схвалення концепції реалізації державної політики у сфері зміни клімату на період до 2030 року: Розпорядження Кабінету Міністрів України від 6 грудня 2017 р. № 878-р. Урядовий портал: веб-сайт. URL: https://www.kmu.gov.ua/npas/249573705. (Дата звернення: 29.01.2020).
  6. Стан навколишнього природного середовища Хмельницької області у 2016 році Хмельницька обласна державна адміністрація департамент екології та природних ресурсів Хмельницький. 2017 р. 180 с. Веб-сайт. URL: https://menr.gov.ua/files/docs/Reg.report/Національна%20доповідь%20Хмельницька%202016%20рік.pdf (Дата звернення: 30.01.2020).
  7. Хільчевський В. К., Гребень В. В. Водний фонд України: штучні водойми-водосховища і ставки : довідник. Київ: Інтерперес ЛТД, 2014. 164 с. ISBN 978-965-098-2
  8. Шевчук С. А., Вишневський В. І., Бабій П. О. Уточнення гідрографічних характер-ристик річок з використанням методів ДЗЗ. Вісник геодезії та картографії. 2014. Вип. 5, № 92. С. 29-32. УДК 556.5.08 + 556.51Acharya T. D., Subedi A., & Lee D. H. Evaluation of water indices for surface water extraction in a Landsat 8 scene of Nepal. Sensors. 2018. Vol. 18, No 8, (No 2580). doi: 10.3390/s18082580. Retrieved from https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6111878/. (Accessed: 04.12.2019).
  9. Acharya, T. D., Subedi, A., & Lee, D. H. (2018). Evaluation of water indices for surface water extraction in a Landsat 8 scene of Nepal. Sensors, 18(8), 2580. DOI: 10.3390/s18082580. Retrieved from https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6111878/ (Accessed: 01.10.2019).
  10. Ali, S. A., & Sridhar, V. (2019) Deriving the Reservoir Conditions for Better Water Resource Management Using Satellite-Based Earth Observations in the Lower Mekong River Basin. Remote Sensing. 2019. Vol. 11, 23.   (No. 2872).   doi: 10.3390/rs11232872. Retrieved from https://www.mdpi.com/2072-4292/11/23/2872 (Accessed: 24.11.2019).
  11. Anand A., Krishnan P., Kantharajan G., Suryavanshi A., Kawishwar P., Raj U., ... & Babu D. E. Assessing the water spread area available for fish culture and fish production potential in inland lentic waterbodies using remote sensing: A case study from Chhattisgarh State, India. Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2020. Vol. 17, No 100273. doi: 10.1016/j.rsase.2019.100273. Retrieved from http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352938519301272 (Accessed: 04.12.2019).
  12. Cole C.J., Friesen B.A., Wilson E.M., Wilds S.R., & Noble S.M. Use of satellite images to determine surface-water cover of the September 13, 2013, flood event in Lyons and western Longmont, Colorado. U.S. Geological Survey Open-File Report. 2015. (No 1042). doi:  10.3133/ofr20151042/. Retrieved from https://pubs.er.usgs.gov/publication/ofr20151042  (Accessed: 28.11.2019).
  13. Crist Eric P., Cicone Richard C. A physically-based transformation of Thematic Mapper data - The TM Tasseled Cap. IEEE Transactions on Geoscience and Remote sensing. 1984. Vol. 3. P. 256-263. doi: 10.1109/TGRS.1984.350619. Retrieved from: https://ieeexplore.ieee.org/document/4157507 (Accessed: 05.12.2019).
  14. O., Kudryk A., Lukianenko O. Methodological framework for data generation in a GIS-environment during agricultural land area management based on the landscape approach. Геодезія, картографія і аерофотознімання: міжвідомчий науково-технічний збірник. 2018. № 87. C. 58-64. doi: 10.23939/istcgcap2018.01.058.
  15.  Asmar H. M., Hereher M. E., & El Kafrawy  S. B. Surface area change detection of the Burullus Lagoon, North of the Nile Delta, Egypt, using water indices: A remote sensing approach. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science. 2013. Vol. 16, no 1. P. 119-123. doi: 10.1016/j.ejrs.2013.04.004.
  16. Lacaux J. P., Tourre Y. M., Vignolles C., Ndione J. A., & Lafaye M. Classification of ponds from high-spatial resolution remote sensing: Application to Rift Valley Fever epidemics in Senegal. Remote Sensing of Environment. 2007. Vol. 106, no1. P. 66-74. doi: 10.1016/j.rse.2006.07.012.
  17. McFeeters S. K. (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International journal of remote sensing. 1996. Vol. 17, no 7. P. 1425-1432. doi: 10.1080/01431169608948714.
  18. Mustafa Y. M., Amin M. S. M., Lee T. S., & Shariff A. R. M. Evaluation of land development impact on a tropical watershed hydrology using remote sensing and GIS. Journal of spatial hydrology. 2012. Vol. 5, No 2. Retrieved from http://www.spatialhydrology.net/index.php/JOSH/article/view/40. (Accessed: 23.11.2019).
  19. Singh K. V., Setia R., Sahoo S., Prasad A., & Pateriya B. Evaluation of NDWI and MNDWI for assessment of waterlogging by integrating digital elevation model and groundwater level. Geocarto International. 2015. Vol. 30, No 6. P. 650-661. doi: 10.1080/10106049.2014.965757.
  20. Xu H. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery.International journal of remote sensing. 2006. Vol. 27, No 14. P. 3025-3033. DOI: 10.1080/01431160600589179