Спеціалізовані індекси вмісту хлорофілу як інструмент моніторингу стану агроекосистем за кліматичних змін

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.33730/2077-4893.1.2026.354184

Ключові слова:

Sentinel-2, CVI, CARI, MTVI2, MCARI, QGIS, кліматичні показники, Copernicus BROWSER, рослинний покрив

Анотація

Дослідження присвячене розробці методологічного підходу до моніторингу змін рослинного покриву України в умовах кліматичних трансформацій із застосуванням супутникових технологій. На прикладі полігону у Вишгородському р-ні Київської обл. проведено аналіз різнотипних об’єктів — водних, аграрних, лісових, лучних та урбанізованих територій — із використанням мультиспектральних даних Sentinel-2 (рівень L2А) за 2018 р. та 2025 р. Розраховано низку спеціалізованих індексів хлорофілу: CVI (Chlorophyll Vegetation Index), CARI (Chlorophyll Absorption Ratio Index), MTVI2 (Modified Triangular Vegetation Index), MCARI (Modified Chlorophyll Absorption Reflectance Index) та GNDVI. Геопросторову обробку та візуалізацію здійснено в програмному середовищі QGIS за допомогою розрахункових формул для кожного індексу з урахуванням спектральних каналів Sentinel-2. Застосовано аналітичний метод порівняльного аналізу індексів з використанням функції Elevation Profile для візуалізації змін значень та отримання точних кількісних показників, що дало можливість оцінити їхню чутливість до фізіологічних параметрів рослинності та локальних відмінностей між типами землекористування. Порівняльний аналіз показав, що індекси хлорофілу забезпечують більш деталізоване відображення фотосинтетичної активності та пігментного складу рослин порівняно з узагальненим NDVI. Встановлено їхню здатність диференціювати хвойні та широколистяні деревостани, а також виявляти вплив урбанізації та аграрної діяльності. Валідація результатів за кліматичними даними NASA Giovanni (AIRS) за 2015–2022 рр. підтвердила кореляцію між підвищенням температури, зростанням концентрації CO₂ та змінами індексних значень, що відображають подовження вегетаційного періоду та посилення рівня хлорофілу. Наукова новизна роботи полягає у комплексному застосуванні спектральних індексів для багатокомпонентного середовища, що включає водні, аграрні, лісові та урбанізовані ділянки, що допомагає отримати більш точну картину екологічних процесів. Практичне значення дослідження — у можливості використання запропонованої методики для моніторингу продуктивності агроекосистем, оцінки стійкості лісових масивів та прогнозування ризиків деградації земель, що створює підґрунтя для розробки адаптивних стратегій управління природними та агроекосистемами України в умовах глобальних кліматичних викликів, а також для інтеграції результатів у національні системи екологічного моніторингу та плануванні сталого розвитку.

Посилання

IPCC. (2023). Sections. In H. Lee & J. Romero (Eds.), Climate Change 2023: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (pp. 35–115). IPCC. DOI: https://doi.org/10.59327/IPCC/AR6-9789291691647.

Ковирьова, О. В. (2019). Патент України 1563950. УкрНОІВІ. URL: https://sis.nipo.gov.ua/uk/search/detail/1563950/.

Рябчун, Н. І. (2009). Патент України 266337. УкрНОІВІ. URL: https://sis.nipo.gov.ua/uk/search/detail/266337/.

Шерер, В. О. (2007). Патент України 307602. УкрНОІВІ. URL: https://sis.nipo.gov.ua/uk/search/ detail/307602/.

Yi, L., Sun, Y., Ouyang, X., & Yin, S. (2022). Identifying the impacts of climate change and human activities on vegetation cover changes: A case study of the Yangtze River Basin, China. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(10), Article 6239. DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph19106239.

Savastru, D. M., Zoran, M. A., & Savastru, R. S. (2019). Geospatial information for assessment of climate change impact on forest phenology. Proceedings of SPIE, 11174, Article 1117402. DOI: https://doi.org/10.1117/12.2532257.

Copernicus Data Space Ecosystem. (n.d.). Sentinel-2. URL: https://documentation.dataspace.copernicus.eu/Data/SentinelMissions/Sentinel2.html.

QGIS Development Team. (n.d.). QGIS Geographic Information System (Ver. 3.34) [Computer software]. Open Source Geospatial Foundation. 9. Index DataBase. (n.d.). A database for remote sensing indices. URL: https://www.indexdatabase.de/db/i.php

Sentinel Hub. (n.d.). Sentinel-2 RS indices. URL: https://custom-scripts.sentinel-hub.com/customscripts/sentinel-2/indexdb/.

NASA GES DISC. (n.d.). Giovanni — Interactive online visualization and analysis. URL: https://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni/.

Li, X., Zhu, B., Li, S., Liu, L., Song, K., & Liu, J. (2025). A comprehensive review of crop chlorophyll mapping using remote sensing approaches: Achievements, limitations, and future perspectives. Sensors, 25(8), 2345. DOI: https://doi.org/10.3390/s25082345.

Janse, P. V., Deshmukh, R. R., Kayte, J. N., & Randive, P. U. (2019). Estimation of crop chlorophyll content by spectral indices using hyperspectral nonimaging data. In K. Santosh & R. Hegadi (Eds.), Recent trends in image processing and pattern recognition (RTIP2R 2018) (Communications in Computer and Information Science, Vol. 1037). Springer, Singapore. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-13-9187-3_32.

Nadjla, B., Assia, S., & Ahmed, Z. (2022). Contribution of spectral indices of chlorophyll (RECl and GCI) in the analysis of multi-temporal mutations of cultivated land in the Mostaganem plateau. In 2022 7th International Conference on Image and Signal Processing and their Applications (ISPA) (pp. 1–6). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/ISPA54004.2022.9786326.

Thinley, J., Pickering, C., & Ndehedehe, C. (2024). Using vegetation and chlorophyll indices to model above-ground biomass over time in an urban arboretum in subtropical Queensland. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 34, Article 101202. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2024.101202.

Zhang, H., Li, J., Gu, C., Guan, L., Wang, X., Mumtaz, F., … Yu, W. (2025). The 10 m-resolution global leaf chlorophyll content product using Sentinel-2 based on chlorophyll sensitive index CSI [Preprint]. Earth System Science Data Discussions. DOI: https://doi.org/10.5194/essd-2025-42.

Bekturov, M., Zhumabekova, A., & Konurbayeva, G. (2024). Application of chlorophyll index to detect nutrient deficiency in agricultural plants by remote sensing. Bulletin of the Kyrgyz National Agrarian University, 22(5), 17–24.

Zhang, H., Li, J., Liu, Q., Lin, S., Huete, A., Liu, L., … Yu, W. (2022). A novel red-edge spectral index for retrieving the leaf chlorophyll content. Methods in Ecology and Evolution, 13, 2771–2787. DOI: https://doi.org/10.1111/2041-210X.13994.

Amorim, F. D., Balkoni, A., Sidorenko, V., & Wiltshire, K. H. (2024). Analyses of sea surface chlorophyll a trends and variability from 1998 to 2020 in the German Bight (North Sea). Ocean Science, 20, 1247–1265. DOI: https://doi.org/10.5194/os-20-1247-2024.

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-02-27

Номер

Розділ

Статті