Комплексирование применения геоинформационных систем (ГИС) и инструментов анализа данных дистанционного зонирования Земли (ДЗЗ) позволит в короткие сроки и с высокой точностью оценить пригодность той или иной территории для возведения площадных или линейных сооружений на участках развития опасных геологических процессов (ОГП). В данной статье на примере закарстованного участка в Кишерстком районе Пермского края проведено зонирование территории по степени карстовой опасности по геоморфологическим показателям посредством обработки цифровой модели рельефа (ЦМР) ALOS-DEM. С использованием ЦМР оценивались закономерности в распределении карстовых форм на изучаемой территории в зависимости от расчлененности рельефа, его уклона и удаленности от водотоков. На основании выявленных закономерностей строилась интегральная картографическая модель. Предлагаемый авторами подход позволяет по заданному входному набору данных зонировать территорию в отношении изучаемого ОГП в короткие сроки и с высокой точностью, которая обусловлена использованием в анализе закономерностей проявлений процесса.

Китаева Марина Алексеевна
Cтудент
Пермский государственный национальный исследовательский университет
614068 Пермь, ул. Букирева, д. 15
Инженер-геолог
ООО «Противокарстовая и береговая защита» Пермский филиал
614068 Пермь, ул. Сергея Данщина, д. 4, офис 443
e-mail: kitaeva0822@yandex.ru
ORCID 0009-0001-5405-0578

Дробинина Елена Викторовна
Кандидат геолого-минералогических наук
Научный сотрудник, доцент
Пермский государственный национальный исследовательский университет
614068 Пермь, ул. Букирева, д. 15
e-mail: alenadrobinina@yandex.ru
ORCID 0000-0002-6756-7947
Web of Science ResearcherID GQY-6222-2022
SPIN-код 4500-3517
Scopus AuthorID 56416422000
AuthorID 879933

1. Бутырина К.Г. Гипсовый карст центральной части Пермской области: дисс. … канд. географ. наук. – Пермь : ПГУ, 1968. – 380 с.
2. Геологический риск урбанизированных территорий / под. ред. акад. В.И. Осипова. – М. : РУДН, 2020. – 316 с.
3. Дробинина Е.В. Использование инструментов гидрологического анализа в карстологическом прогнозе // Материалы 20-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 14–18 ноября 2022 года). – М. : ИКИ РАН, 2022. – C. 267. DOI: 10.21046/20DZZconf-2022a.
4. Дробинина Е.В. Оптимизация камеральной обработки материалов инженерно-геологических изысканий с использованием ГИС // Перспективы развития инженерных изысканий в строительстве в Российской Федерации : материалы XVI Общероссийской научно-практической конференции изыскательских организаций (Москва, 1–3 декабря 2021 г.). – М. : Геомаркетинг, 2021. – С. 93–99.
5. Ерофеев Е.А., Катаев В.Н. Идентификация поверхностных форм карста по материалам спутниковых изображений // Геология и полезные ископаемые Западного Урала. – 2017. – № 17. – С. 193–197.
6. Ерофеев Е.А., Катаев В.Н. Анализ поверхностной закарстованности бассейна р. Ирень дистанционными методами // Гидрогеология и карстоведение : межвузовский сборник научных трудов. – Вып. 20. – Пермь : ПГНИУ, 2020. – С. 166–176.
7. Ерофеев Е.А., Катаев В.Н. Геологические закономерности развития карста на примере Нижнеиренско-Ординского опорного участка (Пермский край) // Ученые записки Крымского федерального университета имени В.И. Вернадского. География. Геология. – 2020. – Т. 6. – № 3. – С. 301–320.
8. Катаев В.Н., Ермолович И.Г. Трещины бортового отпора и закарстованность в пределах Камско-Чусовского междуречья // Геология и полезные ископаемые Западного Урала. – 2021. – № 4 (41). – С. 223–232.
9. Ковалёва Т.Г. Оценка карстоопасности территории г. Кунгура на основе общегеологического подхода // Вестник Пермского университета. Геология. – 2016. – № 4 (33). – С. 18–25. DOI: 10.17072/psu.geol.33.26.
10. Курлович Д.М. Использование Model Builder при разработке набора инструментов «Структурно-геоморфологический ГИС-анализ» для ArcToolbox ГИС ArcGIS 9.3 // Международный конгресс по информатике: информационные системы и технологии: Материалы международного научного конгресса (Минск, 31 октября – 3 ноября 2011 г.). – Ч. 2. – Минск: БГУ, 2011. – C. 193–198.
11. Назаров Н.Н. Карст Прикамья. Физико-географические аспекты. – Пермь : ПГНИУ, 1996. – 93 с.
12. Полякова Е.В., Кутинов Ю.Г., Минеев А.Л., Чистова З.Б. Геоэкологическая оценка вероятности активизации карстовых процессов на основе цифрового моделирования рельефа // Анализ, прогноз и управление природными рисками с учетом глобального изменения климата «Геориск – 2018» : материалы X Международной научно-практической конференции (Москва, 23–24 октября 2018 г.) / отв. ред. Н.Г. Мавлянова. – Т. 2. – М. : РУДН, 2018. – С. 221–225.
13. Полякова Е.В., Кутинов Ю.Г., Минеев А.Л., Чистова З.Б., Беленович Т.Я. Применение глобальной цифровой модели рельефа ASTER GDEM v.2 для выделения районов возможной активизации карстовых процессов на территории Архангельской области // Ученые записки Казанского университета. Серия: Естественные науки. – 2021. – Т. 163. – № 2. – С. 302–319. DOI: 10.26907/2542-064X.2021.2.302-319.
14. Alexander S.C., Rahimi M., Larson E., Bomberger C., Greenwaldt B., Alexander E.C. Combining LiDAR, aerial photography and pictometric tools for karst features database management [Электронный ресурс] // NCKRI Symposium 2. Proceedings of the 13th Multidisciplinary Conference on Sinkholes and the Engineering and Environmental Impacts of Karst (KIP Talks and Conferences, 36). – 2013. – pp. 441–448. Режим доступа: https://digitalcommons.usf.edu/kip_talks/36 (дата обращения: 20.11.2023).
15. Burrough P.A., McDonell R.A. Principles of geographical information system. – Oxford – New York: Oxford University Press, 1998. – 333 p.
16. Carvalho Júnior O.A de., Guimarães R.F., Montgomery D.R., Gillespie A.R., Gomes R.A.T., Martins É.d.S., Silva N.C. Karst depression detection using ASTER, ALOS/PRISM and SRTM-derived digital elevation models in the Bambuí Group, Brazil // Remote Sensing. 2014. – Vol. 6. – Iss. 1. – pp. 330–351. DOI: 10.3390/rs6010330.
17. Garas K.L., Madrigal M.F.B., Agot R.D.D., Canlas M.C.M., Manzano L.S.J. Karst depression detection using IFSAR-DEM: A tool for subsidence hazard assessment in Panglao, Bohol // Carsologica Sinica. – 2020. – Vol. 39. – No. 6. – pp. 928–936. DOI: 10.11932/karst20200612.
18. Hofierka J., Gallay M., Bandura P., Šašak J. Identification of karst sinkholes in a forested karst landscape using airborne laser scanning data and water flow analysis // Geomorphology. – 2018. – Vol. 308. – pp. 265–277. DOI: 10.1016/j.geomorph.2018.02.004.
19. Kobrick M., Crippen R. SRTMGL1 v003. NASA Shuttle Radar Topography Mission Global 1 arc second [Электронный ресурс]. – 2000. – Режим доступа: https://lpdaac.usgs.gov/products/srtmgl1v003/ (дата обращения: 21.11.2023).
20. Panno S.V. , Luman D.E. Mapping palimpsest karst features on the Illinois sinkhole plain using historical aerial photography // Carbonates and Evaporites. – 2013. – Vol. 28. – pp. 201–214. DOI: 10.1007/s13146-012-0107-4.
21. Panno S.V., Weibel C.P., Li W. Karst regions of Illinois (Open File Series 1997-2). – Champaign: Illinois State Geological Survey, 1997. – 90 p.
22. Preety K., Prasad A.K., Varma A.K., El-Askary H. Accuracy assessment, comparative performance, and enhancement of public domain digital elevation models (ASTER 30 m, SRTM 30 m, CARTOSAT 30 m, SRTM 90 m, MERIT 90 m, and TanDEM-X 90 m) using DGPS // Remote Sensing. – 2022. – Vol. 14. – Iss. 6. – 1334. DOI: 10.3390/rs14061334.
23. Siart C., Bubenzer O., Eitel B. Combining digital elevation data (SRTM/ASTER), high resolution satellite imagery (Quickbird) and GIS for geomorphological mapping: A multi-component case study on Mediterranean karst in Central Crete // Geomorphology. – 2009. – Vol. 112. – № 1-2. – pp. 106–121. DOI: 10.1016/j.geomorph.2009.05.010.