Pub Date : 2024-03-29DOI: 10.36023/ujrs.2024.11.1.254
Олександр Тельманович Азімов
У статті охарактеризовані вимоги до наземних калібрувально-завіркових полігонів і тестових ділянок в їхніх межах, а також до деяких особливостей родовищ вуглеводнів, що розташовані на їхніх площах. Інформація стосовно них необхідна для завірки (калібрування) даних дистанційного зондування Землі та виконання досліджень з аналізу нафтогазового потенціалу територій шляхом комплексування (інтеграції) матеріалів аерокосмічних та геолого-геофізичних знімань. На прикладі Левенцівського газоконденсатного родовища та прилеглих ділянок Дніпровсько-Донецької западини наведені складові фактографічної частини дистанційної основи території досліджень, що прив’язані до базової системи координат, проаналізована їх інформативність для виконання проблемно орієнтованого дешифрування. Подані основні відомості про ландшафтно-геологічні особливості району родовища та його газоносність. Зокрема, за матеріалами опрацювання відповідних паспортів проаналізовані та представлені в табличній формі результати випробування 12 свердловин глибокого буріння на родовищі з наявними географічними координатами. Зроблено висновок про поширення на площі полігона неоднорідних за своїми властивостями утворень в осадочному чохлі, що є підставою диференційовано оцінювати й ступінь нафтогазоносності його порід. Сформульовано перелік необхідних для виконання подальших досліджень апріорних геологічних, геофізичних, геохімічних та інших параметризованих даних, які характеризують різні атрибутивні властивості реального геологічного середовища, зокрема, й пов’язані з його нафтогазоносністю.
{"title":"Обґрунтування вибору полігонів, визначення їх критеріїв і параметрів для проведення досліджень з оцінювання вуглеводневого потенціалу надр шляхом комбінування геолого-геофізичної та аерокосмічної інформації","authors":"Олександр Тельманович Азімов","doi":"10.36023/ujrs.2024.11.1.254","DOIUrl":"https://doi.org/10.36023/ujrs.2024.11.1.254","url":null,"abstract":"У статті охарактеризовані вимоги до наземних калібрувально-завіркових полігонів і тестових ділянок в їхніх межах, а також до деяких особливостей родовищ вуглеводнів, що розташовані на їхніх площах. Інформація стосовно них необхідна для завірки (калібрування) даних дистанційного зондування Землі та виконання досліджень з аналізу нафтогазового потенціалу територій шляхом комплексування (інтеграції) матеріалів аерокосмічних та геолого-геофізичних знімань. На прикладі Левенцівського газоконденсатного родовища та прилеглих ділянок Дніпровсько-Донецької западини наведені складові фактографічної частини дистанційної основи території досліджень, що прив’язані до базової системи координат, проаналізована їх інформативність для виконання проблемно орієнтованого дешифрування. Подані основні відомості про ландшафтно-геологічні особливості району родовища та його газоносність. Зокрема, за матеріалами опрацювання відповідних паспортів проаналізовані та представлені в табличній формі результати випробування 12 свердловин глибокого буріння на родовищі з наявними географічними координатами. Зроблено висновок про поширення на площі полігона неоднорідних за своїми властивостями утворень в осадочному чохлі, що є підставою диференційовано оцінювати й ступінь нафтогазоносності його порід. Сформульовано перелік необхідних для виконання подальших досліджень апріорних геологічних, геофізичних, геохімічних та інших параметризованих даних, які характеризують різні атрибутивні властивості реального геологічного середовища, зокрема, й пов’язані з його нафтогазоносністю.","PeriodicalId":113561,"journal":{"name":"Ukrainian journal of remote sensing","volume":"15 3","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140367240","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2024-03-29DOI: 10.36023/ujrs.2024.11.1.258
Mykola Lybskyi, A. Khyzhniak, Tetiana Orlenko
Now, the whole world, including Ukraine, is facing one of the biggest environmental problems, namely, climate change. The steppe landscape-climate zone is one of the territories considered the most sensitive to Ukraine's current and future climate change threats. Studying the vulnerability to climate change of the steppe zone of Ukraine based on data from space surveys requires analysing a large amount of objective data, namely the products of remote sensing data processing. The article presents the results of combining remote sensing, geographic information systems, and multi-criteria decision analysis to identify vulnerable areas to the impact of climate change in the steppe landscape-climatic zone. This information will be used to recommend adaptation systems to modern conditions and reduce the impact of adverse climate changes. The proposed decision-making structure was developed in three stages: 1) collection and processing of available data from space surveys; 2) development of a model of vulnerability to climate change of the steppe landscape-climatic zone of Ukraine based on the method of analysis of hierarchies; 3) construction of the resulting map, which includes degrees of vulnerability to climate changes of the studied territory. Modern cloud processing methods for space survey data provide access to a large number of geo-informational products, including the characteristics of the earth's surface and the spatial distribution of climatic indicators accumulated over a long period. These products allow the processing of these data for large areas to be implemented quickly. This technique allows, based on expert assessments, to assess the combined impact of the most significant characteristics of the earth's surface and regional climate, prioritise their impact on the studied territory's vulnerability to climate changes, and implement its quantitative multi-criteria assessment.
{"title":"Simulation of the vulnerability of the steppe landscape and climate zone of Ukraine to climate changes based on space image data","authors":"Mykola Lybskyi, A. Khyzhniak, Tetiana Orlenko","doi":"10.36023/ujrs.2024.11.1.258","DOIUrl":"https://doi.org/10.36023/ujrs.2024.11.1.258","url":null,"abstract":"Now, the whole world, including Ukraine, is facing one of the biggest environmental problems, namely, climate change. The steppe landscape-climate zone is one of the territories considered the most sensitive to Ukraine's current and future climate change threats. Studying the vulnerability to climate change of the steppe zone of Ukraine based on data from space surveys requires analysing a large amount of objective data, namely the products of remote sensing data processing. The article presents the results of combining remote sensing, geographic information systems, and multi-criteria decision analysis to identify vulnerable areas to the impact of climate change in the steppe landscape-climatic zone. This information will be used to recommend adaptation systems to modern conditions and reduce the impact of adverse climate changes. The proposed decision-making structure was developed in three stages: 1) collection and processing of available data from space surveys; 2) development of a model of vulnerability to climate change of the steppe landscape-climatic zone of Ukraine based on the method of analysis of hierarchies; 3) construction of the resulting map, which includes degrees of vulnerability to climate changes of the studied territory. Modern cloud processing methods for space survey data provide access to a large number of geo-informational products, including the characteristics of the earth's surface and the spatial distribution of climatic indicators accumulated over a long period. These products allow the processing of these data for large areas to be implemented quickly. This technique allows, based on expert assessments, to assess the combined impact of the most significant characteristics of the earth's surface and regional climate, prioritise their impact on the studied territory's vulnerability to climate changes, and implement its quantitative multi-criteria assessment.","PeriodicalId":113561,"journal":{"name":"Ukrainian journal of remote sensing","volume":"37 25","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140368130","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2024-03-29DOI: 10.36023/ujrs.2024.11.1.257
Людмила Павлівна Ліщенко, Володимир Євгенович Філіпович
Внаслідок військових дій і підриву греблі Каховського водосховища територія Нижнього Придніпров’я опинилася у надзвичайній екологічної ситуації, що привело до раптових неочікуваних швидкоплинних змін у природно-технічній системі регіону, пов’язаних в першу чергу, з дефіцитом водозабезпечення в одному випадку та затопленням в іншому. В своїй більшості територія Лівобережжя і днище водосховище недоступне для наземних спостережень і актуальним є використання супутникових даних для оперативного моніторингу екологічного стану. За даними супутників Landsat 8,9 проаналізовано масштаби затоплення і процеси осушення певних відрізків долини р.Дніпро та розвиток цих подій і їхні наслідки у часі. Проведено аналіз стану поверхні за показниками водного індексу, вегетаційного індексу, температури поверхні та класифікування земного покриву осушеного днища водосховища за 5 типами поверхні. За результатами досліджень визначені площі затоплення і підтоплення території через три дні після підриву дамби, які склали 620,3 км2. Проаналізована динаміка осушення днища водосховища за 4 місяці після сходження води. Площа осушення на досліджуваній ділянці, що колись займав відомий Великий Луг склала приблизно 75%. За даними супутникового моніторингу в зоні осушення водосховища накопичені донні відклади, але не зважаючи на 65 річний період експлуатації водосховища, які не змогли повністю замулити ні русло Дніпра, ні окремі його протоки та стариці. Більшість гідрографічних об’єктів долини Дніпра відновлюються в тих же межах і обрисах. Частина колишньої високої заплави і першої надзаплавної тераси вийшла з води першою і вже заростає рослинністю. Це стосується також затоплених гирлових частин балок. Заболочені низинні ділянки заплави так і лишаються заболоченими, в них накопичений значний донний осад у вигляді мулів та сапропелю, потужність та хімічний склад яких потрібно досліджувати. Прибережні (присхилові) частини збагачені делювіально-ілювіальними відкладами є більш родючими, вони перші покрились паростками деревної і трав’яної рослинності, щільність якої дуже висока за показниками NDVI. Сформувались нові прируслові вали, коси, банки із річкової дрейсени (мушлі) та алювіального піску, які, вочевидь, можуть перевідкладатися, змінювати абриси під час повеней та інтенсивних попусків води з верхніх водосховищ. Мулисті ґрунти, що висихають та розтріскуються потрібують як найшвидшого закріплення рослинністю і цей процес відбувається. Заболочені низинні ділянки заплави також заростають рослинністю, але за рахунок евтрофікації непроточних озер і стариць і вже через 3 місяці після оголення дна повністю віднесені до класу водно-болотних поверхонь. Запропонована методика оперативного дистанційного аналізу геоекологічного стану територій порушених в наслідок руйнації великих гідротехнічних споруд пройшла успішну адаптацію і може бути застосована як базова при подібних ситуаціях.
{"title":"Оперативний супутниковий геомоніторинг наслідків руйнування греблі Каховської гідроелектростанції","authors":"Людмила Павлівна Ліщенко, Володимир Євгенович Філіпович","doi":"10.36023/ujrs.2024.11.1.257","DOIUrl":"https://doi.org/10.36023/ujrs.2024.11.1.257","url":null,"abstract":"Внаслідок військових дій і підриву греблі Каховського водосховища територія Нижнього Придніпров’я опинилася у надзвичайній екологічної ситуації, що привело до раптових неочікуваних швидкоплинних змін у природно-технічній системі регіону, пов’язаних в першу чергу, з дефіцитом водозабезпечення в одному випадку та затопленням в іншому. В своїй більшості територія Лівобережжя і днище водосховище недоступне для наземних спостережень і актуальним є використання супутникових даних для оперативного моніторингу екологічного стану. За даними супутників Landsat 8,9 проаналізовано масштаби затоплення і процеси осушення певних відрізків долини р.Дніпро та розвиток цих подій і їхні наслідки у часі. Проведено аналіз стану поверхні за показниками водного індексу, вегетаційного індексу, температури поверхні та класифікування земного покриву осушеного днища водосховища за 5 типами поверхні. За результатами досліджень визначені площі затоплення і підтоплення території через три дні після підриву дамби, які склали 620,3 км2. Проаналізована динаміка осушення днища водосховища за 4 місяці після сходження води. Площа осушення на досліджуваній ділянці, що колись займав відомий Великий Луг склала приблизно 75%. За даними супутникового моніторингу в зоні осушення водосховища накопичені донні відклади, але не зважаючи на 65 річний період експлуатації водосховища, які не змогли повністю замулити ні русло Дніпра, ні окремі його протоки та стариці. Більшість гідрографічних об’єктів долини Дніпра відновлюються в тих же межах і обрисах. Частина колишньої високої заплави і першої надзаплавної тераси вийшла з води першою і вже заростає рослинністю. Це стосується також затоплених гирлових частин балок. Заболочені низинні ділянки заплави так і лишаються заболоченими, в них накопичений значний донний осад у вигляді мулів та сапропелю, потужність та хімічний склад яких потрібно досліджувати. Прибережні (присхилові) частини збагачені делювіально-ілювіальними відкладами є більш родючими, вони перші покрились паростками деревної і трав’яної рослинності, щільність якої дуже висока за показниками NDVI. Сформувались нові прируслові вали, коси, банки із річкової дрейсени (мушлі) та алювіального піску, які, вочевидь, можуть перевідкладатися, змінювати абриси під час повеней та інтенсивних попусків води з верхніх водосховищ. Мулисті ґрунти, що висихають та розтріскуються потрібують як найшвидшого закріплення рослинністю і цей процес відбувається. Заболочені низинні ділянки заплави також заростають рослинністю, але за рахунок евтрофікації непроточних озер і стариць і вже через 3 місяці після оголення дна повністю віднесені до класу водно-болотних поверхонь. Запропонована методика оперативного дистанційного аналізу геоекологічного стану територій порушених в наслідок руйнації великих гідротехнічних споруд пройшла успішну адаптацію і може бути застосована як базова при подібних ситуаціях.","PeriodicalId":113561,"journal":{"name":"Ukrainian journal of remote sensing","volume":"77 11","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140366571","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-12-29DOI: 10.36023/ujrs.2023.10.4.249
Владислав Григорович Якимчук, Костянтин Юрійович Суханов, Ольга Володимирівна Томченко, Людмила Павлівна Ліщенко
Моделлю ландшафту, як реального географічного комплексу, який охоплює всі природні та антропічні утворення поблизу земної поверхні, є геосистема. Процес побудови адекватної математичної моделі є важливим етапом вивчення геосистем. Найбільш простим загальним визначенням моделі є її тлумачення як об'єкта замінника, що у чомусь є подібним до оригіналу. Під оригіналом будемо розуміти як природничу геосистему, так і певний досліджуваний процес. Міра адекватності моделі об'єкту досліджень ніколи не може бути повною і визначається в залежності від мети та способів моделювання. Динаміка геосистеми це зміна в часі значень її окремих характеристик, станів, набору та інтенсивності процесів, територіальних структур, яка, на відміну від еволюції, не призводить до безпосереднього формування принципово нової геосистеми. В даній роботі представлена спектральна модель динамічних компонентів ландшафтів території на прикладі Солотвинського солерудного промислу Закарпатської області України, за двома багатоспектральними космічними знімками Sentinel -2 зробленими через певний час. За допомогою даної моделі можна простежити зміни в таких характеристиках ландшафту, які найбільш яскраво проявились на даній території – обводнення, провали, карст, порушеність геологічного середовища, стану рослинності та зміни кількості антропогенних об’єктів та забудов. Спектральна модель це множина пар оптимальних спектральних каналів з найбільшими відносними змінами спектрального індексу між еталонами на двох знімках послідовних в часі динамічних компонентів ландшафтів. Виявлення динамічних компонентів ландшафтів, відповідних еталону, виконується на двох багатоспектральних космічних зображеннях, для цього необхідно виконати сканування досліджуваної місцевості вікном, відповідним розміру еталону з врахуванням частоти Найквіста. Розмір еталону визначається скануванням досліджуваної місцевості вікном, відповідним розміру еталону з врахуванням частоти Найквіста. Для виявлення динамічних компонентів ландшафтів у вікні використовуємо міру подібності, як множину найбільших відносних змін в часі спектрального індексу для скануючого вікна і еталона на двох багатоспектральних знімках. Були отримані значення спектральних моделей для трьох еталонів і значення міри подібності спектральних моделей по всьому знімку з еталоном, які показали їх розпізнавальні можливості, але для конкретизації цих змін необхідні матеріали завіркових наземних спостережень.
{"title":"Спектральна модель динамічних компонентів ландшафтів на основі багатоспектральних космічних знімків Землі","authors":"Владислав Григорович Якимчук, Костянтин Юрійович Суханов, Ольга Володимирівна Томченко, Людмила Павлівна Ліщенко","doi":"10.36023/ujrs.2023.10.4.249","DOIUrl":"https://doi.org/10.36023/ujrs.2023.10.4.249","url":null,"abstract":"Моделлю ландшафту, як реального географічного комплексу, який охоплює всі природні та антропічні утворення поблизу земної поверхні, є геосистема. Процес побудови адекватної математичної моделі є важливим етапом вивчення геосистем. Найбільш простим загальним визначенням моделі є її тлумачення як об'єкта замінника, що у чомусь є подібним до оригіналу. Під оригіналом будемо розуміти як природничу геосистему, так і певний досліджуваний процес. Міра адекватності моделі об'єкту досліджень ніколи не може бути повною і визначається в залежності від мети та способів моделювання. Динаміка геосистеми це зміна в часі значень її окремих характеристик, станів, набору та інтенсивності процесів, територіальних структур, яка, на відміну від еволюції, не призводить до безпосереднього формування принципово нової геосистеми. В даній роботі представлена спектральна модель динамічних компонентів ландшафтів території на прикладі Солотвинського солерудного промислу Закарпатської області України, за двома багатоспектральними космічними знімками Sentinel -2 зробленими через певний час. За допомогою даної моделі можна простежити зміни в таких характеристиках ландшафту, які найбільш яскраво проявились на даній території – обводнення, провали, карст, порушеність геологічного середовища, стану рослинності та зміни кількості антропогенних об’єктів та забудов. Спектральна модель це множина пар оптимальних спектральних каналів з найбільшими відносними змінами спектрального індексу між еталонами на двох знімках послідовних в часі динамічних компонентів ландшафтів. Виявлення динамічних компонентів ландшафтів, відповідних еталону, виконується на двох багатоспектральних космічних зображеннях, для цього необхідно виконати сканування досліджуваної місцевості вікном, відповідним розміру еталону з врахуванням частоти Найквіста. Розмір еталону визначається скануванням досліджуваної місцевості вікном, відповідним розміру еталону з врахуванням частоти Найквіста. Для виявлення динамічних компонентів ландшафтів у вікні використовуємо міру подібності, як множину найбільших відносних змін в часі спектрального індексу для скануючого вікна і еталона на двох багатоспектральних знімках. Були отримані значення спектральних моделей для трьох еталонів і значення міри подібності спектральних моделей по всьому знімку з еталоном, які показали їх розпізнавальні можливості, але для конкретизації цих змін необхідні матеріали завіркових наземних спостережень.","PeriodicalId":113561,"journal":{"name":"Ukrainian journal of remote sensing","volume":" 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139142715","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-12-29DOI: 10.36023/ujrs.2023.10.4.251
Tetiana Orlenko, Olga Sedlerova, Mykola Lybskyi, Stanislav Golubov
The study of landslide-prone areas requires the analysis of a large amount of objective data, products of remote sensing data processing (spatial images, digital terrain elevation data and analytical data on calculated indices), analytical maps based on field measurements. All these data make it possible to objectively and more accurately characterize the studied territory. It is important, based on the results of the assessment, to get a conclusion about favorable, unfavorable and dangerous areas. The result is a landslide susceptibility map. In this study, we carried out the procedure of creating a landslide susceptibility map at the regional level for the Rzhyshchiv united territorial community of the Kyiv region. Nine factors that influence the development of landslides or become indicators of landslide processes are selected. A description of the algorithm for creating a landslide susceptibility map using the method of hierarchical analysis is provided. The obtained result gives an idea of the different propensity of the areas of the studied territory to the development of landslide processes, it means the areas of the greatest threats, which contributes to the rational adoption of management decisions.
{"title":"Mapping of landslide susceptibility using analytical hierarchy process on the example of the right bank of the Kaniv Reservoir","authors":"Tetiana Orlenko, Olga Sedlerova, Mykola Lybskyi, Stanislav Golubov","doi":"10.36023/ujrs.2023.10.4.251","DOIUrl":"https://doi.org/10.36023/ujrs.2023.10.4.251","url":null,"abstract":"The study of landslide-prone areas requires the analysis of a large amount of objective data, products of remote sensing data processing (spatial images, digital terrain elevation data and analytical data on calculated indices), analytical maps based on field measurements. All these data make it possible to objectively and more accurately characterize the studied territory. It is important, based on the results of the assessment, to get a conclusion about favorable, unfavorable and dangerous areas. The result is a landslide susceptibility map. In this study, we carried out the procedure of creating a landslide susceptibility map at the regional level for the Rzhyshchiv united territorial community of the Kyiv region. Nine factors that influence the development of landslides or become indicators of landslide processes are selected. A description of the algorithm for creating a landslide susceptibility map using the method of hierarchical analysis is provided. The obtained result gives an idea of the different propensity of the areas of the studied territory to the development of landslide processes, it means the areas of the greatest threats, which contributes to the rational adoption of management decisions.","PeriodicalId":113561,"journal":{"name":"Ukrainian journal of remote sensing","volume":"24 32","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139147845","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-12-29DOI: 10.36023/ujrs.2023.10.4.252
Si Casre
On behalf of the Editorial Board of the Ukrainian Journal of Remote Sensing, we express our gratitude to the reviewers of the manuscripts of papers received by the editorial portfolio in the going year.
我们谨代表《乌克兰遥感学报》编辑委员会，对编辑部在过去一年中收到的论文稿件的审稿人表示感谢。
{"title":"Thanks to the Reviewers of the Journal in 2023","authors":"Si Casre","doi":"10.36023/ujrs.2023.10.4.252","DOIUrl":"https://doi.org/10.36023/ujrs.2023.10.4.252","url":null,"abstract":"On behalf of the Editorial Board of the Ukrainian Journal of Remote Sensing, we express our gratitude to the reviewers of the manuscripts of papers received by the editorial portfolio in the going year.","PeriodicalId":113561,"journal":{"name":"Ukrainian journal of remote sensing","volume":" 9","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139142118","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-12-29DOI: 10.36023/ujrs.2023.10.4.250
Olga Titarenko, T. Yefimenko
The economy of Ukraine is raw material and depends on the prices of raw materials on world markets. The five largest iron ore producing countries accounted for 86% of its world production in 2020. China, with 41% of world production, was in first place, Ukraine was in seventh place, ahead of Canada and the USA. In terms of raw iron ore reserves, our country is also in seventh place. The largest reserves of iron ore in Ukraine are concentrated in deposits of the the Kryvyi Rih-Kremenchuk zone. The article deals with a set of structural, geomorphological and aerospace geological studies to identify the relative neotectonic activity of the blocks of the Kryvyi Rih-Kremenchuk suture zone, within which the predictive structures promising for the search for ore minerals are identified. A fundamentally new geologic and tectonic model of the Kryvyi Rih-Kremenchuk suture zone has been built, which is confirmed by the analysis of geophysical fields, structural, geomorphological and aerospace data. Because of our studies, it is proposed to pay attention to the object highlighted by our research - the Zhovtorichenska syncline area within the Ternovska depression of the Kryvyi Rih-Kremenchuk zone.
{"title":"Structural and geomorphological regional studies of the Kryvyi Rih-Kremenchuk suture zone using remote data","authors":"Olga Titarenko, T. Yefimenko","doi":"10.36023/ujrs.2023.10.4.250","DOIUrl":"https://doi.org/10.36023/ujrs.2023.10.4.250","url":null,"abstract":"The economy of Ukraine is raw material and depends on the prices of raw materials on world markets. The five largest iron ore producing countries accounted for 86% of its world production in 2020. China, with 41% of world production, was in first place, Ukraine was in seventh place, ahead of Canada and the USA. In terms of raw iron ore reserves, our country is also in seventh place. The largest reserves of iron ore in Ukraine are concentrated in deposits of the the Kryvyi Rih-Kremenchuk zone. The article deals with a set of structural, geomorphological and aerospace geological studies to identify the relative neotectonic activity of the blocks of the Kryvyi Rih-Kremenchuk suture zone, within which the predictive structures promising for the search for ore minerals are identified. A fundamentally new geologic and tectonic model of the Kryvyi Rih-Kremenchuk suture zone has been built, which is confirmed by the analysis of geophysical fields, structural, geomorphological and aerospace data. Because of our studies, it is proposed to pay attention to the object highlighted by our research - the Zhovtorichenska syncline area within the Ternovska depression of the Kryvyi Rih-Kremenchuk zone.","PeriodicalId":113561,"journal":{"name":"Ukrainian journal of remote sensing","volume":"30 6","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139147657","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-29DOI: 10.36023/ujrs.2023.10.2.241
O. Azimov
As a case study of the Piatyhorivka area of the Dnieper-Donets Depression with a level terrain is given to characterize the technology of computerized processing and structural identification of multiband remote sensing data. Its application enables to visualize the components of the terrestrial landscape for the research area more clearly. Moreover, as a result the identification of elements of a weakly incised (low-amplitude) erosion network, the differentiation of soils by spectral features, etc. became possible. On the basis of a combined analysis of a complex of landscape components, the structural interpretation of remote sensing data together with a priori data of geological and geophysical studies, the elements of the fault-block structure of the research area were refined. The zones of tectonic activation at the current stage of the development of the earth's crust were found within its limits.
{"title":"Aerocosmogeological studies of the Piatyhorivka area of the Dnieper-Donets Depression (correction of the structure, identification of tectonic activation zones)","authors":"O. Azimov","doi":"10.36023/ujrs.2023.10.2.241","DOIUrl":"https://doi.org/10.36023/ujrs.2023.10.2.241","url":null,"abstract":"As a case study of the Piatyhorivka area of the Dnieper-Donets Depression with a level terrain is given to characterize the technology of computerized processing and structural identification of multiband remote sensing data. Its application enables to visualize the components of the terrestrial landscape for the research area more clearly. Moreover, as a result the identification of elements of a weakly incised (low-amplitude) erosion network, the differentiation of soils by spectral features, etc. became possible. On the basis of a combined analysis of a complex of landscape components, the structural interpretation of remote sensing data together with a priori data of geological and geophysical studies, the elements of the fault-block structure of the research area were refined. The zones of tectonic activation at the current stage of the development of the earth's crust were found within its limits.","PeriodicalId":113561,"journal":{"name":"Ukrainian journal of remote sensing","volume":"88 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126200702","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-29DOI: 10.36023/ujrs.2023.10.2.232
Михайло Віталійович Артюшенко, Анатолій Юрійович Порушкевич
Візуальне спостереження за змінами, що відбуваються в станах об'єктів та процесів на поверхні Землі, успішно вирішуються засобами аерокосмічного моніторингу. Подальше вдосконалення інформаційних технологій моніторингу пов'язане з автоматизацією обробки та інтерпретації динамічних даних, представлених цифровими зображеннями. У статті обґрунтовується та прикладах демонструється застосування інформаційних характеристик розбіжностей у зображеннях геополів: ймовірнісна міра, ентропії Гіббса-Шеннона, Реньї. Наведено приклади обчислення різних функціоналів розподілу фізичних величин, представлених цифровими зображеннями, та характеристики ступеню їх близькості: розбіжність Кулбека, альфа-дивергенція (або дивергенція Реньи). Розглянутий підхід до аналізу геопроцесів проілюстровано прикладом обчислення інформаційних дивергенцій температурного поля торф’яника, отриманого в результаті обробки даних з космічного апарата Landsat-8. Результати комп'ютерного моделювання розглянутого прикладу показують значну залежність розглянутих мір розбіжності від просторової розрізненності космічного знімання поля. Для правильного розрахунку інформаційних дивергенцій необхідно використовувати зображення, що отримані з однаковою просторовою розрізненністю. Подальший розвиток методів дивергенцій пов'язаний із впровадженням масштабно-інваріантних мір. Це дозволить використовувати сенсори з різною просторовою розрізненністю в системах аерокосмічного моніторингу для визначення динамічних змін геосистем та процесів.
{"title":"Застосування інформаційних дивергенцій до аналізу геосистем і процесів за даними дистанційного зондування","authors":"Михайло Віталійович Артюшенко, Анатолій Юрійович Порушкевич","doi":"10.36023/ujrs.2023.10.2.232","DOIUrl":"https://doi.org/10.36023/ujrs.2023.10.2.232","url":null,"abstract":"Візуальне спостереження за змінами, що відбуваються в станах об'єктів та процесів на поверхні Землі, успішно вирішуються засобами аерокосмічного моніторингу. Подальше вдосконалення інформаційних технологій моніторингу пов'язане з автоматизацією обробки та інтерпретації динамічних даних, представлених цифровими зображеннями. У статті обґрунтовується та прикладах демонструється застосування інформаційних характеристик розбіжностей у зображеннях геополів: ймовірнісна міра, ентропії Гіббса-Шеннона, Реньї. Наведено приклади обчислення різних функціоналів розподілу фізичних величин, представлених цифровими зображеннями, та характеристики ступеню їх близькості: розбіжність Кулбека, альфа-дивергенція (або дивергенція Реньи). Розглянутий підхід до аналізу геопроцесів проілюстровано прикладом обчислення інформаційних дивергенцій температурного поля торф’яника, отриманого в результаті обробки даних з космічного апарата Landsat-8. Результати комп'ютерного моделювання розглянутого прикладу показують значну залежність розглянутих мір розбіжності від просторової розрізненності космічного знімання поля. Для правильного розрахунку інформаційних дивергенцій необхідно використовувати зображення, що отримані з однаковою просторовою розрізненністю. Подальший розвиток методів дивергенцій пов'язаний із впровадженням масштабно-інваріантних мір. Це дозволить використовувати сенсори з різною просторовою розрізненністю в системах аерокосмічного моніторингу для визначення динамічних змін геосистем та процесів.","PeriodicalId":113561,"journal":{"name":"Ukrainian journal of remote sensing","volume":"115 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122093159","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-29DOI: 10.36023/ujrs.2023.10.2.240
Fangfang Li, V. Lukin, S. Kryvenko, Boban P. Bondzulic, Dimitrije Bujaković, B. Pavlović
Lossy image compression is used in many applications including remote sensing. Image size and number increase and this often leads to the necessity to apply image compression. In lossy compression, it is assumed that rate-distortion curves are monotonous functions and this assumption is put into basis of compression control. However, it has been shown recently that there are grayscale and color images called “strange” for which the rate-distortion curves are not monotonous. In this paper, we demonstrate that some remote sensing images can be strange as well and this takes place for JPEG and some other compression techniques. Analysis of properties for strange images using Spearman rank order correlation coefficient is carried out and it is shown that there several parameters characterizing image complexity that have a rather high correlation with probability that a given image is strange. For example, image entropy is one of such parameters.
{"title":"Strange Images in Remote Sensing and Their Properties","authors":"Fangfang Li, V. Lukin, S. Kryvenko, Boban P. Bondzulic, Dimitrije Bujaković, B. Pavlović","doi":"10.36023/ujrs.2023.10.2.240","DOIUrl":"https://doi.org/10.36023/ujrs.2023.10.2.240","url":null,"abstract":"Lossy image compression is used in many applications including remote sensing. Image size and number increase and this often leads to the necessity to apply image compression. In lossy compression, it is assumed that rate-distortion curves are monotonous functions and this assumption is put into basis of compression control. However, it has been shown recently that there are grayscale and color images called “strange” for which the rate-distortion curves are not monotonous. In this paper, we demonstrate that some remote sensing images can be strange as well and this takes place for JPEG and some other compression techniques. Analysis of properties for strange images using Spearman rank order correlation coefficient is carried out and it is shown that there several parameters characterizing image complexity that have a rather high correlation with probability that a given image is strange. For example, image entropy is one of such parameters.","PeriodicalId":113561,"journal":{"name":"Ukrainian journal of remote sensing","volume":"46 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122417409","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：