УДОСКОНАЛЕННЯ ОЦІНЮВАННЯ ЕКОЛОГІЧНОГО СТАНУ ПОВЕРХНЕВИХ ВОД ЗА СУПУТНИКОВИМИ ДАНИМИ
Анотація
У статті викладено результати досліджень екологічного стану поверхневих вод за новими розробленими науковими підходами, які ґрунтуються на використанні супутникових даних високого просторового розрізнення. Систематизація усіх наявних показників і розроблення нових методичних підходів істотно удосконалює існуючу методику визначення екологічного стану водних об’єктів, що є метою досліджень. У дослідженнях водних об’єктів у межах м. Києва затоки Оболонь і озера Вербне здійснено визначення оптимального набору таких показників, як спектральні індекси, які дали змогу комплексно оцінити стан водних об’єктів: NDWI – для розрізнення рослинності і водних об’єктів, GCI – для оцінювання масштабності поширення синьо-зелених водоростей, NDTI – для визначення каламутності, IO – для визначення наявності розчинного заліза у воді, NDSI – для оцінювання масштабу повені. За індексами NDSI, NDWI та комбінацією червоного і інфрачервоного каналів супутника Sentinel-2 L2A простежено проходження затоплення території заплави р. Ірпінь спричинено руйнацією гідротехнічної споруди біля с. Козаровичі. Хвильову абразію берегів досліджено на прикладі Кременчуцького водосховища біля сіл Пронозівка та Мозоліївка з використанням знімків супутника Landsat4 (1984 р.) та Landsat8 (2016 р.). Під час дослідження переформування берегової лінії біля с. Циблі у Київській області використано метод визначення просторово-часових змін берегової лінії в результаті її розмиву. Оцінювання просторово-часових змін берегової лінії повинно виконуватися з урахуванням рівнів води на дати виконання вимірювань. Проведеними дослідженнями встановлено, що всі визначені оцінювальні показники можна згрупувати як біологічні, гідроморфологічні та фізико-хімічні і зробити висновок, що методичні підходи до оцінювання екологічного стану поверхневих вод із застосуванням супутникових даних ґрунтуються на встановлені причинно-наслідкових зв’язків процесів, що впливають на водні об’єкти.
Посилання
1. Shevchenko A.M., Vlasova O.V., Ryabtsev M.P., & Bozhenko R.P. (2020). Metodychni rekomendatsii z otsiniuvannia ekolohichnoho stanu vodnyh obiektiv ta meliorovanykh zemel za prostorovo rozpodilenymy suputnykovymy danym [Methodological recommendations for assessing the ecological state of water bodies and reclaimed land based on spatially distributed satellite data]. IWRaLR: Kyiv. 40p. [in Ukrainian].
2. Pro zatverdzhennia Metodyky vidnesennia masyvu poverkhnevykh vod, a takozh istotno zminenoho masyvu poverkhnevykh vod do odnoho z klasiv ekolohichnoho potentsialu shtuchno abo istotno zminenoho masyvu poverkhnevykh vod (2019). [On the approval of the Methodology for assigning a body of surface water, as well as a significantly changed body of surface water to one of the classes of ecological potential of an artificially or significantly changed body of surface water]. [in Ukraine]. Retrieved from: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z0127-19#Text
3. Zatserkovnyi, V. I., & Plichko, L. V. (2018). Analiz pidkhodiv shchodo stvorennia bazy heodanykh heoinformatsiinykh system monitorynhu yakosti poverkhnevykh vod [Analysis of approachesto creating a geodatabase of geoinformation systems for surface water quality monitoring]. Naukoiemni tekhnolohii, Vol.1, 114–124. [in Ukrainian]. Retrieved from: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nt_2018_1_18.
4. Kekliu, R., & Alkish, A. (2021). Novyi statystychnyi pohliad na trofichni indeksy milkovodnykh ozer [A new statistical perspective on trophic indices of shallow lakes]. Ekolohiia. Vodni resursy. DOI: 10.1134/S0097807821020123
5. Belenok,V.Yu., & Frolova, A.A. (2023). Kosmichnyi monitorynh zmin ploshch vodnykh obiektiv Kyivskoi oblasti vprodovzh 1990–2020 rr. [Space monitoring of changes in the area of water bodies in the Kyiv region during 1990–2020]. Airport Planning, Construction and Maintenance Journal, 2, 6–19. Retrieved from: https://doi.org/10.32782/apcmj.2023.2.1.
6. Apostolov,O.A., Elistratova,L.O., Romanchuk,I.F., & Chekhniy,V.M. (2020). Vyiavlennia oseredkiv opusteliuvannia v Ukraini na osnovi rozrakhunkiv vodnykh indeksiv za danymy dystantsiinoho zonduvannia Zemli [Assessment of desertification areas in Ukraine by estimation of water indexes using remote sensing data]. Ukrainian Geographical Journal, 109, 16–25. DOI: https://doi.org/10.15407/ugz2020.01.016
7. Dyba, K., Ermida, S., Ptak, M., Piekarczyk, J., & Sojka, M. (2022). [Evaluation of Lake Surface Water Temperature Estimation Methods Using Landsat 8]. Remote Sensing, 14 (15), 1–21.
8. David De Santis, Fabio Del Frate, & Schiavone, G. (2022). Analysis of the impact of climate change on surface temperature in lakes of Central Italy using timeseries of satellite data. Remote Sensing, 14(1), 2–19. [in English].
9. Holiadze, M., Melesse, A., Reidi, L. (2016). [A comprehensive review of the assessment of water quality parameters using remote sensing methods]. Ekolohiia. Datchyky (Bazel, Shveitsariia). DOI: 10.3390/s16081298.
10. Otsiniuvannia stanu poverkhnevykh vod [Assessment of the state of surface waters]. Retrieved from: http://www.ecoj.dea.kiev.ua/archives/2019/2/7
11. Garg, V, Kumar, A.S., Aggarwal, S.P., & Kumar, V. (2017). Spectral similarity approach for mapping turbidity of an inland waterbody. Journal of Hydrology, Vol. 550, 527–537. Retrieved from: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0022169417303268. [inEnglish].
12. Shevchuk, S. A., Vyshnevskyi, V. I., Shevchenko, I. A., & Kozytskyi, O. M. (2019). Doslidzhennia vodnykh obiektiv Ukrainy z vykorystanniam danykh dystantsiinoho zonduvannia Zemli [Research of waterbodies of Ukraine using data of remote sensing of the Earth]. Melioratsiia i vodne hospodarstvo, 2, 146–156. Retrieved from: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Mivg_2019_2_18. [in Ukrainian].
13. Mc Feeters, S.K. (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. Int. J. Rem. Sens., 17, 1425–1432. Retrieved from: https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=1396703. [in English].
14. Xu, H. (2006). Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International Journal of Remote Sensing, 27, 3025–3033. DOI: https://doi.org/10.1080/01431160600589179.
15. Іndexdatabase (DB). Retrieved from: http://www.indexdatabase.de.
16. Vlasova, O., Shevchenko, A., Shevchenko, I., & Kozytsky, O. (2023). Monitoring of water bodies and reclaimed lands affected by warfare using satellite data. Land Reclamation and Water Management, (2), 59 - 68. https://doi.org/10.31073/mivg202302-371. [in Ukrainian].
