Analysis of Land Use in the Seaside Regions of Ukraine in 2017—2022 Based on Satellite Information

А. Сриберко; М. Петрушенко; Ю. Степанова

doi:10.15407/scine21.01.050

Автор(и)

А. Сриберко Державна установа «Інститут ринку і економіко-екологічних досліджень НАН України» https://orcid.org/0000-0001-7683-9628
М. Петрушенко Державна установа «Інститут ринку і економіко-екологічних досліджень НАН України» https://orcid.org/0000-0003-0098-7872
Ю. Степанова Державна установа «Інститут ринку і економіко-екологічних досліджень НАН України» https://orcid.org/0009-0009-3558-5508

DOI:

https://doi.org/10.15407/scine21.01.050

Ключові слова:

використання землі, земельний покрив, природні активи, управління земельними ресурсами, дистанційне зондування Землі, супутникові дані, глибоке навчання, згорткові нейронні мережі

Анотація

Вступ. Відомо, що земля є основним національним багатством та перебуває під особливою охороною держави згідно законодавства України. Вона є основним природним ресурсом, матеріальною умовою життя й діяльності людей, основою для розміщення і розвитку низки галузей народного господарства. Тому ефективний розвиток економіки неможливий без організації раціонального використання й охорони землі.
Проблематика. Сьогодні є актуальним дослідження використання земель у приморських регіонах України, адже частина їх знаходиться під окупацією з 2014 року і дослідження просторово-часової мінливості використання земель на цих територіях є проблемним для України.
Мета. Аналіз використання земель приморських регіонів України за даними супутникових вимірювань.
Матеріали й методи. Дослідження виконано на основі інформації картографування використання землі / земельного покриву (LULC) за супутниковими даними (супутник: Sentinel-2) із застосуванням глибоких штучних нейронних мереж або моделі Глибокого Навчання (DL).
Результати. Проведено детальний аналіз просторового розподілу використання земель приморських регіонів
України у 2022 році. Досліджено просторово-часову мінливість використання земель приморських регіонів України у періоді 2017—2022 рр. Виявлено особливості у просторовому розподілі відповідних класів земельного покриву на територіях приморських регіонів України. Визначено, що інноваційні підходи картографування LULC та отримані на їхній основі дані, можна використовувати в управлінні земельними ресурсами України.
Висновки. Метод картографування LULC має значний потенціал для досліджень у різних галузях науки, зокрема й для виконання прикладних завдань у сфері природокористування, планування територій на національному та регіональному рівнях. Крім того, інноваційні підходи картографування LULC можна використовувати як потужний інструмент для виявлення масштабів дії надзвичайних ситуацій природного, техногенного, антропогенного, воєнного характеру.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Constitution of Ukraine: The Official Bulletin of the Verkhovna Rada of Ukraine. 1996. No. 30. URL: https://zakon.rada. gov.ua/laws/show/254к/96-вр#Text (Last accessed: 29.08.2023) [in Ukrainian]

Garnaga, O. (2011). Theoretical Principles Of Rational Land Use. Ukrainian Journal Ekonomist, 12, 41—44 [in Ukrainian].

Tretiak, A. M. (2006). Land management design: theoretical foundations and territorial land management. Kyiv [in Ukrainian].

Shchuryk, M. V., Danyliuk, H. V. (2014). Ontological and spiritual principles of recreation of prirodoresursnoy of sphere: regional cut. Scientific and information bulletin of the Ivano-Frankivsk University of Law named after King Danylo Halytskyi, 10, 251—258 [in Ukrainian].

Hutorov, O. I. (2010). Economic-ecological assessment of agricultural lands and problems of their sustainable use. Ag ro incom, 1—2—3, 35—40 [in Ukrainian].

Tretiak, A. M., Tretiak, N. A. (2011). Economics and efficiency of land use management in Ukraine. Economics of nature use and environmental protection, 14—24 [in Ukrainian].

Hetman, O., Iermakova, O., Laiko, O., Nikishyna, O. (2019). Ecologization of innovative development of regions on the opinciples of gloсalization. Management Theory and Studies for Rural Business and Infrastructure Development, 41(3), 369—380. https://doi.org/10.15544/mts.2019.30

Petrushenko, М., She vchenko, H., Burkynskyi, B., Khumarova, N. (2019). A game-theoretical model for investment in inclusive recreation and wellness in Ukraine: the regional context. Investment Management and Financial Innovations, 16(4), 382—394. https://dx.doi.org/10.21511/imfi.16(4).2019.32

Burkynskyi, B., Laiko, O., Horiachuk, V., Shlafman, N., Krivtsova, O. (2021). Assessment of the socio-economic and environmental development of a region: A result-oriented approach. Problems and Perspectives in Management, 19(2), 40—56. https://dx.doi.org/10.21511/ppm.19(2).2021.04

Midlen, A. (2021). What is the blue economy? A spatialised governmentality perspective. Maritime Studies, 20, 423—448. https://doi.org/10.1007/s40152-021-00240-3

Germond-Duret, C. (2022). Framing the blue economy: Placelessness, development and sustainability. Development and Change, 53, 308—334. https://doi.org/10.1111/dech.12703.

Hadley, D. (2009). Land use and the coastal zone. Land Use Policy, 26(1), 198—203. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2009.09.014

Wu, T., Barrett, J. (2022). Coastal land use management methodologies under pressure from climate change and population growth. Environmental Management, 70, 827—839. https://doi.org/10.1007/s00267-022-01705-9

Lafortezza, R., Chen, J., Cecil, K. B., Randrup, T. B. (2018). Nature-based solutions for resilient landscapes and cities. Environmental Research, 165, 431—441. https://doi.org/10.1016/j.envres.2017.11.038

Zavar, E., Hagelman, R. R. (2018). Resilient landscapes: The reconstruction of southeastern Connecticut following the 1938 hurricane. Professional Geographer, 70(3), 443—452. https://doi.org/10.1080/00330124.2017.1417138

Kimhi, S., Eshel, Y., Marciano, H., Adini, B. (2023). Impact of the war in Ukraine on resilience, protective, and vulnerability factors. Frontiers in Public Health, 11, 1053940. https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1053940

Kaliraj, S., Chandrasekar, N., Ramachandran, K. K., Srinivas, Y., Saravanan, S. (2017). Coastal landuse and land cover change and transformations of Kanyakumari coast, India using remote sensing and GIS. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 20(2), 169—185. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.04.003

Boucquey, N., St Martin, K., Fairbanks, L., Campbell, L. M., Wise, S. (2019). Ocean data portals: Performing a new infrastructure for ocean governance. Environment and Planning D: Society and Space, 37(3), 484—503. https://doi. org/10.1177/0263775818822829

Vitousek, S., Buscombe, D., Vos, K., Barnard, P., Ritchie, A., Warrick, J. (2023). The future of coastal monitoring through satellite remote sensing. Cambridge Prisms: Coastal Futures, 1, E10. https://doi.org/10.1017/cft.2022.4

Stepanova, Yu. V. (2023). Preservation of the ecological state of the marine coastal zone of Ukraine as a strategic goal of blue growth. Economic Innovations, 25(3(88)), 230—242. https://doi.org/10.31520/ei.2023.25.3(88).230-242

On the approval of the Concept of the State-wide target program for land use and protection: order of the Cabinet of Ministers of Ukraine dated January 19, 2022 No. 70-p. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/70-2022-р#Text (Last accessed: 04.09.2023) [in Ukrainian].

Sryberko, А., Petrushenko, М., Stepanova, Yu. (2023, May). Conceptual principles of natural asset management modeling within blue growth. A collection of theses of reports based on the materials of the International Scientific and Practical Conference: “Theory and Practice of Management” (24—26 May 2023, Lutsk, Ukraine). Lutsk, 239—243 [in Ukrainian].

Sryberko, A. (2019). Calculation of the vertical distribution of water temperature in the Black Sea by satellite data. Ge ographia Technica, 14(2), 97—111. https://doi.org/10.21163/GT_2019.142.09

Venter, Z. S., Barton, D. N., Chakraborty, T., Simensen, T., Singh, G. (2022). Global 10 m Land Use Land Cover Datasets: A Comparison of Dynamic World, World Cover and Esri Land Cover. Remote Sens, 14, 4101. https://doi.org/10.3390/rs14164101

Benhammou, Y., Alcaraz-Segura, D., Guirado, E., Khaldi, R., Achchab, B., Herrera, F., Tabik, S. (2022). Sentinel2GlobalLULC: A Sentinel-2 RGB image tile dataset for global land use/cover mapping with deep learning. Sci. Data, 9, 681. https://doi.org/10.1038/s41597-022-01775-8

ArcGIS Living Atlas of the World. URL: https://livingatlas.arcgis.com/en/home/ (Last accessed: 04.09.2023).

Sentinel-2 10 m Land Use/Land Cover Time Series. URL: https://www.arcgis.com/home/item.html?id=cfcb7609de5f4 78eb7666240902d4d3d (Last accessed: 04.09.2023).

Karra, K., Kontgis, C., Statman-Weil, Z., Mazzariello, J. C., Mathis, M., Brumby, S. P. (2021). Global land use / land co ver with Sentinel 2 and deep learning. 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS (16—11 July, 2021, Brussels, Belgium). Brussel, 4704—4707. https://doi.org/10.1109/IGARSS47720.2021.9553499

ArcGIS Living Atlas of the World. Esri Sentinel-2 Land Cover Explorer. URL: https://www.esri.com/arcgis-blog/ products/product/uncategorized/global-land-cover-updates/ (Last accessed: 08.09.202 3).