Оценка динамики поверхностных водных объектов на водосборе Ладожского озера по данным Global Surface Water

Дистанционное зондирование Земли
УДК: 
528.88:556.551:519.688
DOI: 
10.22389/0016-7126-2022-985-7-39-48
1 Расулова А.М.
Год: 
2022
№: 
7
985
Страницы: 
39-48

Институт озероведения РАН

1, 
Аннотация:
Основная цель работы – исследование изменения площади поверхностной воды на всей территории бассейна Ладожского озера и на его частных водосборах с помощью средств дистанционного зондирования Земли за длительный промежуток времени. Исходными данными служили обработанные архивы проекта по глобальному исследованию водной поверхности Земли Global Surface Water, использованы каталоги Occurrence, Occurrence Change Intensity и Transition. Работа выполнена на базе облачной платформы анализа геопространственных данных Google Earth Engine. Для исследуемой территории получены карты: поверхностной воды за период с 1984 по 2019 г.; изменения частоты появления поверхностной воды на территории бассейна Ладожского озера; классификации поверхностной воды по изменениям ее состояния. Анализ результатов показал высокую долю (около 90 %) постоянной поверхностной воды в регионе; выявил зоны экологического риска – пересыхание или затопление определенных участков на водосборе, – требующие пристального наблюдения. Полученные результаты имеют важное значение для решения экологических и социально-экономических задач, связанных с ресурсами пресной воды в бассейне Ладожского озера.
Работа выполнена за счет средств федерального бюджета в рамках темы № 0154-2019-0004 «Закономерности распределения озер Евразии и оценка их водных ресурсов».

Список литературы: 
1.   Gorelick N., Hancher M., Dixon M., Ilyushchenko S., Thau D., Moore R. (2017) Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone // Remote Sensing of Environment, July. pp. 18–27. DOI: 10.1016/j.rse.2017.06.031.
2.   Keim D. A., Mansmann F., Schneidewind J., Thomas J., Ziegler H. (2008) Visual analytics: Scope and challenges. Visual Data Mining pp. 76Р90. DOI: 10.1007/978-3-540-71080-6_6.
3.   Pekel J.-F., Cottam A., Gorelick N., Belward A. S. (2016) High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes // Nature. 7633, 540 , pp. 418–422. DOI: 10.1038/nature20584.
4.   Smith A. R. (1978) Color gamut transform pairs // Comput. Graph. 12, pp. 12Р19.
5.   Zhu Z., Woodcock C. E. (2012) Object-based cloud and cloud shadow detection in Landsat imagery // Remote Sensensing of Environment. 118, pp. 83Р94. DOI: 10.1016/j.rse.2011.10.028.
Образец цитирования:
Расулова А.М., 
Оценка динамики поверхностных водных объектов на водосборе Ладожского озера по данным Global Surface Water // Геодезия и картография. – 2022. – № 7. – С. 39-48. DOI: 10.22389/0016-7126-2022-985-7-39-48
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 07.07.2021
Принята к публикации: 27.07.2022
Опубликована: 20.08.2022

Содержание номера

2022 июль DOI:
10.22389/0016-7126-2022-985-7