ОЦІНЮВАННЯ СТАНУ ЛІСОСМУГ ДОНЕЦЬКОЇ ОБЛАСТІ В ЗОНІ БОЙОВИХ ДІЙ ЗА ДОПОМОГОЮ СУПУТНИКОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ SENTINEL-2

С.Г. Чорний

doi:10.32999/ksu2413-7391/2023-19-7

С.Г. Чорний https://orcid.org/0000-0001-9764-677X

DOI: https://doi.org/10.32999/ksu2413-7391/2023-19-7

Ключові слова: військова діяльність, лісосмуги, дистанційне зондування, NDVI, Sentinel-2

Анотація

Військові дії в практично безлісій степовій зоні України так чи інакше стосуються лісосмуг. Саме в лісосмугах будуються лінії оборони з траншеями, бліндажами, тунелями, для облаштування яких використовується деревина лісосмуг. Лінії оборони в лісосмугах зазнають найбільш інтенсивного артилерійського й ракетного вогню, є об’єктом штурмових дій, що призводить до різного ступеня деградації лісових смугових насаджень. Метою досліджень було за допомогою методів дистанційного зондування, зокрема вивчення внутрішньорічного розподілу показника NDVI у 2021 та 2023 роках, оцінити стан лісосмуг безпосередньо в зоні бойових дій, зокрема в Донецькій області. Для цього використовували багатоспектральні безхмарні супутникові зображення Sentinel-2, які оброблені в браузері BO Sentinel Hub. Згідно з проведеними дослідженнями, період «лютий – початок травня» характеризується відсутністю суттєвої різниці в значеннях NDVI між довоєнним і воєнним рокам. Це пояснюється тим, що в лісосмугах у результаті військових дій основні дерева (дуби та робінії) частково знищені. Деградовані другорядні породи дерев і чагарники разом із трав’яним покривом суттєво не знижують величину NDVI на початку вегетації у квітні та на початку травня порівняно з довоєнними умовами. Але в період, коли спостерігається максимальна фотосинтетична активність рослинності лісосмуг (червень-липень) у 2023 році показник NDVI був помітно меншим порівняно з 2021 роком. Скоріш за все таке зниження NDVI свідчить про часткову деградацію основної деревної та другорядної рослинності в лісосмугах у результаті військової діяльності. Отже, у зонах бойових дій у Донецькій області йде процес поступового знищення мережі лісосмуг, що погіршує їх ґрунто- й полезахисні функції та зумовлює втрати екологічних спроможностей.

Посилання

1. Закон України «Про екологічну мережу України». (2004). Відомості Верховної Ради України, 45, 502. [Law of Ukraine «On the Ecological Network of Ukraine» (2004). Bulletin of the Verkhovna Rada of Ukraine, 45, 502 (іn Ukrainian)].
2. Омелич, І.Ю., Яременко, А.А., Непошивайленко, Н.О., Горай, І.В. (2019). Визначення тенденцій розвитку рослинного покриву на підставі розрахунку нормалізованого вегетаційного індексу на прикладі Петриківського району Дніпропетровської області. Український журнал дистанційного зондування Землі, 23, 9–13. [Omelych, I.Y., Yaremenko, A.A., Neposhyvailenko, N.O., Gorai, I.V. (2019). Determination of trends in the development of vegetation cover based on the calculation of the normalized vegetation index on the example of Petrykivskyi district of Dnipropetrovska oblast. Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth, 23, 9–13 (іn Ukrainian)].
3. Чиркова, О.В. (2010). Структура лесополос как составных элементов экологической сети. Проблеми екології та охорони природи техногенного регіону, 1(10), 97–104. [Chirkova, O.V. (2010). The structure of forest belts as constituent elements of the ecological network. Problems of ecology and nature protection of the technogenic region, 1 (10), 97–104 (іn Ukrainian)].
4. Чорний, С.Г. (2018). Кількісна оцінка вітрової ерозії ґрунту: можливості WEQ. Агрохімія та ґрунтознавство, 87, 23–28. [Chornyy, S.G. (2018). Quantitative assessment of wind erosion of soil: possibilities of WEQ, Agrochemistry and soil science, 87, 23–28 (іn Ukrainian)].
5. Чорний, С.Г., Хотиненко, О.М., Волошенюк, А.В. (2015). Трансформація протидефляційної стійкості ґрунтів лівобережного степу України в контексті сучасних змін клімату. Агрохімія і ґрунтознавство, 83, 49–54. [Chornyy, S.G., Khotynenko, O.M., Voloshenyuk, A.V. (2015). Transformation of soil wind erodibility of the left-bank steppe of Ukraine in the context of modern climate change, Agrochemistry and Soil Science, 83, 49–54 (іn Ukrainian)].
6. EOS Data analysis (2023). NDVI: Normalized Difference Vegetation Index. https://eos.com/makean-analysis/ndvi (date of access: 06.06.2023).
7. Lasaponara, R., Abate, N., Fattore, C., Aromando, A., Cardettini, G., Di Fonzo, M. (2022). On the Use of Sentinel-2 NDVI Time Series and Google Earth Engine to Detect Land-Use/Land-Cover Changes in Fire-Affected Areas. Remote Sens., 14, 4723. DOI: https://doi.org/10.3390.
8. Lastovicka, J., Svec, P., Paluba, D., Kobliuk, N., Svoboda, J., Hladky, R. Stych, P. (2020). Sentinel-2 Data in an Evaluation of the Impact of the Disturbances on Forest Vegetation. Remote Sens., 12, 1914. DOI: 10.3390/rs12121914.
9. Marina, P., Temudo, J., Silva, M.N. (2012) Agriculture and forest cover changes in post-war Mozambique. Journal of Land Use Science, 7:4, 425–442. DOI: 10.1080/1747423X.2011.595834.
10. Recanatesi, F., Giuliani, Ch., Nicolina, Ripa M. (2018). Monitoring Mediterranean Oak Decline in a Peri-Urban Protected Area Using the NDVI and Sentinel-2 Images: The Case Study of Castelporziano State Natural Reserve. Sustainability, 2018, 10, 3308. DOI: 10.3390/su10093308.
11. Shevchuk, S., Vyshnevskyi, V., Bilous, O. (2022). The use of remote sensing data that is studying the environmental consequences of the Russian invasion of Ukraine, Research Square, 1–19. DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-1770802/v1.
12. Schneibel, A., Frantz, D., Achim, A, Stellmes, M., Fischer, K., Hill, K. (2017). Using Annual Landsat Time Series for the Detection of Dry Forest Degradation Processes in South-Central Angola. Remote sensing. 9, 905. DOI: 10.3390/rs9090905.
13. Telesca, L., Lasaponara, R. (2010). Analysis of Time-Scaling Properties in Forest-Fire Sequence Observed in Italy. Ecol. Model, 221, 90–93.
14. Witmer, F.D.W. (2015) Remote sensing of violent conflict: eyes from above. International Journal of Remote Sensing, 36:9, 2326–2352. DOI: 10.1080/01431161.2015.1035412.