Оцінка якості водного середовища міських водойм з використанням методів системного аналізу на основі комплексування даних ДЗЗ

Рубрика: 
Дослідження Землі з космосу
Федоровський, ОД, Хижняк, АВ, 1Томченко, ОВ
1Державна установа «Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі Інституту геологічних наук Національної академії наук України», Київ
Косм. наука технол. 2021, 27 ;(5):011-018
https://doi.org/10.15407/knit2021.05.011
Язык публикации: Англійська
Аннотация: 
У роботі представлена методології комплексної оцінки стану міського водного середовища на прикладі системи озер Опечень та водойм-кар'єрів озер Вербне і Редькіне в м. Києві з використанням методів системного аналізу. Методологія включає структурно-текстурний аналіз космічних знімків та наступну їх інтерпретацію на основі методу статистичного критерію. Спектрально-текстурний аналіз КЗ застосовано для отримання вхідної інформації дистанційної оцінки водойм такої  як індексних зображень: індексу озерності, каламутності та альгоіндексу отриманих з супутника «Sentinel-2» та даних розподілу температури поверхні з супутника «Landsat 8».
         Для детальної оцінки якості водного середовища на основі отриманих індексованих зображень та відповідного картографічного представлення якості водного середовища застосовано метод на основі статистичного критерію. Для представлення статистичного критерію розпізнавання класів об'єктів за результатами вимірювання їх інформативних ознак, застосовуються імовірнісні і статистичні підходи, які використовуються для вирішення завдань оптимізації, в статистичних теоріях ідентифікації і розпізнавання. Цей метод дозволив картографічно представити зміну якості водного середовища відповідно до еталонних ділянок стану водойми у 2017 р.
Ключевые слова: NDAI, NDPI, NDTI, ДЗЗ, методи системного аналізу, оцінка якості водного середовища, спектральні індекси, температурна карта, якість води
Повний текст (PDF)
References: 
1. Arkhipov A. I., Glazunov N. M., Khyzhniak A. V. (2018). Heuristic Criterion for Class Recognition by Spectral Brightness. Cybern. and Syst. Anal., 54, No. 1, 94—98.
2. Batoh S. V. (2017). The ecohydrological characteristics of Kyiv water bodies. Qualifying scientific work on the rights of manuscript: Doctoral dissertation. Kyiv [in Ukrainian].
3. Khyzhniak A. V., Tomchenko O. V., Porushkevych A. Yu. (2017). Application of the remote sensing in environmental management as the interdisciplinary approach. Cent. Eur. Res. J., 3, No. 1, 34—42.
4. Lacaux J-P., Tourre Y. M., Vignolle C., Ndione J-A., Lafaye M. (2001). Classification of Ponds from High-Spatial Resolution Remote Sensing: Application to Rift Valley Fever Epidemics in Senegal. Remote Sens. Environ., 66—74.
5. Method for remote assessment of ecological condition and water quality of inland waters. Reference publication “Prospective scientific and technical developments of the National Academy of Sciences of Ukraine”. Issue “Ecology and Environmental Protection”. Kyiv: Akademperiodika, 32, 2017 [in Ukrainian].
6. Piestova I., Lubskyi M., Svideniuk M., Golubov S., Sedlacek P. (2018). Satellite Imagery Resolution Enhancement for Urban Area Thermal Micromapping. Cent. Eur. Res. J., 4, No. 1, 35—39.
7. Protasov A. A., Barinova S. S., Novoselova T. N., Buseva Zh. F., Tomchenko O. V., Sylaieva A. A., Lubskiy N. S., Semenchenko V. P., Sysova E. A. (2019). The heterogeneity of the abiotic and biotic components of techno-ecosystems: view from space and from the Earth. Eur. Scientific J. Jan. edition 15, No. 3, 423—448.