ЧУТЛИВІСТЬ ЗЕЛЕНОСТІ МІСЬКОГО ЛАНДШАФТУ ДО ПРОСТОРОВОЇ РОЗДІЛЬНОЇ ЗДАТНОСТІ ПОПУЛЯРНИХ ПРОДУКТІВ ДИСТАНЦІЙНОГО ЗОНДУВАННЯ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.20535/EHS2710-3315.2025.331043

Ключові слова:

дистанційне зондування Землі, міські ландшафти, спектральна зеленість, спектральні індекси рослинності, просторова роздільна здатність

Анотація

ростання застосувань дистанційного зондування Землі (ДЗЗ) в міських ландшафтах відкрило нові можливості обчислення показників рослинного покриву за допомогою спектральних індексів зеленості. Однак, подальший розвиток таких досліджень ставить важливе питання щодо статистичної порівнюваності та надійності індикаторів зеленості між різними джерелами дистанційного зондування. У цьому дослідженні перевірено, наскільки змінюється статистичний розподіл популярного спектрального індикатора зеленості (нормалізований диференційний вегетаційний індекс, NDVI) серед знімків ДЗЗ з декількох популярних джерел у випадку, коли такі знімки отримані майже одночасно. На прикладі міста Сакраменто, Каліфорнія, США були отримані NDVI-метрики з чотирьох з супутникових і авіаційних продуктів ДЗЗ з просторовою роздільною здатністю 1 м, 10 м, 30 м та 500 м у майже однаковий час спостереження в червні 2022 року. Порівняння статистичних розподілів NDVI показало, що центральні значення мають тенденцію до поступового зростання зі збільшенням розміру пікселя, через що місто виглядає в середньому «зеленішим» на середніх і грубих роздільних здатностях, ніж на високих. Натомість показники дисперсії (стандартне відхилення), а також наявність високих і низьких екстремальних значень індексу зменшилися зі збільшенням просторової роздільної здатності. Агрегація високороздільних продуктів до грубішої роздільної здантості інших продуктів не призвела до еквівалентних статистичних розподілів. Таким чином, результати демонструють, що величину та варіацію індикаторів зеленості, отриманих за допомогою дистанційного зондування в містах, слід інтерпретувати з урахуванням як джерела сенсорного продукту, так і його просторової роздільної здатності. Майбутні дослідження повинні детальніше дослідити цю чутливість і розширити вибірку міст у різних біокліматичних регіонах. Це допоможе розробити узагальнені рекомендації щодо використання на калібрування даних ДЗЗ з різних джерел для майбутніх застосувань міських індикаторів рослинності.

Посилання

  1. Jimenez RB, Lane KJ, Hutyra LR, Fabian MP. Spatial resolution of Normalized Difference Vegetation Index and greenness exposure misclassification in an urban cohort. J Expo Sci Environ Epidemiol 2022;32:213–22. https://doi.org/10.1038/s41370-022-00409-w
  2. Liu Y,KwanM-P, WongMS, YuC. Current methods for evaluating people’s exposure to green space: A scoping review. Soc Sci Med 2023;338:116303. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2023.116303
  3. Rojas-Rueda D, Nieuwenhuijsen MJ, Gascon M, Perez-Leon D, Mudu P. Green spaces and mortality: a systematic review and meta-analysis of cohort studies. Lancet Planet Health 2019;3:e469–77. https://doi.org/10.1016/S2542-5196(19)30215-3
  4. Zipper SC, Schatz J, Singh A, Kucharik CJ, Townsend PA, Loheide SP. Urban heat island impacts on plant phenology: intra-urban variability and response to land cover. Environ Res Lett 2016;11:054023. https://doi.org/10.1088/1748-9326/11/5/054023
  5. Tian J, Zhu X, Wu J, Shen M, Chen J. Coarse-Resolution Satellite Images Overestimate Urbanization Effects on Vegetation Spring Phenology. Remote Sens 2020;12:117. https://doi.org/10.3390/rs12010117
  6. De S, Das A, Mazumder TN. A systematic literature review of remote sensing approaches in urban green space research: Towards achieving sustainable development goals. Urban Clim 2025;59:102332. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2025.102332
  7. Wellmann T, Lausch A,Andersson E, Knapp S, Cortinovis C, Jache J, et al. Remote sensing in urban planning: Contributions towards ecologically sound policies? Landsc Urban Plan 2020;204:103921.https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2020.103921
  8. González-Marín A, Garrido-Cumbrera M. Assessing urban vegetation inequalities: Methodological insights and evidence. Ecol Inform 2025;86:102987. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2024.102987
  9. Shahtahmassebi AR, Li C, Fan Y,Wu Y, Lin Y, Gan M, et al. Remote sensing of urban green spaces: A review. Urban For Urban Green 2021;57:126946. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2020.126946
  10. Nouri H, Nagler P, Chavoshi Borujeni S, Barreto Munez A, Alaghmand S, Noori B, et al. Effect of spatial resolution of satellite images on estimating the greenness and evapotranspiration of urban green spaces. Hydrol Process 2020;34:3183–99. https://doi.org/10.1002/hyp.13790
  11. Li W, Ouyang Z, Zhou W, Chen Q. Effects of spatial resolution of remotely sensed data on estimating urban impervious surfaces. J Environ Sci 2011;23:1375–83. https://doi.org/10.1016/S1001-0742(10)60541-4

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-11-10

Як цитувати

ДРОНОВА, І. (2025). ЧУТЛИВІСТЬ ЗЕЛЕНОСТІ МІСЬКОГО ЛАНДШАФТУ ДО ПРОСТОРОВОЇ РОЗДІЛЬНОЇ ЗДАТНОСТІ ПОПУЛЯРНИХ ПРОДУКТІВ ДИСТАНЦІЙНОГО ЗОНДУВАННЯ. Матеріали міжнародної науково-практичної конференції "Екологія. Людина. Суспільство", 158–164. https://doi.org/10.20535/EHS2710-3315.2025.331043

Номер

2025: Матеріали ХХV Міжнародної науково-практичної конференції "Екологія. Людина. Суспільство" пам’яті д-ра Дмитра СТЕФАНИШИНА (12 червня 2025 р., м. Київ, Україна)

Розділ

Розділ 2. Техноекологія

Ліцензія

Авторське право (c) 2025 Ірина ДРОНОВА

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.