ОЦІНКА ТОЧНОСТІ МЕТОДІВ АВТОМАТИЗОВАНОГО КАРТУВАННЯ ВОДНИХ ПОВЕРХОНЬ НА ОСНОВІ СПЕКТРАЛЬНИХ ІНДЕКСІВ

O.O. Кавац; Ю.В. Кавац; К.Л. Сергєєва; Д.М. Рой

doi:10.34185/1562-9945-5-162-2026-04

Автор(и)

O.O. Кавац https://orcid.org/0000-0002-0172-7856
Ю.В. Кавац https://orcid.org/0000-0002-0180-5957
К.Л. Сергєєва https://orcid.org/0000-0001-7345-2209
Д.М. Рой https://orcid.org/0009-0004-1281-8632

DOI:

https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-162-2026-04

Ключові слова:

водні ресурси, водні поверхні, водойми, автоматизоване картування, супутниковий моніторинг, методи ДЗЗ, геопросторові данні, спектральні індекси, метод Оцу, Sentinel-2

Анотація

У роботі проведені дослідження з оцінки точності автоматизованого виділення поверхневих вод на основі спектральних водних індексів у поєднанні з методом порогування Оцу для територій, що зазнали техногенної катастрофи після руйнування Каховської ГЕС. Використано оптичні супутникові знімки Sentinel-2 та оцінено точ-ність маскування водних об’єктів, які мають гетерогенні властивості. Проаналізова-но основні водні індекси з автоматичним визначенням оптимального порогу за мето-дом Оцу. Встановлено, що MNDWI забезпечує найвищу точність визначення меж вод-них поверхонь для малих об’єктів зі складними неоднорідними контурами, тоді як AWEI демонструє високу чутливість до дрібних водойм. Отримані результати підтверджують доцільність поєднання спектральних індексів з автоматизованим по-рогуванням за методом Оцу для оперативного моніторингу водних об’єктів у динаміч-но трансформованих ландшафтах.

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]

Analitychni materialy, naukovi prohnozy ta propozytsii NAAN shcho-do pereliku zakhodiv, realizatsiia yakykh spryiatyme zabezpechenniu vodnoi ta prodo-volchoi bezpeky Ukrainy v umovakh zmin klimatu URL: http://naas.gov.ua/slide/v-umovakh-suchasnikh-zm-n-kl-matu-r-ven-zvolozhennya-na-teritor-ukra-ni-golovnim-chinnikom-yakiy-obm/#:~:text=%D0%92%D0%B6%D0%B5%20%D0%B2%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B9%20%D1%87%D0%B0%D1%81%20%D0%BD%D0%B0,%E2%80%94%20%D0%B2%D1%96%D0%B4%2020%20%D0%B4%D0%BE%2050%25. (дата звернення: 11.04.2025).

Condeça, J.; Nascimento, J.; Barreiras, N. Monitoring the storage volume of water reservoirs using Google Earth Engine. Water Resour. Res. 2022, 58, e2021WR030026. [Google Scholar] [CrossRef]

Pekel, J.F.; Cottam, A.; Gorelick, N. High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes. Nature 2016, 540, 418–422. [Google Scholar] [CrossRef]

Gao, H.; Birkett, C.; Lettenmaier, D.P. Global monitoring of large-reservoir storage from satellite remote sensing. Water Resour. Res. 2012, 48. [Google Scholar] [CrossRef]

Khandelwal, A.; Karpatne, A.; Marlier, M.E.; Kim, J.; Lettenmaier, D.P.; Kumar, V. An approach for global monitoring of surface-water-extent variations in reservoirs using MODIS data. Remote Sens. Environ. 2017, 202, 113–128. [Google Scholar] [CrossRef]

Ghansah, B.; Foster, T.; Higginbottom, T.P.; Adhikari, R.; Zwart, S.J. Monitoring spatial-temporal variations of surface areas of small reservoirs in Ghana. Phys. Chem. Earth 2022, 125, 103082. [Google Scholar] [CrossRef]

Kavats, O., Khramov, D., & Sergieieva, K. (2022). Surface Water Mapping from SAR Images Using Optimal Threshold Selection Method and Reference Water Mask. Water, 14(24), 4030, DOI: https://doi.org/10.3390/w14244030.

K Sergieieva, O Kavats, V Vasyliev, Y Kavats, O Kovro, Machine learning-based monitoring of war-damaged water bodies in Ukraine using satellite images. CEUR Workshop Proceedings, 2024, V3790, «Information Control Systems & Technologies 2024., p. 422–434.