В статье представлен подход к анализу динамики ландшафтной структуры нефтедобывающих территорий степной зоны Предуралья на основе интерпретации космических изображений в среде ГИС. Актуальность работы обусловлена тем, что недропользование, в частности добыча нефти, наряду с сельскохозяйственными процессами является одной из основных причин трансформации ландшафтов степных территорий. Показано, что данные дистанционного зондирования среднего пространственного разрешения могут служить основой для проведения регулярного геоэкологического мониторинга степных нефтяных ландшафтов с целью своевременного выявления вероятности их трансформации до стадии необратимых изменений.

Мячина Ксения Викторовна, кандидат географических наук, старший научный сотрудник, ФГБУ Института степи Уральского отделения РАН. 460000, г. Оренбург, ул. Пионерская, д. 11. E-mail: mavicsen@list.ru

1. Plank S., Mager A., Schoepfer E. Monitoring of Oil Exploitation Infrastructure by Combining Unsupervised Pixel-Based Classification of Polarimetric SAR and Object-Based Image Analysis // Remote Sens. – 2014. –6 (12). – 11977-12004.
2. Zhang Y., Guindon B., Lantz, N., Shipman T., Chao D., Raymond D. Quantification of anthropogenic and natural changes in oil sands mining infrastructure land based on RapidEye and SPOT // Int. J. of Applied Earth Observ. and Geoinform. – 2014. – 29. – P. 31-43.
3. Мячина К.В., Чибилев А.А. Выявление земель, нарушенных нефтедобычей, по результатам спектральных преобразований спутниковых изображений (на примере Оренбургского Заволжья) // География и природные ресурсы. – 2015. – № 4. – С. 135-141.
4. Mjachina K.V., Baynard C.W., Chibilyev A.A. Oil and gas development in the Orenburg region of the Volga-Ural steppe zone: qualifying and quantifying disturbance regimes // International Journal of Sustainable Development and World Ecology. – 2014. – Т. 21, № 2. – С. 111-126.
5. Мячина К.В., Малахов Д.В. Опыт применения данных дистанционного зондирования среднего пространственного разрешения для выделения объектов нефтепромыслов в условиях техногенно-модифицированного ландшафта (на примере Оренбургской области) // Известия Самарского научного центра РАН. – 2013. – Т. 15. – №3 (7). – 2341-2345.
6. Мячина К.В., Токарева О.С. Геоэкологический анализ степных ландшафтов в районах нефтегазодобычи (на примере Оренбургской области) // Известия Томского политехнического университета. – 2014. –324 (1). – 196-202.
7. Москвич Т.И. Способ обработки данных дистанционного зондирования спутников серии NOAA. Методика определения заснеженности речных бассейнов по спутниковым данным // Труды ГУ Дальневосточного регионального научно-исследовательского гидрометеорологического института. – 2009. –№ 153. – С. 55-57.
8. Астафуров В.Г., Евсюткин Т.В., Курьянович К.В., Скороходов А.В. Статистическая модель текстуры изображений различных типов облачности по данным MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2013. –10 (4). – С. 188-197.
9. Lane C.R., Liu H., Autrey B.C., Anenkhonov O.A., Chepinoga V.V., Wu Q. Improved Wetland Classification Using Eight-Band High Resolution Satellite Imagery and a Hybrid Approach // Remote Sens. – 2014. – 6 (12). – P. 12187-12216.
10. Haas J., Furberg D., Ban Y. Satellite monitoring of urbanization and environmental impacts – A comparison of Stockholm and Shanghai // Int. J. of Applied Earth Observ. and Geoinform. – 2015. – 38. – P. 138-149.
11. Xiao J., Shen Y., Tateishi R., Bayaer W. Development of topsoil grain size index for monitoring desertification in arid land using remote sensing // Int. J. of Remote Sens. – 2006. – 12 (27). – С. 2411-2422.
12. Salomonson V., Appel I. Estimating fractional snow cover from MODIS using the normalized difference snow index // Remote Sens. Environ. – 2004. – 89. – P. 351-360.
13. Mustafa A., Singh М., Sahoo R.N., Ahmed N., Khanna M., Sarangi A., Mishra A.K. Mapping of Degraded Lands from Multidate Remotely Sensed Data Using Decision Tree Based Classification (DTC) // Report and Opinion. – 2011. – 3 (11). – P. 33-54.
14. Книга нефти : Месторождение Бобровское [Электронный ресурс]. – URL: http://kniganefti.ru/field.asp?field=174 (дата обращения: 06.05.2015).