МЕЛЬНИЧЕНКО Т.А. Застосування даних дистанційного зондування та нормалізованого індексу каламутності (NDTI) для визначення геоморфології затоплених берегів

https://doi.org/10.15407/gpimo2025.02.068

Т.А. Мельниченко, канд. геол. наук, ст. наук. співроб.
e-mail: meltanua777@gmail.com
ORCID 0000-0002-6597-4274

ДНУ «МорГеоЕкоЦентр НАН України»
вул. Олеся Гончара, 55 б, Київ, 01054, Україна

ЗАСТОСУВАННЯ ДАНИХ ДИСТАНЦІЙНОГО ЗОНДУВАННЯ ТА НОРМАЛІЗОВАНОГО ІНДЕКСУ КАЛАМУТНОСТІ (NDTI) ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ГЕОМОРФОЛОГІЇ ЗАТОПЛЕНИХ БЕРЕГІВ

Публікація присвячена дослідженню геоморфології дна прибережної зони на ділянці північно-західного шельфу Чорного моря (в межах Дніпровського лиману) за допомогою методу обробки даних дистанційного зондування Землі. Сучасний рельєф північно-західного шельфу Чорного моря, за різними даними, успадкованний від пізньоплейстоценового субаерального рельєфу приморської рівнини, розчленованої річковими долинами, і у подальшому згладжено в ході багатоетапної трансгресії моря, яка продовжується і в наш час. В прибережних зонах геоморфологія дна представлена затопленими терасами або берегами минулих часів, які вивчають вчені-геологи, екологи, археологи. В умовах обмеженого доступу до водного обєкту, оптимальним методом дослідження затоплених берегів є застосування даних космічних технологій. В представленій статті використані супутникові дані місії Sentinel-2 з комбінаціями спектральних діапазонів за формулою індексу каламутності/прозорості води (NDTI). Використовуючи певну технологію обробки космічних знімків, вдалося визначити розташування берегової лінії минулих часів в межах Дніпровського лиману, яка в наш час знаходиться під водою. Верифікацію отриманих результатів було виконано за допомогою карти глибин. Визначену методику можна рекомендувати для вивчення: геоморфології дна, геоекологічних процесів прибережних зон, для уточнення пошуку місць давніх поселень.

Ключові слова: берег, дистанційне зондування Землі, мультиспектральні дані, північно-західний шельф Чорного моря, індекс каламутності/прозорості води NDTI.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

1. Іноземцев Ю.І., Ступіна Л.В., Тюлєнєва Н.В., Паришев О.О., Маслаков М.О., Сидоренко В. Б., Рибак О.М., Мельниченко Т.А., Паславська О.В. Палеогеографія Північно-Західного шельфу Чорного моря в Голоцені. Вісник Одеського національного університету. Серія: Географічні та геологічні науки. 2014. № 19 (1). С. 43—52.

2. Ємєльянов В., Ієвлєв M., Чубенко O., Головатий В. Антична і середньовічна спадщина Північного Причорноморя. Видатні об’єкти і популярні маршрути прибережного та підводного історико-археологічного туризму від пониззя Дунаю до пониззя Дніпра. Академперіодика, Київ. 2024. 146 с. https://doi.org/10.15407/akademperiodyka.516.146

3. Мапа глибин озер, водосховищ і річок (електронний ресурс): https://ua.fishermap.org/depth-map/

4. Сучков І.О., Федерончук О.В., Чепіжко О.В. Палеогеоморфологія і історія формування Північно-Західного шельфу Чорного моря. Вісник Одеського національного університету. 2001. № 6 (9). 89—93.

5. Шнюков Є.Ф., Іноземцев Ю.І., Паришев О.О., Маслаков М.О., Рибак О.М., Красножина З.В. Глинисті мінерали донних відкладів Азово-Чорноморського басейну. Геол. і кор. копалини Світового океану. 2022. № 18 (2). С. 19—29. https://doi.org/10.15407/gpimo2022. 02.019

6. Янко В.В., Кондарюк Т.О., Кадурін С.В. Історія геологічного розвитку Північно-західного шельфу Чорного моря в пізньому неоплейстоцені-голоцені. Збірник наукових праць ІГН НАН України. 2019. № 12. С.135—148. https://doi.org/10.30836/igs.2522—9753.2019.185756

7. Du, Y., Zhang, Y., Ling, F., Wang, Q., Li, W., Li, X. Water bodies mapping from Sentinel-2 imagery with Modified Normalized Difference Water Index at 10-m spatial resolution produced by sharpening the SWIR Band. Remote Sensing. 2016. № 8 (4), P. 354—372. https://doi.org/10.3390/rs8040354

8. Enea, A., Urzica, A., Breaban, I. G. Remote sensing, GIS and HEC-RAS techniques, applied for flood extent validation, based on Landsat imagery, Lidar and hydrological data. Case study: Baseu River, Romania. Journal of Environmental Protection and Ecology. 2018. №19 (3). P. 1091—1101.

9. Feng, L., Hub, C., Chen, X., Song, Q. Influence of the Three Gorges Dam on total suspended matters in the Yangtze Estuary and its adjacent coastal waters: Observations from MODIS. Remote Sensing of Environment. 2014. № 140. P. 779—788. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.10.002

10. Gao, B.C. NDWI — A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment. 1996. № 58 (3). P. 257—266. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00067-3

11. Girma, W., Awokea, A.G., Hailub, H., Melessec A.M. Evaluation of water extraction indices for spatial mapping of surface water bodies using Sentinel-2: GIS and remote sensing approaches: the case of Ethiopia. H2 Open Journal. № 8 (5). P. 402—421. https://doi.org/doi:10.2166/h2oj.2025.002

12. Haifeng, T., Wang, L., Mingquan, W., Ni, H., Guodong, L., Xiang, L., Zheng, N. Dynamic Monitoring of the Largest Freshwater Lake in China Using a New Water Index Derived from High Spatiotemporal Resolution Sentinel-1A Data. Remote Sensing. 2017. № 9 (521). P. 1—18. https://doi.org/10.3390/rs9060521

13. Hou, X., Feng, L., Duan, H., Chen, X., Sunc, D., Shi, K. Fifteen-year monitoring of the turbidity dynamics in large lakes and reservoirs in the middle and lower basin of the Yangtze River, China. Remote Sensing of Environment. 2017. № 190. P. 107—121. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.12.006

14. Iemelianov, V., Melnychenko, T., Ievlev, M., Golovatyi, V. Identification of paleocoasts on the Northwestern Black Sea Shelf using Sentinel-2 satellite data and water indices. 18th International Scientific Conference «Monitoring of Geological Processes and Ecological Condition of the Environment». European Association of Geoscientists & Engineers. Kyiv, 2025. 1—5. https://doi.org/10.3997/2214-4609.2025510059

15. Kwang, C., Osei Jnr, E.M., Amoah, A.S. Comparing of Landsat 8 and Sentinel 2A using Water Extraction Indexes over Volta River. Journal of Geography and Geology. 2018. №10 (1). P. 1—7. http://dx.doi.org/10.5539/jgg.v10n1p1

16. Melnichenko, T. Estimation of activity the methane seepage from the Black Sea floor using MODIS images and geosciences data. Journal of Geology, Geography and Geoecology. 2018. № 26 (1). P.135—142. https://doi.org/10.15421/111814

17. Melnychenko, T., Solovey, T. Mapping Water Bodies and Wetlands from Multispectral and SAR Data for the Cross-Border River Basins of the Polish—Ukrainian Border. Water. 2024. № 16 (3). P. 1—28. https://doi.org/10.3390/w16030407

18. Mustafa, M.T., Hassoon, K.I., Hussain, H.M., Modher, H. Using water indices (NDWI, MNDWI, NDMI, WRI AND AWEI) to detect physical and chemical parameters by apply remote sensing and Gis techniques. International Journal of Research. GRANTHAALAYAH, 2017. № 5, P. 117—128.

19. Shen, G., Fu, W., Guo, H., Liao, J. Water body mapping using long time series Sentinel-1 SAR data in Poyang Lake. Water. 2022. № 14 (12). 1902. P. 1—26. https://doi.org/10.3390/w14121902

20. Tavares, M.H., Guima#raes, D., Roussillon, J., Baute, V., Cucherousset, J., BoulLtreau, S., Freshwater Ecosystems Using Sentinel-2 MSI Imagery. Remote Sensing. 2025. № 17 (15). P. 2729—2755. https://doi.org/10.3390/rs17152729