АНАЛІЗ СТАНУ РОСЛИННОГО ПОКРИВУ ГРОМАД УЖГОРОДСЬКОГО РАЙОНУ НА ОСНОВІ ЗНАЧЕНЬ NBR-ІНДЕКСУ
DOI:
https://doi.org/10.24144/2414-0260.2024.2.109-114Ключові слова:
Ужгородський район; територіальні громади; рослинний покрив; нормалізований індекс вигорання; багатоспектральний аналіз; растр; пожежі.Анотація
Важливим ресурсом Ужгородського району і його чотирнадцяти територіальних громад є рослинний покрив, який характеризується значною фітоценотичною різноманітністю. Ландшафти Ужгородського району зазнали суттєвих антропогенних змін, особливо в рівнинній частині, де переважають сільськогосподарські угіддя, переважно рілля та пасовища. Для моніторингу стану рослинного покриву з використанням даних дистанційного зондування використовуються численні вегетаційні індекси, серед яких – NBR – нормалізований індекс вигорання. Такий індекс є інформативним кількісним показником стану рослинності в цілому і у результаті впливу пожеж зокрема. Для розрахунку і порівняння індексу NBR було використано знімки з мінімальною хмарністю за серпень-вересень 2023 року. Обраний період зумовлений температурним піком та сезонним спалюванням сухостою. Також, в кінці літа на початку осені починається збір врожаю злакових та інших сільськогосподарських культур, у результаті чого відбувається суттєве зменшення рослинного покриву, що впливає на відбивну здатність поверхні та значення індексу NBR. Проаналізовано значення площі громад з негативними значеннями NBR індексу та їх кореляцію з загальною площею та чисельністю населення.
Посилання
Postanova Verkhovnoi Rady Ukrainy № 807-IX «Pro utvorennia ta likvidatsiiu raioniv» vid 17 lypnia 2020 roku. - Rezhym dostupu: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/807-20#Text (in Ukr).
Zvit pro vykonannia pryrodookhoronnoho zakhodu “Rozrobky proektu ekomerezhi Zakarpatskoi oblasti (prodovzhennia robit)”. Uzhhorodskyi raion. 2010 roku. - Rezhym dostupu: https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=2ahUKEwjWiYCUjZ2JAxWeEBAIHY1qE9oQFnoECBQQAQ&url=http%3A%2F%2Fecozakarpat.gov.ua%2Fwp-content%2Fpzf_ekomereja%2Fzvit_uzhgorod.doc&usg=AOvVaw3XVVHPvRL6SKShRaA5TJSj&opi=89978449 (in Ukr).
Lialko V.I. Bahatospektralni metody dystantsiinoho zonduvannia Zemli v zadachakh pryrodokorystuvannia. Kyiv: Naukova dumka. 2006. S. 357. (in Ukr).
Tomchenko O.V., Khyzhniak A.V. Vehetatsiini indeksy. yak instrument otsinky i monitorynhu stanu zemelnykh resursiv. Novitni tekhnolohii: zb. naukovykh prats PVNZ «Universytet novitnikh tekhnolohii». K.: PVNZ UNT. 2016, 1 (1), 13‒15. (in Ukr).
Landsat Explorer. - Rezhym dostupu: https://livingatlas2.arcgis.com/landsatexplorer.
Ofitsiinyi sait QGIS. - Rezhym dostupu: https://www.qgis.org.
Lal Mohammad, Jatisankar Bandyopadhyay, Rubel Sk, Ismail Mondal, Trinh Trong Nguyen, Giuseppe Francesco Cesare Lama, Duong Tran Anh. Estimation of agricultural burned affected area using NDVI and dNBR satellite-based empirical models. Journal of Environmental Management. 2023, 343, 118226. Doi: 10.1016/j.jenvman.2023.118226.
Roman Anamaria, Ursu Tudor. Multispectral satellite imagery and airborne laser scanning techniques for the detection of archaeological vegetation marks. Landscape archaeology on the northern frontier of the Roman empire at Porolissum. An interdisciplinary research project. Mega Publishing House. Cluj-Napoca. 2016, 141‒153.
Pipash V.V., Hlukh O.S. Rozrakhunok NBR indeksu dlia terytorialnykh hromad Uzhhorodskoho raionu. Stalyi rozvytok: zakhyst navkolyshnoho seredovyshcha. Enerhooshchadnist. Zbalansovane pryrodokorystuvannia. IX Mizhnarodnyi molodizhnyi konhres. 28-29 bereznia 2024. Ukraina. Lviv. 2024. 35. (in Ukr).
Pettorelli N., Olav Vik J., Mysterud A., Gaillard J.-M., Tucker C.J., Stenseth N.C. Using the satellite-derived NDVI to assess ecological responses to environmental change. Trends in Ecology and Evolution. 2005, 9(20), 503‒511. Doi: 10.1016/j.tree.2005.05.011.
Dibs H., Hasab H.A., Al-Rifaie J.K., Al-Ansari N. An optimal approach for land-use/land-cover mapping by integration andfusion of multispectral landsat OLI images: Case study in Baghdad, Iraq. Water Air Soil Pollut. 2020, 231, 488. Doi: 10.1007/s11270-020-04846-x.
Abdikan S., Bayik C., Sekertekin A., Bektas Balcik F., Karimzadeh S., Matsuoka M., Balik Sanli F. Burned area detection usingmulti-sensor SAR, optical, and thermal data in Mediterranean pine forest. Forests 2022, 13, 347. Doi: 10.3390/f13020347.
