Дослідження використання методів ДЗЗ для моніторингу та картографування торфовищ - Расюн, В.; Волошин, В.; Рудик, О.; Мельник, О.; Вовк, А.; Rasyun, V.; Voloshyn, V.; Rudyk, O.; Melnyk, O.; Vovk, A. (Видавництво Львівської політехніки, 2025)
Взаємодія між гідрологічною динамікою, характеристиками рослинності та кругообігом вуглецю критично важлива для підтримки екосистем торфовищ і навколишнього середовища загалом. Дослідження таких екосис- тем можливе на різних рівнях, територіях із використанням окремих якісних і кількісних характеристик. Дані ДЗЗ надають широкий спектр інформації про об’єкти території як загалом, так і за окремими показниками. Такі дослідження екосистем із використанням даних ДЗЗ набули актуальності у світі, тому аналіз методів досліджень, згадуваних у сучасних публікаціях, – завдання своєчасне. Мета. Здійснити огляд літератури стосовно викорис- тання методів оброблення різночасових гіпер- та мультиспектральних даних різних систем ДЗЗ, радарних даних із синтезованою апертурою (SAR), даних LiDAR та даних безпілотних літальних апаратів (БПЛА) для монітори- нгу і картографування рослинності та біорізноманіття торфовищ у світі впродовж 2000–2024 рр. Методика. Для аналізу актуальних публікацій використано комбінації ключових термінів та їхніх синонімів, пов’язаних із тор- фовищами, дистанційним зондуванням та моніторингом Землі, у наукометричній базі Web of Science. Аналіз публікацій передбачав зосередження уваги на дослідженнях із використанням супутникових, бортових даних або даних БПЛА для картографування та моніторингу торфовищ. Отриманий набір праць проаналізовано для визна- чення основних напрямів досліджень торфовищ із використанням даних ДЗЗ. Результати. Розглянуто останні досягнення у технологіях дистанційного зондування, ураховуючи супутникові, повітряні дані та дані БПЛА, а також їх використання для картографування і моніторингу торфовищ. Аналіз охоплює оцінку ефективності цих методів для ідентифікації різних видів рослин, моніторингу стану рослинності та виявлення змін у біорізнома- нітті. Огляд зосереджено на можливостях дистанційного зондування для точного картографування біорізнома- ніття рослинного покриву торфовищ. У статті детально розглянуто проблеми та обмеження поточних підходів дистанційного зондування, а також пропозиції щодо майбутніх досліджень для покращення моніторингу торфо- вищ. Практична значущість. Розширюючи окреслені напрями досліджень, зусилля з моніторингу стану торфо- вищ ми спрямували на підвищення просторової та часової роздільної здатності даних за рахунок їх інтеграції з різних джерел. Ця інтеграція націлена на виявлення дрібних і швидких змін в ареалах торфовищ. Інший підхід – перехресна оцінка та розширення можливостей масштабування ареалів торфовищ. У цьому напрямі наведено результати картографування функціональних типів рослин (Plant Functional Types) і мікроформ за допомогою даних БПЛА, які показують, що характеристики рослинності істотно впливають на мінімальну просторову роз- дільну здатність даних ДЗЗ, необхідну для точного визначення мікроформ. Проаналізувавши дослідження карто- графування функціональних типів рослин (Plant Functional Types), ми визначили, що необхідна роздільна здат- ність даних ДЗЗ мінімум 0,25 м.

The interaction between hydrological dynamics, vegetation characteristics and carbon cycling is critical for the maintenance of peatland ecosystems and the environment in general. The study of such ecosystems is possible at different levels and territories using separate qualitative and quantitative characteristics. Remote sensing data provide a wide range of information about the objects of the territory both in general and by individual indicators. Such studies of ecosystems using remote sensing data have gained relevance in the world, so the analysis of such research methods mentioned in modern publications is a timely task. Objective. To review the literature on the use of methods for processing multitemporal hyperspectral and multispectral data from different remote sensing systems, synthetic aperture radar (SAR) data, LiDAR data, and UAV data for monitoring and mapping peatland vegetation and biodiversity in the world during 2000–2024. Methods. To analyse relevant publications, we used combinations of key terms and their synonyms related to peatlands, remote sensing and Earth monitoring in the Web of Science scientific and metric database. The analysis of publications included a focus on studies using satellite, on-board or unmanned aerial vehicle (UAV) data for peatland mapping and monitoring. This set of papers was analysed to identify the main areas of peatland research using remote sensing data. Results. The latest advances in remote sensing technologies, including satellite, airborne and UAV data, and their use for peatland mapping and monitoring are reviewed. The analysis includes an assessment of the effectiveness of these methods in identifying different plant species, monitoring vegetation conditions and detecting changes in biodiversity. The review focuses on the possibilities of remote sensing for accurate mapping of peatland vegetation biodiversity. The article discusses in detail the problems and limitations of current remote sensing approaches, as well as suggestions for future research to improve peatland monitoring. Practical significance. Expanding on the presented research areas, peatland monitoring efforts are focused on improving the spatial and temporal resolution of data by integrating them from different sources. This integration is aimed at detecting small and rapid changes in peatland habitats. Another approach is to cross-validate and improve the scaling capabilities of peatland areas. In this direction, we present the results of mapping plant functional types (Plant Functional Typess) and microforms using UAV data, which showed that vegetation characteristics significantly affect the required minimum spatial resolution of remote sensing data, which is necessary for accurate microform detection. The analysed studies of plant functional types (Plant Functional Types) mapping have shown that the required resolution of remote sensing data is at least 0.25 m
Investigating the use of remote sensing methods for monitoring and mapping peatlands
Keywords: дистанційне зондування Землі; ДЗЗ; методи ДЗЗ; дані ДЗЗ; гіпер- та мультиспектральні дані; радарні дані із синтезованою апертурою (SAR); дані LiDAR; дані БПЛА; картографування торфовищ; моніторинг торфовищ; аналіз ареалів торфовищ; аналіз біорізноманіття торфовищ; remote sensing; remote sensing methods; remote sensing data; hyper- and multispectral data; synthetic aperture radar (SAR) data; LiDAR data; UAV data; peatland mapping; peatland monitoring; peatland habitat analysis; peatland biodiversity analysis; 528.3