Вегетационные и почвенные индексы для спутникового мониторинга земель в районах открытой разработки угля
П.П. Маневич1 , В.В. Антошин2, К.С. Коликов3
1 Публично-правовая компания «Роскадастр», г. Москва, Российская Федерация
2 ООО НГК «Горный», г. Москва, Российская Федерация
3 Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС», г. Москва, Российская Федерация
Russian Mining Industry №1 / 2025 p. 118-122
Резюме: Эксплуатация угольных карьеров оказывает комплексное негативное воздействие на прилегающие природные территории. Непрерывный мониторинг земель является основой для разработки эффективных стратегий восстановления и рекультивации горнопромышленных и природных ландшафтов в районах угледобычи. Для этой цели активно используются спутниковые миссии. В статье представлен анализ почвенных и вегетационных индексов, применяемых для мониторинга земель в районах открытой разработки угля, с использованием данных дистанционного зондирования Земли. Рассмотрены теоретические основы и практическое применение спутниковых индексов, таких, которые позволяют выполнять оценку состояния растительного покрова и почвы. Особое внимание уделено возможности использования этих индексов для выявления деградационных процессов и оценки эффективности рекультивационных мероприятий на нарушенных территориях. Методология расчета вегетационных индексов основана на анализе спектральных характеристик растительности и почвы, особенности которых отражают их внутреннюю структуру и состав. В статье приводятся примеры применения индексов для анализа территорий с маловыраженной растительностью и высокими показателями почвенного фона, характерными для угледобывающих регионов. Обсуждаются ограничения индексов и возможные способы их коррекции для повышения точности спутникового мониторинга.
Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, вегетационные индексы, почвенные индексы, спутниковый мониторинг, открытая угледобыча, рекультивация земель, спектральные данные
Для цитирования: Маневич П.П., Антошин В.В., Коликов К.С. Вегетационные и почвенные индексы для спутникового мониторинга земель в районах открытой разработки угля. Горная промышленность. 2025;(1):118–122. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-1-118-122
Информация о статье
Поступила в редакцию: 17.11.2024
Поступила после рецензирования: 09.01.2025
Принята к публикации: 13.01.2025
Информация об авторах
Маневич Полина Павловна – главный редактор отдела научно-технической информации Управления научно-технического развития и инноваций в сфере геодезии, картографии и геоинформационных технологий, Публично-правовая компания «Роскадастр», г. Москва, Российская Федерация; e-mail: polina.manevich@yandex.ru
Антошин Владислав Викторович – директор управления по промышленной безопасности, охраны труда и охраны окружающей среды, ООО НГК «Горный», г. Москва, Российская Федерация; e-mail: antoshinVV@ngk-gornyi.ru
Коликов Константин Сергеевич – доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой безопасности и экологии горного производства Горного института, Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС», г. Москва, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0001-8831-1927; e-mail: kolikovks@mail.ru
Список литературы
1. Петренко И.Е., Шинкин В.К. Итоги работы угольной промышленности России за январь–март 2022 года. Уголь. 2022;(6):6–16. https://doi.org/10.18796/0041-5790-2022-6-6-16 Petrenko I.E., Shinkin V.K. Russia’s coal industry performance for January – March, 2022. Ugol’. 2022;(6):6–16. (In Russ.) https://doi.org/10.18796/0041-5790-2022-6-6-16
2. Соколовский А.В., Гончар Н.В. Оценка направлений использования техногенных ресурсов при отработке различных видов минерального сырья. Горная промышленность. 2023;(5):102–107. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-5-102-107 Sokolovsky A.V., Gonchar N.V. Assessment of directions to use man-made resources in the development of various types of mineral raw materials. Russian Mining Industry. 2023;(5):102–107. (In Russ.) https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-5-102-107
3. Акматов Д.Ж., Евлоев Х.Ю., Меллер А.Д., Манукян Т.А., Чадин В.Н. Методика численного моделирования полей напряжений в районе размещения угольных шахт. Горная промышленность. 2023;(1):39–44. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-1-39-44 Akmatov D.Zh., Evloev H.Y., Meller A.D., Manukyan T.A., Chadin V.N. Methodology for numerical modeling of stress fields in vicinities of coal mines. Russian Mining Industry. 2023;(1):39–44. (In Russ.) https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-1-39-44
4. Gorelick N., Hancher M., Dixon M., Ilyushchenko S., Thau D., Moore R. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment. 2017;202:18–27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031
5. Naghibi S.A., Pourghasemi H.R., Dixon B. GIS-based groundwater potential mapping using boosted regression tree, classification and regression tree, and random forest machine learning models in Iran. Environmental Monitoring and Assessment. 2016;188:44. https://doi.org/10.1007/s10661-015-5049-6
6. Huete A.R., Jackson R.D., Post D.F. Spectral response of a plant canopy with different soil backgrounds. Remote Sensing of Environment. 1985;17(1):37–53. https://doi.org/10.1016/0034-4257(85)90111-7
7. Huete A.R. A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment. 1988;25(3):295–309. https://doi.org/10.1016/0034-4257(88)90106-X
8. Gitelson A.A., Kaufman Y.J., Merzlyak M.N. Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS. Remote Sensing of Environment. 1996;58(3):289–298. https://doi.org/10.1016/s0034-4257(96)00072-7
9. Kaufman Y.J., Tanre D. Atmospherically resistant vegetation index (ARVI) for EOS-MODIS. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1992;30(2):261–270. https://doi.org/10.1109/36.134076
10. Huete A., Didan K., Miura T., Rodriguez E.P., Gao X., Ferreira L.G. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment. 2002;83(1-2):195–213. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00096-2
