МАТЕМАТИЧНІ МОДЕЛІ МОНІТОРИНГУ ДИНАМІКИ ЗМІН ТА ЗАБРУДНЕННЯ ВОДНИХ ОБ’ЄКТІВ НА ОСНОВІ СУПУТНИКОВИХ ДАНИХ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2026.01.077Ключові слова:
Водні ресурси, супутниковий моніторинг, спектральні індекси, оцінка стану забрудненняАнотація
У дослідженні запропоновано методологічний підхід до комплексного супутникового моніторингу водних ресурсів на основі інтеграції двох математичних моделей. Особливу увагу приділено застосуванню моделей у межах складних посткатастрофічних ландшафтів, зокрема території колишнього Каховського водосховища. Гетерогенність таких зон, що поєднують оголені мулові поверхні, заболочені масиви та молоду рослинність, зумовлює високу спектральну неоднорідність і ускладнює автоматизоване виділення води. Перша модель базується на синергії оптичних і радарних даних для точного картування меж водойм в умовах різкої варіації характеристик підстилаючої поверхні. Для підвищення точності поєднано адаптивні спектральні індекси з методами машинного навчання. Друга модель орієнтована на оцінку ступеня забруднення поверхневих вод. Використання різночасових супутникових даних дозволяє аналізувати просторово-часову динаміку об’єктів та встановлювати взаємозв’язки між трансформацією ландшафтів і рівнем їх екологічного навантаження, забезпечуючи стійкість моніторингу до впливу зовнішніх чинників.
Посилання
Biemans, H.; Haddeland, I.; Kabat, P.; Ludwig, F.; Hutjes, R.W.A.; Heinke, J.; von Bloh, W.; Gerten, D. Impact of reservoirs on river discharge and irrigation water supply during the 20th century. Water Resour. Res. 2011, 47. [Google Scholar] [CrossRef]
Haines-Young, R.; Potschin, M. Common International Classification of Ecosystem Services (CICES) V5.1; Technical Report; Fabis Consulting Ltd.: Nottingham, UK, 2018. [Google Scholar]
Grizzetti, B.; Lanzanova, D.; Liquete, C.; Reynaud, A.; Cardoso, A. Assessing water ecosystem services for water resource management. Environ. Sci. Policy 2016, 61, 194–203. [Google Scholar] [CrossRef]
Shaad, K.; Souter, N.J.; Vollmer, D.; Regan, H.M.; Bezerra, M.O. Integrating Ecosystem Services Into Water Resource Management: An Indicator-Based Approach. Environ. Manag. 2022, 69, 752–767. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
Kavats O.O., Kavats Yu.V., Serhieieva K.L., Fenenko T.M., Debrii D.A. Suputnykovyi monitorynh ta otsinka stupenia zabrudnenosti vodoim pid vplyvom viiskovykh dii. Systemni tekhnolohii. 2025, 4(159), 114–124. [Google Scholar]
Kavats O.O., Kavats Yu.V., Serhieieva K.L., Roi D.M. Otsinka tochnosti avtomatyzovanoho kartuvannia vodnykh poverkhon na osnovi spektralnykh indeksiv, Rehionalnyi mizhvuzivskyi zbirnyk naukovykh prats «Systemni tekhnolohii» 1(162)2026, str. 36-45. [Google Scholar]
Kavats, O.; Khramov, D.; Sergieieva, K. Surface Water Mapping from SAR Images Using Optimal Threshold Selection Method and Reference Water Mask. Water 2022, 14(24), 4030. [Google Scholar]
Sergieieva, K.; Kavats, O.; Vasyliev, V.; Kavats, Y.; Kovro, O. Machine learning-based monitoring of war-damaged water bodies in Ukraine using satellite images. CEUR Workshop Proc. 2024, 3790, 422–434. [Google Scholar].
