Мониторинг нефтезагрязненных земель с использованием дистанционного зондирования и ГИС

Авторы

  • Амин Исмаил оглы Исмаилов Институт почвоведения и агрохимии Национальной академии наук Азербайджана
  • Аршад Яшар Яшар Министерство сельского хозяйства Азербайджанской Республики
  • Фикрат Малик Фейзиев Институт почвоведения и агрохимии Национальной академии наук Азербайджана

DOI:

https://doi.org/10.28983/asj.y2022i5pp81-85

Ключевые слова:

Landsat-8, мультиспектральные изображения, выявление изменений, дистанционное зондирование, спектр

Аннотация

В статье представлены материалы по выявлению возможных изменений в нефтеносных и нефтезагрязненных землях Абшеронского полуострова с использованием спутниковых данных и ГИС-технологий. Проанализировано состояние деградированных земель, загрязненных нефтью и нефтесодержащими отходами, а также на территориях Абшеронского полуострова, на которых в 2014, 2017 и 2020  гг. проводились оздоровительные мероприятия. Для обнаружения изменений на данных территориях использованы мультиспектральные изображения спутника Landsat-8. Полученные первичные результаты нанесены на карту и сопоставительно проанализированы. На основе сопоставительного анализа через каждые 3 года проанализированы изменения, произошедшие на данной территории. С целью обнаружения произошедших изменений разработаны новые математические формулы, примененные к указанным спектрам.  Полученные результаты представлены в виде соответствующих карт, таблиц и графиков.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Библиографические ссылки

Alexakis D.D., Gryllakis M.G., Koutroulis A.G., Agapiou A. et all. GIS and remote sensing techniques for the assessment of land use changes impact on flood hydrology: the case study of Yialias Basin in Cyprus. Nat. Hazard Earth Syst. Sci. Discuss. 2014; 14: 413-426.

?smayilov A., Babaev M., Feyziyev F. The correlation of Azerbaijan arid soils with WRB-2014. Eurasian Journal of Soil Science. 20209; 3: 202-207. DOI: 10.18393/ejss.724698

Raimundo Almeida-Filho, Shimabukuro Yosio E. Digital processing of a Landsat-TM time series for mapping and monitoring degraded areas caused by independent gold miners, Roraima State, Brazilian Amazon. Remote sensing of Environment. 2002; 79; 1: 42-50.

Atu J.E., Ayama O.R., Eja? E.I. Urban sprawl effects on biodiversity in peripheral agricultural Lands in Calabar, Nigeria J. Environ. Earth Sci. 2013; 3 (7): 219-231.

Babaev M. P., Ismailov N. M., Nadzhafova S. I., Keiserukhskaya F. S., Orudzheva N. I. Approaches to Determining Maximum Permissible Concentrations of Oil and Oil Products for Different Soil Types on the Basis of the Assimilation Potential (by the Example of Azerbaijan Soils). Eurasian Soil Science. 2020; 53(11): 1629-1634.

Bruzzone L.; Bovolo F. A Novel Framework for the Design of Change-Detection Systems for Very-High-Resolution Remote Sensing Images. Proc. IEEE. 2013; 101: 609–630.

Butt A., Shabbir R., Ahmad S. S., Aziz N. Land use change mapping and analysis using Remote Sensing and GIS: a case study of Simly watershed, Islamabad, Pakistan. Egypt. J. Remote Sens Space Sci. 2015; 18 (2): 251-259.

Hegazy M.N, Effat H.A. Monitoring some environmental impacts of oil industry on coastal zone using different remotely sensed data. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science. 2010; 13: 63-74.

Huang X., Li J., Bovolo F., Wang, Q. Special Section Guest Editorial: Change Detection Using Multi-Source Remotely Sensed Imagery. 2019

Khalilova H. K. The impact of oil contamination on soil ecosystem. Biological and Chemical Research. 2015: 133-139.

Lim M.W., E. Von Lau, Poh P.E. A comprehensive guide of remediation technologies for oil contaminated soil present works and future directions. Mar. Pollut. Bull. 2016; 109: 14-45.

Meneses-Tovar C.L. NDVI as indicator of degradation. FAO. 2012. URL: http://www.fao.org/docrep/015/i2560e/i2560e07.pdf.

Metternicht G. I., Zinck J. A. Remote sensing of soil salinity: potentials and constraints. Remote sensing of Environment, 2003; 85(1): 1-20.

Mohamed N., Mobarak B. Change detection techniques using optical remote sensing: a survey. American Scientific Research Journal for Engineering, Technology, and Sciences (ASRJETS), 2016; 17(1): 42-51.

Oyinloye M.A., Olamiju O.I. An assessment of the physical impact of oil spillage using GIS and Remote Sensing technologies: Empirical evidence from Jesse town, Delta State, Nigeria. British Journal of Arts and Social Sciences. 2013; 12 (2): 235.

Singh A. Review Article: Digital Change Detection Techniques Using Remotely-Sensed Data. Int. J. Remote Sens. 1989; 10: 989–1003.

Twumasi Y.A., Merem E.C. GIS and remote sensing applications in the assessment of change within a coastal environment in the Niger Delta Region of Nigeria. International journal of environmental research and public health. 2006; 3 (1): 98.

Zhang Y., Li Y., Lin? H. Oil-spill pollution remote sensing by synthetic aperture radar. Advanced Geoscience Remote Sensing, 2014; 2: 27–50.

Oparin M.L., Nukhimovskaya Y.D., Konyushkova M.V. et al. Analysis of Soil and Vegetation Cover from Satellite Imagery to Assess its Relation to Lark Habitats (Alaudidae, Aves) in the Trans-Volga Semi-Desert. Biol Bull Russ Acad Sci. 2018; 45: 1284–1292. URL: https://doi.org/10.1134/S1062359018100199.

Панкова Е. И.. Дистанционный мониторинг засоления орошаемых почв хлопкосеющей зоны // Бюллетень Почвенного института им. ВВ Докучаева. 2014. 74.

Горохова Н., Панкова Е. И., Шишконакова Е. А. (). Опыт использования космических снимков для составления карты землепользования орошаемых и залежных земель Светлоярской оросительной системы // Бюллетень Почвенного института им. ВВ Докучаева. 2017. 89.

Конюшкова М.В. Цифровое картографирование почв солонцовых комплексов Северного Прикаспия. М., 2014. 316 с.

Загрузки

Опубликован

2022-05-29

Выпуск

Раздел

Агроинженерия