Практичні аспекти формування геопросторових даних лінійних лісових насаджень.

Марина Пілічева

doi:10.25140/2411-5363-2026-2(44)-552-560

Автор(и)

Марина Пілічева Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна https://orcid.org/0000-0003-1733-7534

DOI:

https://doi.org/10.25140/2411-5363-2026-2(44)-552-560

Ключові слова:

лісові насадження лінійного типу, геопросторові дані, база геоданих, геоінформаційна система, інфологічна модель

Анотація

У статті розглянуто питання формування геопросторових даних лісових насаджень лінійного типу як важливої складової лісового фонду України. Обґрунтовано актуальність дослідження у зв’язку з фрагментарністю наявної інформації та відсутністю системного обліку таких об’єктів. Визначено мету створення інтегрованої бази геоданих для забезпечення моніторингу, аналізу та управління. Дослідження базується на аналізі нормативно-правових актів і сучасних підходів ГІС та дистанційного зондування Землі. Запропоновано структуру бази геоданих, що включає просторові, атрибутивні та метадані. Розроблена інфологічна модель забезпечує систематизацію інформації та підтримку прийняття управлінських рішень. Отримані результати сприяють підвищенню ефективності екологічного моніторингу та охорони лісових насаджень.

Посилання

Chen, J., Li, X., Huang, Z., Xuan, J., Chen, C., Hu, M., Tan, C., Zhou, Y., Zhao, Y., Yu, J., Huang, L., Song, M., & Du, H. (2024). Forest age estimation using UAV-LiDAR and Sentinel-2 data with machine learning algorithms- a case study of Masson pine (Pinus massoni-ana). Geo-Spatial Information Science, 1–21. https://doi.org/10.1080/10095020.2024.2362752.

Myroniuk, V., Weinreich, A., von Dosky, V., Melnychenko, V., Shamrai, A., Matsa-la, M., Gregory, M. J., Bell, D. M., & Davis, R. (2024). Nationwide remote sensing framework for forest resource assessment in war-affected Ukraine. Forest Ecology and Management, 569, 122156. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2024.122156.

Mihai, M. C., Miguel, S., Borlaf-Mena, I., Tijerín-Triviño, J., & Tanase, M. (2025) As-sessing Forest Structure and Biomass with Multi-Sensor Remote Sensing: Insights from Mediter-ranean and Temperate Forests. Forests, 16(7), 1164. https://doi.org/10.3390/f16071164.

Wang, J., & Jiang, Yo. (2024) A Hybrid convolution neural network for theclassification of tree species usinghyperspectral imagery. PLoSONE, 19(5), e0304469. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0304469.

Forest Europe. (2021). State of Europe’s forests 2021. Forest Europe Liaison Unit Brati-slava. https://foresteurope.org/publications/.

Global Forest Watch. (n.d.). Global Forest Watch map. https://www.globalforestwatch.org/map/.

Myroniuk, V. (2023). Remote sensing based forest inventory of Ukraine (RS-inventory): Methodology, output maps, and estimates. Sustainable Forestry Implementation (SFI) Project. https://nfi.lisproekt.gov.ua/wp-content/uploads/2024/02/sfi-report-ua-myroniuk-v.1.2.2.pdf.

Кабінет Міністрів України. (2007). Про затвердження Порядку поділу лісів на категорії та виділення особливо захисних лісових ділянок (Постанова № 733 від 16 травня 2007 р.). https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/733-2007-%D0%BF#Text.

Кабінету Міністрів України (2021) Про затвердження Порядку функціонування національної інфраструктури геопросторових даних (Постанова Кабінету Міністрів України від 26 травня 2021 р. № 532 ). https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/532-2021-%D0%BF#Text.

Пілічева, М. О., Кінь, Д. О., & Поморцева, О. Є. (2018). Інтеграція топографічної і кадастрової інформації базового набору геопросторових даних земельної ділянки. Містобудування та територіальне планування, 66, 523–531. https://surl.li/nibwqy.