Моніторинг стану водних поверхонь за допомогою інтегрованого середовища Google Earth Engine та Google Colab

Анотація

Моніторинг стану водних екосистем є одним із ключових завдань сучасної екології та управління природними ресурсами. Одним із найбільш інформативних індикаторів якості води виступає концентрація хлорофілу-а, яка відображає рівень фітопланктону та прямо пов’язана з явищем евтрофікації. Традиційні методи відбору проб та лабораторного аналізу є точними, проте мають обмеження у масштабності та оперативності. У цьому контексті дистанційне зондування Землі та хмарні інформаційні системи відкривають нові можливості для регулярного моніторингу біологічної продуктивності водойм. У роботі проведено попередню обробку зображень, включно з маскуванням хмарності (QA60) та виділенням водних поверхонь за індексом NDWI. Для оцінки рівня фітопланктону застосовано спектральний індекс хлорофілу-а, що враховує відношення відбиття у червоному та червоному крайовому діапазонах. Для зменшення впливу шуму побудовано медіанні композити, які дозволили виявити загальні просторові патерни, а різницеві карти забезпечили оцінку динаміки змін між обраними інтервалами. Додатково використано порогову сегментацію для виділення ділянок із підвищеним рівнем хлорофілу-а та кількісної оцінки площ цвітіння. Результати підтвердили ефективність використаної методики для виявлення як локальних джерел надходження поживних речовин, так і масштабних осередків літнього цвітіння. Отримані картографічні матеріали чітко відобразили сезонні коливання рівня фітопланктону та просторову структуру цвітіння. Водночас встановлено обмеження індексного підходу, пов’язані з впливом атмосферних умов та різних типів фітопланктону. Перспективним напрямом подальших досліджень є застосування методів машинного навчання та глибинних нейронних мереж, які здатні інтегрувати багатоспектральні та гіперспектральні дані, підвищуючи точність виявлення та прогнозування цвітіння води. Це відкриває шлях до створення інтелектуальних систем екологічного моніторингу у режимі реального часу.