Технологія використання Google Earth Engine для визначення змін міського ландшафту (на прикладі м. Кривого Рогу)

Abstract

Робота присвячена аналізу змін урбанізованих ландшафтів міста Кривий Ріг із використанням супутникових знімків Sentinel-2 та хмарної геоінформаційної платформи Google Earth Engine. Актуальність теми зумовлена необхідністю ефективного моніторингу міських територій у контексті сталого розвитку та екологічної безпеки. Об’єктом дослідження є просторово-часова динаміка урбанізованих ландшафтів, а предметом – методика супутникового аналізу змін покриву території з використанням індексів NDVI, NDBI та NDBaI. Метою роботи є виявлення змін у структурі міського середовища протягом 2017–2024 років. У процесі дослідження сформовано безхмарні композити супутникових знімків, розраховано спектральні індекси та створено карти динаміки. Встановлено, що у 2017–2021 роках NDVI збільшувався, але після 2022 року знизився, що свідчить про скорочення зелених зон. Одночасно спостерігається зростання площ забудови та оголених поверхонь, про що свідчать підвищені значення NDBI та NDBaI. Методи дослідження включають дистанційне зондування, спектральний аналіз, просторову класифікацію та візуалізацію результатів у GEE. Отримані результати можуть бути використані для контролю за станом міського довкілля, планування зелених зон і виявлення деградованих територій. Робота має прикладне значення та може бути впроваджена в системи екологічного моніторингу. Запропонована методика є адаптивною та масштабованою, що дозволяє застосовувати її в інших урбанізованих регіонах.

The work is devoted to the analysis of changes in the urbanised landscapes of the city of Kryvyi Rih using Sentinel-2 satellite images and the Google Earth Engine cloud geoinformation platform. The relevance of the topic is due to the need for effective monitoring of urban areas in the context of sustainable development and environmental safety. The object of the study is the spatial-temporal dynamics of urbanised landscapes, and the subject is the methodology of satellite analysis of changes in land cover using the NDVI, NDBI and NDBaI indices. The aim of the work is to identify changes in the structure of the urban environment during 2017–2024. In the course of the study, cloud-free composites of satellite images were formed, spectral indices were calculated, and maps of dynamics were created. It has been found that NDVI increased between 2017 and 2022, but decreased after 2022, indicating a reduction in green areas. At the same time, there is an increase in built-up areas and bare surfaces, as evidenced by the increased values of NDBI and NDBaI. Research methods include remote sensing, spectral analysis, spatial classification, and visualisation of results in GEE. The results obtained can be used to monitor the state of the urban environment, plan green areas, and identify degraded areas. The work has practical significance and can be implemented in environmental monitoring systems. The proposed methodology is adaptive and scalable, allowing it to be applied in other urbanised regions.