АНАЛІЗ МЕТОДІВ ВОДНОГО БАЛАНСУ ВОЛОГОСТІ ГРУНТІВ ЗА СУПУТНИКОВИМИ ДАНИМИ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2026.01.095Ключові слова:
Водний баланс, вологість ґрунтів, дистанційне зондування, машинне навчанняАнотація
У роботі узагальнено підходи до оцінки водного балансу та вологості ґрунтів на основі даних дистанційного зондування Землі та проаналізовано їх адаптацію для умов України. Показано, що внаслідок кліматичних змін і руйнування водної інфраструктури водний баланс набуває критичного стану, а традиційні спостереження є просторово обмеженими. Розглянуто оптичні, теплові та мікрохвильові методи, а також підходи даунскейлінгу для інтеграції супутникових даних різної роздільної здатності. Обґрунтовано доцільність мультиметодного підходу, що поєднує NDVI/NDWI, LST, SAR (Sentinel-1), SMAP та ERA5-Land для отримання просторово-суцільних оцінок. Відзначено потенціал Google Earth Engine для обробки часових рядів та автоматизації моніторингу. Визначено перспективність застосування методів машинного навчання для картування водного балансу.
Посилання
World Bank. Water Sector Damage Assessment. Available online: https://eu4waterdata.eu (accessed: 2026).
Freitas, F.R.; et al. Review of soil moisture estimation methods using remote sensing. Advances in Technology, 2025. https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.100648.
Bauer-Marschallinger, B.; et al. Soil moisture retrieval from Sentinel-1 data. Remote Sensing of Environment, 2025. https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.114771.
Semenova, I.; et al. Dovhostrokova minlyvist ta tendentsii meteorolohichnykh posukh v Ukraini [Long-term variability and trends of meteorological droughts in Ukraine]. International Journal of Climatology, 2024. https://doi.org/10.1002/joc.8416.
Zarepour, M.; et al. Extreme droughts under climate change. Climatic Change, 2025. https://doi.org/10.1007/s10584-025-03958-9.
Hapich, H.; Novytskyi, R.; et al. Naslidky rosiisko-ukrainskoi viiny dlia vodnoi bezpeky ta povoienni perspektyvy [Impacts of the Russia–Ukraine war on water security and post-war prospects]. Natural Hazards Research, 2024. https://doi.org/10.1016/j.nhres.2024.01.004.
UNICEF; World Bank. Third Rapid Damage and Needs Assessment (RDNA3). Available online: https://documents.worldbank.org (accessed: 2026).
Hapich, H.; et al. Vplyv viiny na pryrodno-klimatychnu transformatsiiu terytorii u zoni zroshennia [Impact of war on natural-climatic transformation in irrigated areas]. SN Applied Sciences, 2025. https://doi.org/10.1007/s42452-025-07404-4.
Chun, J.; et al. Soil moisture estimation based on Sentinel-1 SAR using artificial neural networks. Remote Sensing, 2022, 14. https://doi.org/10.3390/rs14030465.
He, L.; et al. Soil moisture retrieval by integrating Sentinel-1A and MODIS data. Water, 2020, 12. https://doi.org/10.3390/w12061726.
Gruber, A.; et al. Evolution of soil moisture climate data records in ESA CCI. Earth System Science Data, 2019, 11, 717–739. https://doi.org/10.5194/essd-11-717-2019.
Guo, Y.; et al. Microwave-optical multi-stage synergy for downscaling soil moisture to 30 m. Remote Sensing, 2025, 17. https://doi.org/10.3390/rs17223677.
Razdavovskyi, R.; et al. Otsinka anomalii vrozhainosti silskohospodarskykh kultur v Ukraini na osnovi danykh Copernicus Sentinel ta ERA5 [Crop yield anomaly assessment in Ukraine based on Copernicus Sentinel and ERA5 data]. Sensors, 2024, 24. https://doi.org/10.3390/s24072257.
Snizhko, S.; et al. Richka Pivdennyi Buh: vodna bezpeka ta klimatychni zminy [Southern Bug River: water security and climate change]. Frontiers in Water, 2024. https://doi.org/10.3389/frwa.2024.1447378.
