Моніторинг просторово-часових геодинамічних змін складу категорій земель на прикладі регіону міста Cтебник за даними дистанційного зондування Землі

https://doi.org/10.23939/jgd2022.02.005
Надіслано: Лютий 12, 2022
1
Національний Університет "Львівська політехніка"
2
Національний університет “Львівська політехніка”

У статті представлено результати аналізу та моніторинг змін складу категорій земель регіону міста Стебник, Львівська область, Україна, як об’єкта підвищеної техногенної небезпеки (на території спостерігаються карстові провали, що є результатом порушення умов консервації підземних шахт видобутку калійної солі). Видобуток здійснювався без закладки відпрацьованих порожнин, в результаті чого утворилися пустоти близько 33 млн. м3, які пролягають під житловим сектором та дорожньою інфраструктурою, і потенційно можуть бути місцем наступного провалу, що загрожує населенню та ландшафтній екосистемі регіону в цілому. Дослідження базувалось на супутникових знімках Landsat 7 та 8 станом на лютий 2002 р. та грудень 2019 р. відповідно, та даних ETM+. Для виявлення та аналізу просторово-часової динаміки змін типів земельного покриву використано методику контрольованої класифікації за методом максимальної вірогідності із поділом на чотири класи. Також апробовано застосування вегетаційного індексу NDVI та проведення на його основі класифікації. Для підвищення точності даних використовувалася растрова фільтрація зображень. Для аналізу зміни складу категорій земель за досліджуваний період використовувався підхід порівняння після класифікації. Виявлено, що за період 2002-2019 рр. забудована територія зросла на 5,61%, площі лісів та полів зменшились на 2,77% та 2,36% відповідно. Площа водних об’єктів зазнала найменших змін (+0,37%). Оцінка якості проведених класифікацій продемонструвала, що класифікація, виконана на основі RGB знімків, є точнішою у порівнянні з класифікацією на основі вегетаційного індексу NDVI, за більшістю класів фільтрована класифікація показала точніші результати. Моніторинг змін земної поверхні задля збалансованого локального, регіонального та національного розвитку і планування територій є новим напрямком застосування даних дистанційного зондування Землі (ДЗЗ) в Україні, що дозволяє оцінити наявний стан геокомпонентів системи та спрогнозувати їх подальші зміни. Вивчення антропогенної активності дозволяє передбачити небезпечні техногенні процеси і таким чином уникнути чи зменшити їх наслідки. Результати дослідження можуть використовуватись як основа для подальшого моніторингу регіону, а також бути корисними для територіальних громад з метою гармонійного, сталого розвитку та управління земельними ресурсами досліджуваної ділянки.

  1. Бурштинська Х. В., Станкевич С. А. Аерокосмічні знімальні системи: навч. посібник. Львів: Львівська політехніка, 2010.
  2. Готинян В. С., Томченко О. В. Оцінка тенденцій прояву карстових процесів за матеріалами ДЗЗ (на прикладі Стебницького родовища калійних солей). Вісник геодезії та картографії, 2009, (5), 24-27.
  3. Дяків В., Гевпа З., Ковальчук М. Геоекологічні характеристики та гідрохімічний склад водних шарів карстового озера, утвореного на ділянці провалу № 27 над шахтою № 2 Стебник заводу «Полімінерал». Державна комісія України із запасів корисних копалин. 2019. С. 215-221.
  4. Рудько Г., Бондаренко М. Техногенна екологічна безпека територій соляних і сірчаних родовищ Львівщини.. Праці Наукового товариства ім. Шевченка. 2001. № 40. Вип. 7. С. 68-75. http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/73450
  5. Снітинський В., Зеліско О., Хірівський П., Мазурак О., Кректун Б., Корінець Ю. Гідрогеологічний моніторинг території Стебницького родовища калійних руд Дрогобицького району Львівської області. Вісник Львівського Національного Анрарного університету. Розділ  Екологія. 2021. С. 5-8. https://doi.org/10.31734/agronomy2021.01.005
  6. Чепурна Т. Б., Самборська О. І. Неромережеве моделювання динаміки просідань на території СГХП ПАТ" Полімінерал". 2017. http://elar.nung.edu.ua/bitstream/123456789/8891/1/8600p.pdf
  7. Ayele G. T., Tebeje A. K., Demissie S. S., Belete M. A., Jemberrie M. A., Teshome W. M., Mengistu D. T., Teshale E. Z. Time Series Land Cover Mapping and Change Detection Analysis Using Geographic Information System and Remote Sensing, Northern Ethiopia. Air, Soil and Water Research. 2018. https://doi.org/10.1177/1178622117751603
  8. Сhiesura A., De Groot R. Critical natural capital: a socio-cultural perspective. Ecological Economics. 2003. № 2-3. Vol. 44. P. 219-231. https://doi.org/10.1016/S0921-8009(02)00275-6
  9. Coops N.C., Tooke T.R. Introduction to Remote Sensing. Learning Landscape Ecology. Springer. 2017. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-6374-4_1
  10. Cracknell A. P. The development of remote sensing in the last 40 years, International Journal of Remote Sensing. 2018. Vol. 39:23. P. 8387-8427. https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1550919
  11. Dhingra S., Kumar D. A review of remotely sensed satellite image classification. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE). 2019. № 3. Vol. 9. P. 1720-1731. https://doi.org/10.11591/ijece.v9i3.pp.1720-1731
  12. Gaffney O., Steffen W. The Anthropocene equation. The Anthropocene Review. 2017. № 1. Vol. 4. P. 53-61. https://doi.org/10.1177/2053019616688022
  13. Gergel S. E., Turner M. G. (Eds.). Learning Landscape Ecology. 2017. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-6374-4
  14. Gong, P., Wang, J., Yu, L., Zhao, Y., Zhao, Y., Liang, L., ... & Chen, J. (2013). Finer resolution observation and monitoring of global land cover: First mapping results with Landsat TM and ETM+ data. International Journal of Remote Sensing34(7), 2607-2654. https://doi.org/10.1080/01431161.2012.748992
  15. Hatfield J., Moran S. Agriculture and Remote Sensing. Encyclopedia of Remote Sensing. 2014. https://doi.org/10.1007/978-0-387-36699-9_6
  16. Huan Y., Xiangmeng L., Bo K., Ruopu L., Guangxing W. Landscape ecology development supported by geospatial technologies: A review, Ecological Informatics. 2019. Vol. 51. P. 185-192. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2019.03.006.
  17. Kolios S., Stylios C. D. (2013). Identification of land cover/land use changes in the greater area of the Preveza peninsula in Greece using Landsat satellite data. Applied Geography. Vol. 40. P. 150–160. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2013.02.005
  18. Kuzmenko E. D., Maksymchuk V. Yu., Bagriy S. M., Sapuzhak O. Ya., Chepurnyi I. V., Deshchytsya S. A., Dzoba U. O. Integration of electric prospecting methods for forecasting the subsidence and sinkholes within the salt deposits in the Precarpathian area. Geodynamics. 2019. № 27. Vol. 2. P. 54-65.
  19. Li J., Yang L., Pu R., Liu Y. A review on anthropogenic geomorphology. Journal of Geographical Sciences. 2016. Vol. 27. P. 109-128. https://doi.org/10.1007/s11442-017-1367-7
  20. Li-An C., Billa L., Azari M. Anthropocene climate and landscape change that increases flood disasters. Int J Hydro. 2018 № 4. Vol. 2. P. 487-491. https://doi.org/10.15406/ijh.2018.02.00115
  21. Newton A., Hill R., Echeverría C., Golicher D., Rey Benayas J., Cayuela L., Hinsley S. Remote sensing and the future of landscape ecology. Progress in Physical Geography. 2009. № 4. Vol. 33. P. 528–546. https://doi.org/10.1177/0309133309346882
  22. Pelenc J., Ballet J. Strong sustainability, critical natural capital and the capability approach. Ecological Economics. 2015. Vol. 112. P. 36-44.
  23. Riese F. M., Keller S., Hinz S. Supervised and Semi-Supervised Self-Organizing Maps for Regression and Classification Focusing on Hyperspectral Data. Remote Sensing. 2019. № 1. Vol. 12. https://doi.org/10.3390/rs12010007
  24. Savchyn I., Tretyak K., Petrov S., Zaiats O. Brusak I. Monitoring of mine fields at Stebnyk potassium deposit area by a geodetic and geotechnical method. European Association of Geoscientists & Engineers. 2019. Vol. 1. P. 1-5. https://doi.org/10.3997/2214- 4609.201902169
  25. Shalan M. A., Arora M. K., Elgy J. CASCAM: Crisp and Soft Classification Accuracy Measurement Software. 2004. URL: http://www.geocomputation.org/2003/Papers/Shalan_Paper.pdf
  26. Steffen W., Broadgate W., Deutsch L., Gaffney O., Ludwig C. The trajectory of the Anthropocene: the great acceleration. The Anthropocene Review. 2015. Vol. 2(1), P. 81-98. https://doi.org/10.1177/2053019614564785
  27. Szabó J., Dávid L., Lóczy D. Anthropogenic geomorphology: a guide to manmade landforms. Hungary: Springer Science Business Media. 2010. https://doi.org/10.1007/978-90-481-3058-0
  28. Tarolli P., Sofia G. Human topographic signatures and derived geomorphic processes across landscapes. Geomorphology. 2016. Vol. 255. P. 140-161. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2015.12.007
  29. Thilagavathi N., Subramani T., Suresh M. Land use/land cover change detection analysis in Salem chalk hills, South India using remote sensing and GIS. Disaster Adv. 2015. Vol. 8. P. 44-52. https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/1178622117751603
  30. Tucker C. J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment. 1979. № 2. Vol. 8. P. 127–150. https://doi.org/10.1016/0034-4257(79)90013-0
  31. Waters C., Zalasiewicz J., Williams M., Ellis M., Snelling A. A stratigraphical basis for the Anthropocene? Special Publications. 2014. Vol. 395. P. 1-21. https://pubs.geoscienceworld.org/gsl/books/book/1761/A-Stratigraphical-B...
  32. Zaiats O., Navodych M., Petrov S., Tretyak K. Precise tilt measurements for monitoring of mine fields at Stebnyk potassium deposit area. Geodynamics. 2017. № 23. Vol. 2. P. 25-33. https://doi.org/10.23939/jgd2017.02.025