ВИЗНАЧЕННЯ ЗМІН ЗЕМЛЕКОРИСТУВАННЯ В КОНТЕКСТІ ОБ’ЄДНАНИХ ТЕРИТОРІАЛЬНИХ ГРОМАД: ПРИКЛАД ВИКОРИСТАННЯ ВІДДАЛЕНОГО СПОСТЕРЕЖЕННЯ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ЛІСИСТОСТІ ТЕРИТОРІЇ ТА ЇЇ ЗМІН

Панченко В.

 Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ, Україна

Анотація:
Дослідження спрямоване на застосування методів віддаленого спостереження з метою виявлення змін у землекористуванні при дослідженнях громад – нових територіальних одиниць в Україні. Застосовано приклад виявлення та класифікації лісів за допомогою зображень супутників Landsat. Досліджуваний район представлений межами Коровинської сільської об’єднаної територіальної громади Сумської області. Класифікація лісів і виявлення вирубки лісів проводилася за даними знімків періодами п’ять років із 1990 по 2020 р.
Для дослідження використовувались дані Landsat 5, 7 та 8 Геологічної служби США (USGS). Кількість і дата використаних знімків залежали від їхньої якості, але в основному датуються другою половиною травня – початком липня відповідних років. Набір із 11 зага­льних знімків оброблено в середовищі для візуалізації супутникових знімків Harris Geospatial Solutions (ENVI). Дані були відкалібровані за допомогою інструменту калібрування ENVI Landsat. Атмосферну корекцію застосовано за допомогою інструмента ENVI FLAASH; без­шовне мозаїчне зображення використовувалося протягом деяких періодів із кількома необхідними знімками.
Нормалізований диференційний вегетаційний індекс (NDVI) є основою для класифікації’ лісистості. Порівняння даних віддаленого спостереження різних років та різних супутників Landsat дозволило не лише визначити рослинний тип лісу, а й виявити зміни земель­ного покриву. Виявлення змін було проаналізовано двома способами. Перший метод базувався на зміні статусу класифікації, другий – на різниці значень NDVI, тоді як класифікація лісів застосовувалася для маскування нелісових територій.
У цьому прикладному дослідженні було застосовано шляхи економічно ефективних досліджень використання земель для місцевих громад. Ці методи можуть бути використані неурядовими організаціями, місцевими активістами, цивільними науковцями, місцевими органами влади для вдосконалення управління землекористування з використанням найсвіжіших даних та виявлення проблем лісів. Тим не менше, виявлення зміни земельного покриву не обмежується лише лісовим покривом, представленим у дослідженні. У випадку класи­фікування лісистості, зображення Landsat із різних супутників можна порівнювати та представити історичні дані для сільських райо­нів, які в минулому становили низький науковий інтерес, але наразі інтерес до них зріс унаслідок адміністративної реформи в Україні та переходу управлінських рішень на місцевий рівень.

Ключові слова: віддалене спостереження, дистанційне зондування, зміни землекористування, лісистість, сільська громада.

Мова:
англійська

DOI: http://doi.org/10.17721/1728-2721.2020.76-77.15

Посилання:

1. Andualem TG. Land Use Change Detection Using Remote Sensing Technology / TG Andualem, G. Belay, A. Guadie // Journal of Earth Science & Climatic Change. – 2018. – Vol. 9, issue 10. https://doi.org/10.4172/2157- 7617.1000496
2. Zahalna kharacterystyka lisiv Ukrainy // Derzhavne Ahenstvo Lisovukh Resursiv Ukrainy. Retrieved from http://dklg.kmu.gov.ua/forest/ control/uk/publish/article?art_id=62921&cat_id=32867
3. Hnatushenko, V. Satellite monitoring of consequences of illegal extraction of amber in Ukraine / V. Hnatushenko, D. Mozgovyi, O. Vasyliev & Kavats // Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. – 2017. – (2). – p. 99-105. Retrieved from: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nvngu_2017_2_17
4. Kuemmerle, T. Forest cover change and illegal logging in the Ukrainian Carpathians in the transition period from 1988 to 2007 / T. Kuemmerle, O. Chaskovskyy, Knorn, V. Radeloff, I. Kruhlov, Keeton, & P. Hostert // Remote Sensing of Environment. – 2009. 113(6). – p. 1194¬1207. https://doi.org/10.1016Zj.rse.2009.02.006.
5. Kuemmerle, T. PostDsocialist forest disturbance in the Carpathian border region of Poland, Slovakia, and Ukraine / Kuemmerle, T., Hostert, P., Radeloff, V., Perzanowski, K., & Kruhlov, I. // Ecological Applications. – 2007. – 17(5). – p. 1279-1295. https://doi.org/10.1890/06-1661.1
6. Mancino, G. Landsat TM imagery and NDVI differencing to detect vegetation change: Assessing natural forest expansion in Basilicata, southern Italy / Mancino, G., Nole, A., Ripullone, F., & Ferrara, A. // Forest. – 2014, 7(2). – p. 75-84. https://doi.org/10.3832/ifor0909-007
7. Roy, D. P. Characterization of Landsat-7 to Landsat-8 reflective wavelength and normalized difference vegetation index continuity / Roy, D. P., Kovalskyy, V., Zhang, H. K., Vermote, E. F., Yan, L., Kumar, S. S., Egorov, A. // Remote Sensing of Environment. – 2016. – 185. – p. 57-70. https://doi.org/ 10.1016/j.rse.2015.12.024
8. Stefanski, J. Mapping and monitoring of land use changes in post-Soviet western Ukraine using remote sensing data / Stefanski, Chaskovskyy, & Waske. // Applied Geography. – 2014. – 55. – p. 155-164. https://doi.org/ 10.1016/j.apgeog.2014.08.003
9. Web portal “EarthExplorer” by USGS. Retrieved from: https://earthexplorer.usgs.gov

Завантажити (.pdf)

Рекомендуємо цитувати цю статтю так:

Panchenko V., 2020. Land cover change detection for amalgamated territorial communities: example of using remote sensing for forest classification and deforestation disclosure. Visnyk Kyivskogo nacionalnogo universytetu imeni Tarasa Shevchenka, Geografiya [Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv, Geography], 1/2 (76/77), 101-107 (in English, abstr. in Ukranian), doi: 10.17721/1728-2721.2020.76-77.15

Надійшла до редколегії 30.09.2020
Прийнята до друку 12.11.2020