Інтеграція даних Sentinel-2 та платформи Google Earth Engine для просторово-часового моніторингу територій торфовидобутку
DOI:
https://doi.org/10.36910/6775-2410-6208-2026-15(25)-14Ключові слова:
дистанційне зондування Землі (ДЗЗ), промислові торфовища, NDVI, мультиспектральні дані Sentinel-2, Google Earth Engine (GEE), динаміка рослинного покривуАнотація
У представленому дослідженні здійснено комплексний просторово-часовий аналіз екологічної трансформації та динаміки рослинного покриву родовища торфу "Коза-Березина" (Волинська область, Україна) під впливом антропогенного навантаження. З огляду на інтенсивне промислове освоєння торфовищ Українського Полісся, що неминуче супроводжується докорінною зміною гідрологічного режиму, деградацією природних біотопів, утворенням пухкого шару торфової крихти та підвищенням пожежної небезпеки, надзвичайно актуалізується потреба у безперервному кросмасштабному моніторингу таких територій. Метою роботи є кількісна та просторова оцінка масштабів девастації екосистеми внаслідок відкритого видобутку торфу, а також ідентифікація процесів природного відновлення флори (вторинних сукцесій) за 9-річний період (2017–2025 рр.).
Як основне джерело геопросторових даних використано багатоспектральні знімки високої просторової та часової розрізненості супутникової місії Sentinel-2. Обробка масивів даних здійснювалася у хмарному середовищі Google Earth Engine (GEE) та ГІС QGIS. Головним біофізичним індикатором стану та об'єму фітомаси виступав нормалізований різницевий вегетаційний індекс (NDVI). Для поглибленого просторового моделювання векторів розвитку екосистеми та візуалізації переходів площ між різними класами NDVI з року в рік було застосовано аналіз потоків за допомогою Санкей-діаграми.
Результати багаторічного моніторингу свідчать про гетерогенну реакцію болотної екосистеми на антропогенне втручання. Зафіксовано жорстку просторову локалізацію осередку екологічної девастації безпосередньо в зоні кар'єру (урочище Долина), де внаслідок зняття рослинного шару показники NDVI критично впали (нижче 0,1–0,2). Аналіз динаміки переходів підтверджує, що найвищий рівень деградації та просторового розширення площ із відкритим торфом припадає на 2023–2024 роки.
Водночас, дослідження виявило високу екологічну пластичність та потужний регенеративний потенціал фонової екосистеми родовища. Встановлено, що загальний лінійний тренд значень NDVI за весь досліджуваний період залишається стабільним із позитивним нахилом. Станом на 2025 рік територіальна експансія торфорозробки припинилася. Аналіз Санкей-діаграми чітко візуалізує макростабілізацію та висхідний тренд у кінці періоду: значні площі рослинності масово перейшли до вищих класів NDVI (0,8–1,0).
Встановлено, що інтеграція відкритих мультиспектральних оптичних даних Sentinel-2, можливостей платформи GEE та методів візуалізації динаміки переходів є об’єктивним, безпечним і високоефективним підходом для екологічного контролю діючих торфородовищ, що дозволяє оптимізувати стратегії раціонального природокористування та управління водно-болотними угіддями.
Завантажити
Посилання
1. Расюн, В., Волошин В., Рудик, О., та ін. Дослідження використання методів ДЗЗ для моніторингу та картографування торфовищ. Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва : збірник наукових праць. Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2025. № 1(49). С. 201—211.
2. Lyalko V.I., Dugin S.S., Sybirtseva O.M., та ін. On the possibility of identifying peatland features using remote sensing data. Geological Journal. 2023. № 4. С. 61—78. DOI: 10.30836/igs.1025-6814.2023.4.288929.
3. Lischenko L., Shevchuk R., Filipovich V. The technique for satellite monitoring of peatlands in order to determinate their fire hazard and combustion risks. Ukrainian journal of remote sensing. 2022. Т. 9, № 1. С. 16—25. DOI: 10.36023/ujrs.2022.9.1.210.
4. Czapiewski S., Szumińska D. An Overview of Remote Sensing Data Applications in Peatland Research Based on Works from the Period 2010–2021. Land. 2021. Т. 11, № 1. С. 24. DOI: 10.3390/land11010024.
5. Melnyk O., Brunn A. Analysis of Spectral Index Interrelationships for Vegetation Condition Assessment on the Example of Wetlands in Volyn Polissya, Ukraine. Earth (Switzerland). Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI), 2025. Т. 6, № 2. DOI: 10.3390/earth6020028.
6. Melnyk O., Brunn A. Seasonal and Long-Term Water Regime Trends of Cheremsky Wetland: Analysis Based on Sentinel-2 Spectral Indices and Composite Indicator Development. Remote Sensing. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI), 2025. Т. 17, № 14. DOI: 10.3390/rs17142363.
7. Радзій В.Ф., Коцун Л.О., Мельник О.В., Сухомлін К.Б. Польові дослідження флори, фауни та біорізноманіття, оселищ, міграція на території планованої діяльності «Видобування торфу на родовищі «Коза-Березина». Луцьк: Волинський національний університет імені Лесі Українки, 2021. 111 с.
8. European Space Agency. Sentinel Online - ESA [Електронний ресурс]. European Space Agency - Earth Online. 2020.
9. Reynolds N., Mota B., Nightingale J.M. Open-access satellite data for peatland condition and restoration monitoring in the UK: a review. Frontiers in Environmental Science. 2025. Т. Volume 13-2025. DOI: 10.3389/fenvs.2025.1685165.
10. Boiaryn M., Nekos A., Radzii V., та ін. Impact of peat extraction from the peatlands of upper Pripyat basin on the environment. Visnyk of V. N. Karazin Kharkiv National University. Series Geology. Geography. Ecology. 2025. № 62. С. 401—411. DOI: 10.26565/2410-7360-2025-62-30.
11. Gatti A., Naud C., Castellani C., Carriero F. Sentinel-2 Products Specification Document. Thales Alenia Space. 2018.
12. Gandhi G.M., Parthiban S., Thummalu N., Christy A. Ndvi: Vegetation Change Detection Using Remote Sensing and Gis – A Case Study of Vellore District. Procedia Computer Science. 2015. Т. 57. С. 1199—1210. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.07.415.
13. Valor E., Environment V.C.-R. sensing of, 1996 undefined. Mapping land surface emissivity from NDVI: Application to European, African, and South American areas. Elsevier. 1995. Т. 57. С. 167—184.
14. Zheng Y., Han J., Huang Y., та ін. Vegetation response to climate conditions based on NDVI simulations using stepwise cluster analysis for the Three-River Headwaters region of China. Ecological Indicators. 2018. Т. 92. С. 18—29. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.06.040.
