Картографирование хозяйственного освоения дельты р. Меконг на основе разновременных спутниковых радарных данных

Дистанционное зондирование Земли

УДК:

528.854.4

DOI:

10.22389/0016-7126-2025-1023-9-35-49

1 Васильченко А.А.

2 Кулик А.К.

3 Выприцкий А.А.

4 Балкушкин Р.Н.

5 Нгуен Х.Ч.

6 Ву Ч.Т.М.

Год:

2025

№:

1023

Страницы:

35-49

Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения РАН

1,

2,

3,

4,

Российско-Вьетнамский тропический научно-исследовательский и технологический центр (южное отделение)

5,

6,

Аннотация:

В статье проанализированы особенности распределения радарных индексов на основе двойной поляризации в пределах основных сельскохозяйственных угодий пяти провинций Вьетнама в дельте р. Меконг. Составлен алгоритм картографирования. Выявлены площади и пространственное распределение рисовых и овощных полей, садов, акваферм. Рисовые поля находятся преимущественно в северной и северо-западной части дельты р. Меконг, на расстоянии 70 км от моря, где не наблюдается засоление грунтовых вод; сады (в основном кокосовые) – в центральной части исследуемой территории, на границе интрузии морских вод. Сравнение результатов картографирования с глобальными продуктами классификации типов земного покрова ESRI Land Cover и ESA WorldCover показало преимущества использования алгоритма, среди которых можно отметить высокую точность выделения рисовых полей и садов. Анализ полученных данных и статистической информации выявил, что площади, занятые садовыми деревьями в частных хозяйствах (около 30 % территории исследования), не учтены в статистических сводках, поэтому картографирование с помощью материалов космической съемки – единственный достоверный источник информации о площадях садов

Ключевые слова:

Вьетнам, дельта реки Меконг, дистанционное зондирование, картографирование, сельскохозяйственные угодья, Sentinel-1

Работа выполнена в рамках проекта Эколан 3.7

Список литературы:

1. Баранова М. С., Филиппов О. В., Кочеткова А. И., Брызгалина Е. С. ГИС-технологии и спутниковые данные как инструменты мониторинга геодинамических процессов Волгоградского водохранилища // Географический вестник. – 2016. – № 2 (37). – С. 148–160.

2. Барталев С. А., Ершов Д. В., Лупян Е. А., Толпин В. А. Возможности использования спутникового сервиса ВЕГА для решения различных задач мониторинга наземных экосистем // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2012. – Т. 9. – № 1. – С. 49–56.

3. Биарсланов А. Б., Шинкаренко С. С., Гаджиев И. Р. Применение ежемесячных композитных изображений Santinel-2 для анализа сезонных изменений площадей подвижных песков // Материалы 21-й Междунар. конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 13–17 ноября 2023 г.): Электрон. сб. – Москва: ИКИ РАН, – 2023. – С. 352. DOI: 10.21046/21DZZconf-2023a.

4. Васильченко А.А., Выприцкий А.А. Картографирование лесных насаждений Волгоградской области по данным ДЗЗ с использованием индексов BSFI и NDWI // Геодезия и картография. – 2023. – № 10. – С. 39-49. DOI: 10.22389/0016-7126-2023-1000-10-39-49.

5. Ковязин В.Ф., Нгуен Ч.А., Нгуен Т.Ч. Мониторинг земель лесного фонда провинции Кон Тум Вьетнама по данным дистанционного зондирования Земли // Геодезия и картография. – 2023. – № 8. – С. 57-64. DOI: 10.22389/0016-7126-2023-998-8-57-64.

6. Марчуков В. С., Чинь Л. Х. Анализ спектральных характеристик тропической растительности Вьетнама и разработка методов дешифрирования на основе спектральных индексов // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2011. – № 3. – С. 74–77.

7. Мышляков С. Г. Возможности радарных снимков Sentinel-1 для решения задач сельского хозяйства // Геоматика. – 2016. – № 2 (31). – С. 16–24.

8. Плотников Д. Е., Де Абеллейра Д., Верон С. и др. Сравнение разных источников обучающей информации для регионального картографирования пашни в различных регионах мира // Сб. тез. докл. 16-й Всерос. открытой конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 12–16 ноября 2018 г.): Электрон. сб. – 2018. – С. 27. DOI: 10.21046/2070-16DZZconf-2018a.

9. Тон Ш., Добрынин Д. В., Мокиевский В. О. Динамика мангровых лесов дельты Меконга (Вьетнам) с 1988 по 2018 год // Изв. РАН. Сер. географическая. – 2020. – № 4. – С. 530–540. DOI: 10.31857/S2587556620040123.

10. Шинкаренко С. С., Барталев С. А. Картографирование соровых понижений и солончаков в Северном Прикаспии на основе многолетних данных Landsat // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2023. – Т. 20. – № 5. – С. 153–165. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-5-153-165.

11. Шинкаренко С. С., Барталев С. А. Метод картографирования соровых понижений и солончаков Северного Прикаспия по данным Landsat // Материалы 21-й Междунар. конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 13–17 ноября 2023 г.). – Москва: ИКИ РАН, – 2023. – 419 c. DOI: 10.21046/21DZZconf-2023a.

12. Шинкаренко С. С., Барталев С. А., Васильченко А. А. Метод картографирования защитных лесных насаждений на основе разновременных спутниковых изображений высокого пространственного разрешения и бисезонного индекса леса // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2022. – Т. 19. – № 4. – С. 207–222. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-207-222.

13. Шинкаренко С. С., Солодовников Д. А., Барталев С. А., Васильченко А. А., Выприцкий А. А. Динамика площадей водохранилищ полуострова Крым // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2021. – Т. 18. – № 5. – С. 226–241.

14. Filgueiras R., Mantovani E. C., Althoff D., Fernandes-Filho E. I., Cunha F. Fd. (2019) Crop NDVI Monitoring Based on Sentinel 1 // Remote Sensing. 11 (12), DOI: 10.3390/rs11121441.

15. Filipponi F. (2019) Sentinel-1 GRD Preprocessing Workflow // In Multidisciplinary Digital Publishing Institute Proceedings. 18(1), 11, DOI: 10.3390/ECRS-3-06201.

16. Hauser L. T., Binh N. A., Hoa P. V., Quan N. H., Timmermans J. (2020) Gap-Free Monitoring of Annual Mangrove Forest Dynamics in Ca Mau Province, Vietnamese Mekong Delta, Using the Landsat-7-8 Archives and Post-Classification Temporal Optimization // Remote Sensing. 12, DOI: 10.3390/rs12223729.

17. Hoang-Phi P., Lam-Dao N., Pham-Van C., Chau-Nguyen-Xuan Q., Nguyen-Van-Anh V., Gummadi S., Le-Van T. (2020) Sentinel-1 SAR Time Series-Based Assessment of the Impact of Severe Salinity Intrusion Events on Spatiotemporal Changes in Distribution of Rice Planting Areas in Coastal Provinces of the Mekong Delta, Vietnam // Remote Sensing. 12 (19), DOI: 10.3390/rs12193196.

18. Huang D., Xu L., Zou S., Liu B., Li H., Pu L., Chi H. (2024) Mapping Paddy Rice in Rice-Wetland Coexistence Zone by Integrating Sentinel-1 and Sentinel-2 Data // Agriculture. 14 (3), DOI: 10.3390/agriculture14030345.

19. Jiang J., Zhang H., Ge J., Sun C., Xu L., Wang C. (2023) Cropland Data Extraction in Mekong Delta Based on Time Series Sentinel-1 Dual-Polarized Data // Remote Sensing. 15 (12), DOI: 10.3390/rs15123050.

20. Lam C-N., Niculescu S., Bengoufa S. (2023) Monitoring and Mapping Floods and Floodable Areas in the Mekong Delta (Vietnam) Using Time-Series Sentinel-1 Images, Convolutional Neural Network, Multi-Layer Perceptron, and Random Forest // Remote Sensing. 15 (8), DOI: 10.3390/rs15082001.

21. Lappe R., Ullmann T., Bachofer F. (2022) State of the Vietnamese Coast-Assessing Three Decades (1986 to 2021) of Coastline Dynamics Using the Landsat Archive // Remote Sensing. 14 (10), DOI: 10.3390/rs14102476.

22. Medina A. J. M., Lopez R. S., Santisteban J. A. Z., Trauco K. M. T., Cayo E. Y. T., Haro N. H., Cruz M. O., Fernández D. G. (2024) An Analysis of the Rice-Cultivation Dynamics in the Lower Utcubamba River Basin Using SAR and Optical Imagery in Google Earth Engine (GEE) // Agronomy. 14 (3), DOI: 10.3390/agronomy14030557.

23. Phan H., Le Toan T., Bouvet A. (2021) Understanding Dense Time Series of Sentinel-1 Backscatter from Rice Fields: Case Study in a Province of the Mekong Delta, Vietnam // Remote Sensing. 13 (5), DOI: 10.3390/rs13050921.

24. Saatchi S. (2019) SAR Methods for Mapping and Monitoring Forest Biomass. SAR Handbook: Comprehensive Methodologies for Forest Monitoring and Biomass Estimation. NASA pp. 207–254. DOI: 10.25966/hbm1-ej07.

25. Sorokin A., Stepanov A., Dubrovin K., Verkhoturov A. (2024) Enhancement of Comparative Assessment Approaches for Synthetic Aperture Radar (SAR) Vegetation Indices for Crop Monitoring and Identification-Khabarovsk Territory (Russia) Case Study // Remote Sensing. 16 (14), DOI: 10.3390/rs16142532.

26. Sun Z., Luo J., Yang J., Yu Q., Zhang L., Xue K., Lu L. (2020) Nation-Scale Mapping of Coastal Aquaculture Ponds with Sentinel-1 SAR Data Using Google Earth Engine // Remote Sensing. 12 (18), DOI: 10.3390/rs12183086.

27. Tran K. H., Menenti M., Jia L. (2022) Surface Water Mapping and Flood Monitoring in the Mekong Delta Using Sentinel-1 SAR Time Series and Otsu Threshold // Remote Sensing. 14 (22), DOI: 10.3390/rs14225721.

28. Venter Z. S., Barton D. N., Chakraborty T., Simensen T., Singh G. (2022) Global 10 m Land Use Land Cover Datasets: A Comparison of Dynamic World, World Cover and Esri Land Cover // Remote Sensing. 14 (16), DOI: 10.3390/rs14164101.

29. Vu T. H., Binh D. V., Tran H. N., Khan M. A., Bui D. D., Stamm J. (2024) Quantifying Spatio-Temporal River Morphological Change and Its Consequences in the Vietnamese Mekong River Delta Using Remote Sensing and Geographical Information System Techniques // Remote Sensing. 16 (4), DOI: 10.3390/rs16040707.

30. Wang C., Wang G., Zhang G., Cui Y., Zhang X., He Y., Zhou Y. (2024) Freshwater Aquaculture Mapping in УHome of Chinese CrawfishФ by Using a Hierarchical Classification Framework and Sentinel-1/2 Data // Remote Sensing. 16 (5), DOI: 10.3390/rs16050893.

31. White L., Brisco B., Dabboor M., Schmitt A., Pratt A. (2015) A Collection of SAR Methodologies for Monitoring Wetlands // Remote Sensing. 7, 6, pp. 7615–7645. DOI: 10.3390/rs70607615.

32. Zhang M., Li Z., Tian B., Zhou J., Tang P. (2016) The backscattering characteristics of wetland vegetation and water-level changes detection using multi-mode SAR: A case study // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 45, A, pp. 1–13. DOI: 10.1016/j.jag.2015.10.001.

33. Zhang T., Tang B-H., Huang L., Chen G. (2022) Rice and Greenhouse Identification in Plateau Areas Incorporating Sentinel-1/2 Optical and Radar Remote Sensing Data from Google Earth Engine // Remote Sensing. 14 (22), DOI: 10.3390/rs14225727.

Образец цитирования:

Васильченко А.А.,

Кулик А.К.,

Выприцкий А.А.,

Балкушкин Р.Н.,

Нгуен Х.Ч.,

Ву Ч.Т.М.,

Картографирование хозяйственного освоения дельты р. Меконг на основе разновременных спутниковых радарных данных // Геодезия и картография. – 2025. – № 9. – С. 35-49. DOI: 10.22389/0016-7126-2025-1023-9-35-49

Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения РАН

1,

2,

3,

4,

Российско-Вьетнамский тропический научно-исследовательский и технологический центр (южное отделение)

5,

6,

Работа выполнена в рамках проекта Эколан 3.7

Авторы:

Содержание номера

Вы здесь