Вебкартографування забруднення поверхневих вод Львівщини засобами ГІС та ДЗЗ
DOI:
https://doi.org/10.25140/2411-5363-2024-1(35)-337-345Ключові слова:
геопросторові дані; ГІС; дистанційне зондування Землі; екологічне картографування; забруднення поверхневих вод; інтерактивна карта; середовище «ArcGIS Online»Анотація
На екологічний стан поверхневих вод Львівщини впливають різні чинники: забруднення ґрунтів, атмосфери, техногенна завантаженість території, неефективна робота очисних споруд в населених пунктах, забруднення та засмічення річок побутовими та іншими відходами. Іншою важливою проблемою, що призводить до забруднення поверхневих вод в регіоні, є відсутність на території регіону водоохоронних зон та прибережних захисних смуг водойм. Відсутність картографічних матеріалів та невизначеність меж водоохоронних зон та прибережних захисних смуг призводять до порушень земельного та водного законодавства при їх використанні. Наразі стан водних об’єктів у Львівській області знаходиться на незадовільному рівні. Основними проблемами в цій сфері є прогресуючий характер негативного впливу на навколишнє середовище та здоров'я людей. Основною метою цієї роботи було створення вебкарти забруднення поверхневих вод Львівщини, зокрема, за даними дистанційного зондування Землі. Для досягнення цієї мети ми зібрали та систематизували геопросторові статистичні картографічні матеріали щодо екологічного стану поверхневих вод. Крім статистичних даних, для оцінки стану поверхневих вод були використані матеріали дистанційного зондування Землі (ДЗЗ), отримані з різних джерел. Визначено необхідне програмне забезпечення для розробки такої вебкарти. Розроблено алгоритм завантаження геопросторових даних у створений вебресурс. Таким чином, було розроблено вебкарти забруднення поверхневих вод Львівщини у програмному середовищі «ArcGIS Online».
Посилання
Department of Ecology and Natural Resources of Lviv Regional State Administration. (2021) Ecology of Lviv region 2020. Lviv: SPOLOM.
Department of Ecology and Natural Resources of Lviv Regional State Administration. (2022) Environmental passport of Lviv region for 2021. Lviv: SPOLOM.
Department of Ecology and Natural Resources of Lviv Regional State Administration. (2022) Regional report on the state of the environment in Lviv region in 2021. Lviv: SPOLOM.
Sohor, A.R., Fys, М.M., Brydun, А.M., Sohor, M.A. (2020). Web-mapping of environ-mental pollution of the surface waters of the Lviv region. Astronomical School’s Report, 16(2), 33-37. https://doi.org/10.18372/2411-6602.16.05.
Sohor, A., Holubinka, Yu., Shapoval, V., Sohor, M. (2020). Interactive map of pollution of surface waters of Lviv. Young Scientist, 2(78), 193-199. https://doi.org/10.32839/2304-5809/2020-2-78-44.
Bijeesh, T.V., Narasimhamurthy, K.N. (2020). Surface water detection and delineation using remote sensing images: a review of methods and algorithms Sustain. Water Resour. Manag, 6, 68. https://doi.org/10.1007/s40899-020-00425-4.
Bilgin, A. (2018). Evaluation of surface water quality by using Canadian Council of Min-isters of the Environment Water Quality Index (CCME WQI) method and discriminant analysis method: a case study Coruh River Basin. Environ Monit Assess, 190, 554. https://doi.org/10.1007/s10661-018-6927-5.
Kangyang, C., et al. (2020). Comparative analysis of surface water quality prediction performance and identification of key water parameters using different machine learning models based on big data. Water Research, 171, 115454. https://doi.org/10.1016/j.watres.2019.115454.
Kim-Anh, N., Yuei-An, L. (2019). Global mapping of eco-environmental vulnerability from human and nature disturbances. Science of The Total Environment, 664, 995-1004. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.01.407.
Tiyasha, T., at al. (2021). Functionalization of remote sensing and on-site data for simulating surface water dissolved oxygen: Development of hybrid tree-based artificial intelli-gence models. Marine Pollution Bulletin, 170, 112639. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2021.112639.
Feyisa, G.L., Meilby, H., Fensholt, R., Proud, S.R. (2014) Automated water ex-traction index: A new technique for surface water mapping using Landsat imagery. Remote Sens. Environ, 140, 23–35.
Frappart, F., Papa, F., Famiglietti, J.S., Prigent, C., Rossow, W.B., Seyler, F. (2008). Interannual variations of river water storage from a multiple satellite approach: A case study for the Rio Negro River basin. J. Geophys. Res.-Atmos, 113, D21104.
Wenbo, Li., et al. (2013). A comparison of land surface water mapping using the normalized difference water index from TM ETM+ and ALI. Remote Sens., 5, 5530–5549.
Normandin, C., at al. (2018). Quantification of surface water volume changes in the Mackenzie Delta using satellite multi-mission data Hydrol. Earth Syst. Sci., 22, 1543–1561.
Ogilvie, A., Belaud, G., Massuel, S., Mulligan, M., Le Goulven, P., Calvez, R. (2018). Surface water monitoring in small water bodies: Potential and limits of multi-sensor Landsat time series Hydrol. Earth Syst. Sci., 22, 4349–4380.
Pan, F., Wang, C., Xi, X. (2016). Constructing river stage-discharge rating curves using remotely sensed river cross-sectional inundation areas and river bathymetry. J. Hydrol, 540, 670–687.
Pan, F., Xi, X., Wang, C. (2020). A Comparative Study of Water Indices and Im-age Classification Algorithms for Mapping Inland Surface Water Bodies Using Landsat Imagery. Remote Sensing, 12(10), 1611. https://doi.org/10.3390/rs12101611.
Schwatke, C., Scherer, D., Dettmering, D. (2019). Automated extraction of con-sistent time-variable water surfaces of lakes and reservoirs based Landsat and Sentinel-2. Remote Sens., 11, 1010.
Yang X., Chen L. (2017) Evaluation of automated urban surface water extraction from Sentineel-2A imagery using different water indices. J. Appl. Remote Sens., 11, 026016.
Chang, N.-B., Imen, S., and Vannah, B. (2015). Remote sensing for monitoring surface water quality status and ecosystem state in relation to the nutrient cycle: a 40-year per-spective. Critical Reviews in Environmental Science and Technology, 45(2), 101-166. https://doi.org/10.1080/ 10643389.2013.829981.
Habeeb, N. J., Weli, S. T. (2021). Combination of GIS with Different Technolo-gies for Water Quality: An Overview. HighTech and Innovation Journal, 2(3), 262-272. http://dx.doi.org/10.28991/ HIJ-2021-02-03-10.
Das, A. K., Prakash, P., Sandilya, C.V.S. and Subhani, S. (2014). Development of Web-Based Application for Generating and Publishing Groundwater Quality Maps Using RS/GIS Technology and P. Mapper in Sattenapalle, Mandal, Guntur District, Andhra Pradesh ICT and Critical Infrastructure. Proceedings of the 48th Annual Convention of Computer Society of In-dia. (Vol. II). PP. 679–686. https://doi.org/10.1007/978-3-319-03095-1_74.
Fathy, A. (2012). Mapping of groundwater prospective zones using remote sens-ing and GIS techniques: A case study from the Central Eastern Desert. Egypt Journal of African Earth Sciences, 70, 8-17.
Chen, Q., Zhang, Y., & Hallikainen, M. (2007). Water quality monitoring using remote sensing in support of the EU water framework directive (WFD): A case study in the Gulf of Finland. Environmental monitoring and assessment, 124, 157-166.
Manap, M.A., Nampak, H., Pradhan, B. et al. (2014). Application of probabilis-tic-based frequency ratio model in groundwater potential mapping using remote sensing data and GIS. Arabian Journal of Geosciences, 7, 711-724. https://doi.org/10.1007/s12517-012-0795-z.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
