Опыт изучения динамики землепользования на основе геосистемного подхода на примере Новогрудской возвышенности Беларуси
DOI:
https://doi.org/10.52575/2712-7443-2025-49-3-434-449Ключевые слова:
геосистемы, виды земель, автоматизированное дешифрирование, структура почвенного покрова, геоинформационный анализАннотация
В статье рассматривается типологический учет изменений динамики структуры землепользования с использованием геосистем в качестве единиц геостатистического анализа. Определены устойчивые тренды изменения площади видов земель, соизмеримые с генетическими и морфологическими особенностями геосистем на примере Новогрудской возвышенности в качестве крупного физико-географического района с использованием ГИС-технологий и дистанционных данных мультиспектральной съемки. Результаты картометрического анализа структуры почвенного покрова геосистем, сопоставленные с трендами изменения площадей видов земель, позволили дополнительно обосновать как направление, так и интенсивность динамики природопользования на примере территории Новогрудской возвышенности.
Скачивания
Библиографические ссылки
Список источников
Реестр земельных ресурсов Республики Беларусь. 2024. Электронный ресурс. URL: https://gki.gov.by/ru/activity_branches-land-reestr/ (дата обращения: 15.03.2025).
Сазонов А.А. 2020. Скрипт для расчетов коэффициентов сложности, контрастности и неоднородности структуры почвенного покрова. Минск, БГУ.
Шихов А.Н., Абдулин Р.К. 2024 Фонд космических снимков для создания карт. Пермь, Пермский государственный национальный исследовательский университет, 115 с.
FABDEM V1-2. 2023. University of Bristol. Electronic resource. URL: https://data.bris.ac.uk/data/dataset/s5hqmjcdj8yo2ibzi9b4ew3sn (date of access: 16.03.2025).
OpenStreetMap. 2025. Electronic resource. URL: http://download.geofabrik.de/europe/belarus.html (date of access: 17.03.2025).
Список литературы
Арманд А.Д. 1988. Самоорганизация и саморегулирование географических систем. М., Наука, 261 с. Артемьева О.В., Алифанов Н.А. 2024. Картографирование сельскохозяйственных угодий
Белгородской области на основе данных дистанционного зондирования. Региональные геосистемы, 48(4): 565–577. https://doi.org/10.52575/2712-7443-2024-48-4-565-577
Васильченко А.А. 2024. Динамика используемых сельскохозяйственных угодий Волго- Ахтубинской поймы на основе сезонных композитных изображений Sentinel-2. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 21(5): 203–218.
Воробьёв О.Н., Курбанов Э.А., Ша Д., Лежнин С.А., Ван Д., Дергунов Д.М. 2023. Мониторинг и прогноз динамики наземного покрова Среднего Поволжья по спутниковым данным в QGIS MOLUSCE. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 20(5): 176–193. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2023-20-5-176-193
Гусев А.П. 2022. Закономерности долговременной динамки локальных геосистем юго-востока Беларуси. Ученые записки Крымского федерального университета имени В.И. Вернадского. География. Геология, 8(2): 60–70.
Зарубин О.А., Ларина А.В., Саулин В.А., Шабайкина В.А. 2020. Использование многозональных космических снимков для целей геоинформационного мониторинга и анализа пространственных характеристик сельскохозяйственного землепользования. Вектор ГеоНаук, 3(2): 37–50. https://doi.org/10.24411/2619-0761-2020-10017
Кислицын Д.А., Клебанович Н.В. 2024. Геоинформационный анализ динамики и структуры классов земельного покрытия Новогрудской возвышенности. Журнал Белорусского государственного университета: География. Геология, 1: 126–140.
Кузнецова А.С., Краснощеков К.В., Дергунов А.В., Ерунова М.Г., Макаров Д.С., Харламов Д.В., Якубайлик О.Э. 2024. Моделирование водной эрозии с использованием уравнения RUSLE в масштабе землепользования. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 21(3): 145–154. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2024-21-3-145-154
Непоклонов В.Б., Хабаров Д.А., Хабарова И.А. 2020. Применение геоинформационных технологий при исследовании изменений структуры землепользования территорий по материалам многозональной космической съемки. Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий, 25(2): 151–159. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2020-25-2-151-159
Пинясова Е.В., Павлова Е.В. 2024. Анализ распределения индекса NDVI на посевной площади пашни Республики Хакасия по данным дистанционного зондирования Земли. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 21(3): 121–130. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2024-21-3-121-130
Романова Т.А., Червань А.Н., Андреева В.Л. 2011. Теоретические основы и практическая значимость исследований структуры почвенного покрова. Почвоведение, 3: 300–310.
Синельникова К.П., Берденгалиева А.Н., Матвеев Ш., Балынова В.В., Мелихова А.В. 2023. Картографирование пахотных земель в агроландшафтах Волгоградской области по данным дистанционного зондирования. Исследования Земли из космоса, 5: 85–96. https://doi.org/10.31857/S0205961423050081
Скачкова А.С., Курлович Д.М. 2022. Оценка структуры и динамики земель Западно-Белорусской провинции (по данным дистанционного зондирования Земли). Минск, БГУ, 135 с.
Терехин Э.А. 2024. Возможности оценки лесистости овражно-балочных систем Среднерусской лесостепи по данным дистанционного зондирования Земли. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 21(3): 107–120.
Червань А.Н., Цыбулько Н.Н., Яцухно В.М. 2022. Методические подходы и практическое применение результатов оценки деградации земель/почв Беларуси. Известия РАН. Серия географическая, 86(1): 55–68. https://doi.org/10.31857/S2587556622010058
Шаповалов Д.А., Ведешин Л.А., Евстратова Л.Г., Антошкин А.А. 2023. Методы использования мультиспектральных снимков при экологическом мониторинге мелиорированных земель. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 20(4): 187–201.
Costa H., Benevides P., Moreira F.D., Moraes D., Caetano M. 2022. Spatially Stratified and Multi-Stage Approach for National Land Cover Mapping Based on Sentinel-2 Data and Expert Knowledge. Remote Sensing, 14(8): 1865. https://doi.org/10.3390/rs14081865
Dash P., Sanders S.L., Parajuli, P., Ouyang Y. 2023. Improving the Accuracy of Land Use and Land Cover Classification of Landsat Data in an Agricultural Watershed. Remote Sensing, 15(16): 4020. https://doi.org/10.3390/rs15164020
Lin X., Niu J., Berndtsson R., Yu X., Zhang L, Chen X. 2020. NDVI Dynamics and Its Response to Climate Change and Reforestation in Northern China. Remote Sensing, 12(24): 4138. https://doi.org/10.3390/rs12244138
Silva V.S., Salami G., Silva M.I.O., Silva E.A., Monteiro J.J., Alba E. 2020. Methodological Evaluation of Vegetation Indexes in Land Use and Land Cover (LULC) Classification. Geology, Ecology, and Landscapes, 4(2): 159–169. https://doi.org/10.1080/24749508.2019.1608409
Vizzari M. 2022. PlanetScope, Sentinel-2, and Sentinel-1 Data Integration for Object-Based Land Cover Classification in Google Earth Engine. Remote Sensing, 14(11): 2628. https://doi.org/10.3390/rs14112628
Wang Q., Li J., Jin T., Chang X., Zhu Y., Li Y., Sun J., Li D. 2020. Comparative Analysis of Landsat-8, Sentinel-2, and GF-1 Data for Retrieving Soil Moisture over Wheat Farmlands. Remote sensing, 12(17): 2708 https://doi.org/10.3390/rs12172708
Wasniewski A., Hoscilo A., Aune-Lundberg L. 2023. The Impact of Selection of Reference Samples and DEM on the Accuracy of Land Cover Classification Based on Sentinel-2 Data. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 32: 101035.
https://doi.org/10.1016/j.rsase.2023.101035
Ye N., Morgenroth J., Xu C., Chen N. 2021. Indigenous Forest Classification in New Zealand – A Comparison of Classifiers and Sensors. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 102: 102395. https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102395
References
Armand A.D. 1988. Samoorganizatsiya i samoregulyatsiya geograficheskih sistem [Self-Organization and Self-Regulation of Geographical Systems]. Moscow, Pabl. Nauka, 261 p.
Artemeva O.V., Alifanov N.A. 2024. Compiling of Agricultural Lands in the Belgorod Region Based on Remote Sensing Data. Regional Geosystems, 48(4): 565–577 (in Russian). https://doi.org/10.52575/2712-7443-2024-48-4-565-577
Vasilchenko A.A. 2024. Dynamics of Used Agricultural Lands of the Volga-Akhtuba Floodplain Based on Seasonal Sentinel-2 Composite Images. Current Problems in Remote Sensing of the Earth from Space, 21(5): 203–218 (in Russian).
Vorobyov O.N., Kurbanov E.A., Sha J., Lezhnin S.A., Van J., Dergunov D.M. 2023. Monitoring and Prediction of Land Cover Dynamics in the Middle Volga Using Satellite Data with QGIS MOLUSCE. Current Problems in Remote Sensing of the Earth from Space, 20(5): 176–193 (in Russian). https://doi.org/10.21046/2070-7401-2023-20-5-176-193
Gusev A.P. 2022. Patterns of Long-Term Dynamics of Local Geosystems in the South-East of Belarus. Scientific Notes of the V.I. Vernadsky Crimean Federal University. Geography. Geology, 8(74): 60–70 (in Russian).
Zarubin O.A., Larina A.V., Saulin V.A., Shabaikina V.A. 2020. The Use of Multizone Satellite Imagery for the Purpose of Geoinformation Monitoring and Analysis of Spatial Characteristics Of Agricultural Land Use. Vector of Geosciences, 3(2): 37–50 (in Russian). https://doi.org/10.24411/2619-0761-2020-10017
Kislitsyn D.A., Klebanovich N.V. 2024. Geoinformation analysis of the dynamics and structure of land cover classes of the Novogrudok Upland. Journal of the Belarusian State University: Geography. Geology, 1: 126–140 (in Russian).
Kuznetsova A.S., Krasnoshchekov K.V., Dergunov A.V., Erunova M.G., Makarov D.S., Kharlamov D.V., Yakubailik O.E. 2024. Modeling Water Erosion Using the RUSLE Equation at the Land Use Scale. Current problems in remote sensing of the Earth from Space, 21(3): 145–154 (in Russian). https://doi.org/10.21046/2070-7401-2024-21-3-145-154
Nepoklonov V.B., Khabarov D.A., Khabarova I.A. 2020. Application of Geoinformation Technologies in the Study of Changes in the Structure of Land Use of Territories by Materials of Multi-Zone Space Imaging. Vestnik of the Siberian State University of Geosystems and Technologies, 25(2): 151– 159 (in Russian). https://doi.org/10.33764/2411-1759-2020-25-2-151-159
Pinyasova E.V., Pavlova E.V. 2024. Analysis of the Distribution of the NDVI Index on the Arable Land Area of the Republic of Khakassia According to Remote Sensing Data. Current Problems in Remote Sensing of the Earth from Space, 21(3): 121–130 (in Russian). https://doi.org/10.21046/2070-7401-2024-21-3-121-130
Romanova T.A., Chervan A.N., Andreeva V.L. 2011. Theoretical Basis and Practical Significance of Investigations into Soil Cover Patterns. Eurasian Soil Science, 44(3): 272–280. https://doi.org/10.1134/S106422931101011X
Sinelnikova K.P., Berdengalieva A.N., Matveev Sh., Balynova V.V., Melikhova A.V. 2023. Mapping of Arable Lands in the Agrolandscapes of the Volgograd Region Using Remote Sensing Data. Issledovanie Zemli iz kosmosa, 5: 85–96 (in Russian). https://doi.org/10.31857/S0205961423050081
Skachkova A.S., Kurlovich D.M. 2022. Otsenka struktury i dinamiki zemel’ Zapadno-Beloruskoy provincii (na osnove dannyh distantsionnogo zondirovaniya) [Assessment of the Structure and Dynamics of the Lands of the West Belarusian Province (Based on Earth Remote Sensing Data)]. Minsk, Publ. BSU, 135 p.
Terekhin E.A. 2024. Possibilities for Assessing the Forest Cover of Small Dry Valleys in the Central Russian Forest-Steppe Using Remote Sensing Data. Current Problems in Remote Sensing of the Earth from Space, 21(3): 107–120 (in Russian).
Chervan A.N., Tsybulko N.N., Yatsukno V.M. 2022. Methodological Approaches and Practical Application of the Results of Land/Soil Degradation Assessment in Belarus. Izvestiya RAS. Geographical series, 86(1): 55–68 (in Russian). https://doi.org/10.31857/S2587556622010058
Shapovalov D.A., Vedeshin L.A., Evstratova L.G., Antoshkin A.A. 2023. Methods of Using Multispectral Images in Ecological Monitoring of Reclaimed Lands. Current problems in remote sensing of the Earth from Space, 20(4): 187–201 (in Russian).
Costa H., Benevides P., Moreira F.D., Moraes D., Caetano M. 2022. Spatially Stratified and Multi-Stage Approach for National Land Cover Mapping Based on Sentinel-2 Data and Expert Knowledge. Remote Sensing, 14(8): 1865. https://doi.org/10.3390/rs14081865
Dash P., Sanders S.L., Parajuli, P., Ouyang Y. 2023. Improving the Accuracy of Land Use and Land Cover Classification of Landsat Data in an Agricultural Watershed. Remote Sensing, 15(16): 4020. https://doi.org/10.3390/rs15164020
Lin X., Niu J., Berndtsson R., Yu X., Zhang L, Chen X. 2020. NDVI Dynamics and Its Response to Climate Change and Reforestation in Northern China. Remote Sensing, 12(24): 4138. https://doi.org/10.3390/rs12244138
Silva V.S., Salami G., Silva M.I.O., Silva E.A., Monteiro J.J., Alba E. 2020. Methodological Evaluation of Vegetation Indexes in Land Use and Land Cover (LULC) Classification. Geology, Ecology, and Landscapes, 4(2): 159–169. https://doi.org/10.1080/24749508.2019.1608409
Vizzari M. 2022. PlanetScope, Sentinel-2, and Sentinel-1 Data Integration for Object-Based Land Cover Classification in Google Earth Engine. Remote Sensing, 14(11): 2628. https://doi.org/10.3390/rs14112628
Wang Q., Li J., Jin T., Chang X., Zhu Y., Li Y., Sun J., Li D. 2020. Comparative Analysis of Landsat-8, Sentinel-2, and GF-1 Data for Retrieving Soil Moisture over Wheat Farmlands. Remote sensing, 12(17): 2708 https://doi.org/10.3390/rs12172708
Wasniewski A., Hoscilo A., Aune-Lundberg L. 2023. The Impact of Selection of Reference Samples and DEM on the Accuracy of Land Cover Classification Based on Sentinel-2 Data. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 32: 101035. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2023.101035
Ye N., Morgenroth J., Xu C., Chen N. 2021. Indigenous Forest Classification in New Zealand – A Comparison of Classifiers and Sensors. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 102: 102395. https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102395
Просмотров аннотации: 119
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2025 Региональные геосистемы
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
