АНАЛІЗ ЗЕМНОГО ПОКРИВУ ТЕРИТОРІАЛЬНИХ ГРОМАД ЖИТОМИРСЬКОЇ ОБЛАСТІ З ВИКОРИСТАННЯМ ГІС-ТЕХНОЛОГІЙ
DOI:
https://doi.org/10.35433/naturaljournal.2.2023.95-117Ключові слова:
землекористування, зміна земного покриву, сільські території, міські території, ГІС-технології.Анотація
На сьогодні глибоке та широке впровадження геоінформаційних технологій у сферу діяльності людини зумовлено потужним розвитком трьох науково-технічних складових: статистичної, програмно-технічної та космічних технологій. В цій статті на основі ГІС- технологій було проведено аналіз стану землекористування та його зміни на території Житомирської області та як російська агресія проти України вплинула на ці процеси. Було проаналізовано структуру та динаміку основних класів земного покриву Житомирської області за 7 років, визначено основні причини і наслідки таких трендів, проведено аналіз зміни земного покриву. Для досягнення цієї мети було використано набори даних згенеровані на платформі GEE за допомогою продукту GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1 і безпосередньо експортовані для подальшої обробки в середовище ArcGIS PRO. Остаточні результати були згенеровані програмній мові R. Відповідно до результатів цього дослідження у 2022 році 52% території Житомирської області знаходились під лісовкритими територіями які складаються з двох категорій: лісів та інших лісовкритих територій. Перша категорія за досліджуваний період залишалася буз змін, тоді як друга категорія суттєво зменшувалась у зв’язку із тим що дрова є найбільш доступними із паливних ресурсів для обігріву житла, тому населення почало здійснювати заготівлю деревини у формі вирубування та зачищення старих садків, заліснених чагарників та річок (іригаційних каналів), лісосмуг. Сільське господарство Житомирської області розвивається за рахунок екстенсифікації. Відповідно даних Google Dynamic World у 2022 році 34% території Житомирської області систематично використовуються для вирощування сільськогосподарських культур. За останні сім років відбулось суттєве зростання площ культивованих угідь на 27%. В структурі земного покриву Житомирської області трав’янистий покрив займає 4,9%, але поступово зменшується. По всіх типах територіальних громад спостерігалося зменшення до 2021 року (в середньому щорічно 10%), тоді як у 2022 році падіння суттєво сповільнилося в сільських та селищних територіальних громадах, а у міських - зупинилося. Така динаміка пов’язана із двома факторами: 1) частина городів сільських домогосподарств засіяли травою у зв’язку з тим, що чоловіки були мобілізовані до ЗСУ в результаті російської агресії, а вирощування трави вимагає найменше людських затрат; 2) російська агресія спричинила нестачу певних продуктів харчування та їх значне удорожчання, при цьому утримання великої рогатої худоби забезпечує харчами сільське домогосподарство, тому у 2022 році більшість приплоду від ВРХ було не реалізовано і залишено для подальшого утримання, в свою чергу збільшення ВРХ вимагає більше кормів, важливим компонентом яких є трава.
Посилання
Chen J., Liao A., Cao X., Chen L., Chen X., He C., et al. Global Land Cover Mapping at 30 m Resolution: A POK-Based Operational Approach. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens, 2015. Vol. 103, Р. 7–27.
Constitution of Ukraine. (1996, June). URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/ ~ 93 ~ 254%D0%BA/96-%D0%B2%D1%80#n4603/. Abdelouhed F., Algouti A., Algouti A. Contribution of GIS and remote sensing in geological mapping, lineament extractions and hydrothermal alteration minerals mapping using aster satellite images: case study of central jebilets-morocco. Disaster Adv., 2021. Vol. 14. P. 15-25. Buchhorn M., Lesiv M., Tsendbazar N.-E. Copernicus Global Land Cover Layers - Collection 2. Remote Sens, 2020. Vol. 12. Article 1044.
Brown C. F., Brumby S. P., Guzder-Williams B. Dynamic World, Near real-time global 10 m land use land cover mapping. Scientific Data. 2022. Vol. 9(1). P. 1-17.
Economic, Social, and Policy Analyses – Orbital Debris and Space Sustainability (NASA). Federal Grants & Contracts. 2022. Vol. 46, no. 10. P. 6. URL: https://doi.org/10.1002/fgc.32334 (date of access: 22.12.2022).
Zanaga D., Van De Kerchove R., De Keersmaecker W. ESA WorldCover 10 m 2020 V100 OpenAIRE: веб-сайт. 2021. URL: https://worldcover2020.esa.int/downloader. da
Cunha E. R., Santos C. A. G., da Silva R. M. Future scenarios based on a CAMarkov land use and land cover simulation model for a tropical humid basin in the Cerrado. Atlantic forest ecotone of Brazil. Land Use Policy. 2021. Vol. 101. Article 105141.
Gorelick N., Hancher M., Dixon M. Google Earth Engine: Planetary-Scale Geospatial Analysis for Everyone. Remote Sens. Environ. 2017. Vol. 202. P. 18–27.
Halder A., Ghosh A., Ghosh S. Supervised and unsupervised landuse map generation from remotely sensed images using ant based systems. Applied Soft Computing. 2011. Vol. 11(8). P. 5770–5781.
Hashem N., Balakrishnan P. Change analysis of land use/land cover and modelling urban growth in Greater Doha, Qatar. Annals of GIS. 2015. Vol. 21(3). P. 233–247.
Herasymchuk R., Valerko L., Marteniuk G. Climate change tendencies on the territory of the city of Novohrad-Volynskyi in Zhytomyr region. Scientific Horizons. 2018. Vol. 65, № 2. P. 42–50. URL: https://doi.org/10.33249/2663-2144-2018-65-2-42-50 (дата звернення: 15.11.2022).
Sulla-Menashe D., Gray J. M., Abercrombie S. P., Friedl M. A. Hierarchical Mapping of Annual Global Land Cover 2001 to Present: The MODIS Collection 6 Land Cover Product. Remote Sens. Environ. 2019. Vol. 222. P. 183–194.
Javed A., Khan I. Land use/land cover change due to mining activities in Singrauli industrial belt, Madhya Pradesh using remote sensing and GIS. Journal of Environmental Research And Development. 2012. Vol. 6(3A).
Cegielska K., Noszczyk T., Kukulska A. Land use and land cover changes in postsocialist countries: Some observations from Hungary and Poland. Land use policy. 2018. Vol. 78. P. 1–18.
Mark M., Kudakwashe M. Rate of land-use/land-cover changes in Shurugwi district, Zimbabwe: drivers for change. Journal of Sustainable Development in Africa. 2010. Vol. 12(3). P. 107-121.
Mohanta, N. How many satellites are orbiting the Earth in 2021? Geospatial World. 2021, no. 05/28.
Plugar E., Plugar D., Stakhno N. Space technologies in achieving the aims of sustainable development. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021.Vol. 853 (1), 012039.
Prakasam C. Land use and land cover change detection through remote sensing approach: A case study of Kodaikanal taluk, Tamil nadu. International journal of Geomatics and Geosciences. 2010. Vol. 1, № 2. P. 150.
Praveen B., Gupta D. Multispectral-TIR Data Analysis by Split Window Algorithm for Coal Fire Detection and Monitoring. International Journal of Humanities and Social Science Invention.2019. Vol. 6. P. 33-37.
Sahani N., Ghosh T. GIS-based spatial prediction of recreational trail susceptibility in protected area of Sikkim Himalaya using logistic regression, decision tree and random forest model. Ecological Informatics. 2021. Vol. 64. Article 101352.
Sala, O.E. Chapin, F.S. Armesto, J.J. Berlow, E. Bloomfield, J. Dirzo, R., ... and Leemans, R. Global biodiversity scenarios for the year 2100. Science. 2000. vol. 287(5459), pp. 1770–1774.
Schirpke U., Tasser E. Trends in Ecosystem Services across Europe Due to Land- Use/Cover Changes. Sustainability. 2021. Vol. 13, Iss. 13. Article 7095.
Phiri D., Simwanda M., Salekin S. Sentinel-2 Data for Land Cover/Use Mapping: A Review. Remote Sens. 2020. Vol. 12. Article 2291.
Siebritz L.A., Desai A., Cooper, A.K., Coetzee S. The South African Spatial Data Infrastructure–Where are the Municipalities? International Journal of Spatial Data Infrastructures Research. 2022. Vol. 15. P. 143-170.
Hoque M. Z., Islam I., Ahmed M. Spatio-temporal changes of land use land cover and ecosystem service values in coastal Bangladesh. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science. 2022. Vol. 25, Iss. 1. P. 173–180.
Talukdar S., Singha P., Mahato S., Praveen B., Rahman A. Dynamics of ecosystem services (ESs) in response to land use land cover (LU/LC) changes in the lower Gangetic plain of India. Ecological Indicators. 2020. Vol. 106 – 121.
Schramm M., Pebesma E., Milenković M. The OpenEO API–Harmonising the Use of Earth Observation Cloud Services Using Virtual Data Cube Functionalities. Remote Sens. 2021. Vol. 13. Article 1125.
Adulaimi A. A., Pradhan B., Chakraborty S., Alamri A. Traffic Noise Modelling Using Land Use Regression Model Based on Machine Learning, Statistical Regression and GIS. Energies. 2021. Vol. 14, Iss. 16. Article 5095.
Trimble S.W., Crosson P. US soil erosion rates--myth and reality. Science, 2000. vol. 289(5477), pp. 248–250.
Stehman S. V., Pengra B. W., Horton J. A., Wellington D. F. Validation of the US geological survey's land change monitoring, assessment and projection (LCMAP) collection 1.0 annual land cover products 1985-2017. Remote Sensing of Environment. 2021. Vol. 265. Article 112646.
Viana C. M., Girão I., Rocha J. Long-term satellite image time-series for land use/land cover change detection using refined open source data in a rural region. Remote Sensing. 2019. Vol. 11, Iss. 9. Article 1104.
Vitousek, P.M. Mooney, H.A. Lubchenco, J. and Melillo, J.M. Human domination of Earth's ecosystems. Science, 1997. vol. 277(5325), pp. 494–499.
Горобець О. В., Євпак І. І. Тенденції зміни клімату у Житомирській області. Кліматичні зміни та їх наслідки на території Житомирської області. Наука. Молодь. Екологія – 2017 : зб. матеріалів ХІІІ Всеукр. наук.-практ. конф. студ., асп. та молодих вчених, 25 трав. 2017 р. Житомир, 2017. С. 153–157.
Екологічний паспорт Житомирської області. Житомир: Житомир. облдержадмін., 2022. 187 с. URL: https://cutt.ly/RVnNFOV
Про місцеве самоврядування в Україні: Закон України вiд 21.05.1997 № 280/97- ВР. Відомості Верховної Ради України. 1997. № 24, ст. 170.
Регіони України : стат. збірник за 2020 рік : [у 2-х ч.]. Київ : Держ. служба статистики України, 2020. Ч. 1. URL: http://www.ukrstat.gov.ua/.