Технологія використання Google Earth Engine для визначення змін агроландшафтів - Степа, Юліан Юрійович; Stepa, Yulian Yuriiovych (Національний університет "Львівська політехніка", 2024)
Бакалаврська робота присвячена вивченню технологія використання веб-платформи Google Earth Engine для визначення змін земного покриву для агроландшафтів. На сучасному етапі агроландшафт є важливим елементом сталого розвитку сільського господарства. При цьому агроландшафти постійно змінюються під впливом природних і соціально-економічних чинників (Савицька, 2019; Ковальчук & Шевчук, 2020). З огляду на це, велике значення має моніторинг землекористування та змін земного покриву, а особливо динаміки сільськогосподарських угідь. Застосування різночасових даних дистанційного зондування є ефективним для виконання задач моніторингу. (Weiss & Frederic, 2019). При цьому стоїть задача опрацювання великої кількості зображень і відповідно великих об’ємів даних. Використання платформи Google Earth Engine (GEE) для опрацювання багаточасових супутникових знімків кількох супутникових систем із середньою роздільною здатністю (наприклад, Landsat та Sentinel-2) має безумовні переваги, враховуючи швидкий доступ до сховища даних та хмарних сервісів опрацювання (Gorelick et al., 2017). Об’єктом дослідження є моніторинг змін агроландшафтів за супутниковими даними дистанційного зондування Землі. Предметом дослідження є технологія виявлення змін агроландшафтів засобами Google Earth Engine, включаючи методику підготовки супутникових даних, класифікації земного покриву та аналізу змін. Метою роботи є вивчення та опрацювання технології визначення змін агроландшафтів за допомогою інструментів Google Earth Engine на прикладі частини території Жовківської ОТГ Львівської області. У роботі використано супутникові зображення Sentinel-2, які забезпечують мультиспектральними даними глобальне покриття суші з високою частотою повторного знімання (Drusch et al., 2012) і широко використовуються в аграрних дослідженнях. Під час експериментального дослідження виконано попереднє опрацювання даних космічного знімання на територію Жовківської ОТГ, обраховано вегетаційні індекси та виконано контрольовану класифікацію наборів даних для 2017 та 2024 років, виконано статистичний аналіз. Для цього визначено площі створених класів для цих років і обраховані зміни, які відбулись за семирічний період. Робота виконувалась в середовищі платформи Google Earth Engine і полягала в написанні програмного коду для виконання операцій, передбачених технологічною схемою. Аналіз отриманих результатів показав, що впродовж періоду 2017-2024 р.р. на території Жовківської ОТГ відбулись зміни агроландшафтів, що пов’язано зі змінами земного покриву. Статистичний аналіз свідчить про збільшення водних об’єктів, забудови і земель сільськогосподарського призначення та зменшення лісів та луків. Ці дані узгоджуються з існуючою тенденцією змін земного покриву на території дослідження. Платформа Google Earth Engine є ефективним інструментом для опрацювання даних ДЗЗ та застосування технологій геоінформаційної обробки даних і дозволяє швидко і доступно виявляти зміни землекористування.

The bachelor's thesis is devoted to study the technology of using the Google Earth Engine web platform to detect land cover changes in agricultural landscapes. At the present stage, the agricultural landscape is a key element of sustainable agricultural development. Agricultural landscapes are constantly changing under the influence of natural and socio-economic factors (Savytska, 2019; Kovalchuk & Shevchuk, 2020). In this context, monitoring land use and land cover changes, especially the dynamics of agricultural lands, is of great importance. The use of multi-temporal remote sensing data is effective for addressing monitoring tasks (Weiss at al., 2020). This involves processing a large number of images and, consequently, large volumes of data. The use of the Google Earth Engine (GEE) platform for processing multi-temporal satellite imagery from several medium-resolution satellite systems (e.g., Landsat and Sentinel-2) provides clear advantages, considering fast access to data repositories and cloud-based processing capabilities (Gorelick et al., 2017). The object of the study is the monitoring of agro-landscape changes using satellite remote sensing data. The subject of the study is the technology for detecting agro-landscape changes using Google Earth Engine tools, including methods for satellite data preprocessing, land cover classification, and change analysis. The purpose of the thesis is to explore and apply the technology for detecting agro-landscape changes using Google Earth Engine tools, based on the example of a part of the Zhovkva Territorial Community in Lviv region. The study uses Sentinel-2 satellite images, which provide global land surface coverage with high revisit frequency and multispectral data (Drusch et al., 2012), and are widely applied in agricultural research. During the experimental study, preliminary processing of satellite data over the Zhovkva community area was performed. Vegetation indices were calculated, and supervised classification was applied to the datasets for the years 2017 and 2024, followed by statistical analysis. For this, the area of the classified land cover types for both years was determined, and the changes over the seven-year period were calculated. The work was conducted within the Google Earth Engine environment and involved writing code to perform the operations outlined in the technological workflow. Analysis of the obtained results showed that during the period 2017–2024, agro-landscape changes occurred in the territory of the Zhovkva community, which were related to land cover changes. Statistical analysis indicates an increase in water bodies, built-up areas, and agricultural land, as well as a decrease in forests and grasslands. These findings are consistent with the observed trends in land cover changes in the study area. The Google Earth Engine platform is an effective tool for processing remote sensing data and applying geospatial data processing technologies, enabling fast and accessible detection of land use changes.
Technology for using Google Earth Engine to identify changes in agricultural landscapes
Keywords: 6.193.00.00; агроландшафти; спектральні індекси; Google Earth Engine дистанційне зондування; Sentinel-2; класифікація; agricultural landscapes; spectral indices; Google Earth Engine; remote sensing; Sentinel-2; classification