На поверхности Земли происходят временные изменения в определенном количестве. С помощью различных методов наблюдения и мониторинга можно выявить эти изменения. А также, анализируя их, можно улучшить состояния нашей планеты или же предостеречь ее от разных катастроф. Одна из проблем нашей планеты – это загрязнение почвы нефтяными отходами. Загрязнение почвы и растительности происходит по разным причинам. Это возникающие утечки, связанные с различными дефектами трубопроводов, загрязнения в результате транспортировки и многое другое. В этой статье рассматриваются методы своевременного мониторинга и анализа поверхности земли для выявления нефтяных загрязнений путем использования данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и инструментов геоинформационных технологий. Для этого был проведен анализ выявления изменений (Change detection analysis) и объектно-ориентированный анализ изображений (Object-based image analysis). Далее была создана база данных загрязненных зон исследуемых нефтепромышленных месторождений. Для исследований были выбран сенсор Sentinel-2a, аппарат Европейского космического агентства (European Space Agency), который имеется в свободном доступе. В качестве областей исследования были выбраны два нефтепромышленных месторождения, такие как Жетыбай и Узень.

Халмурзаева Гульнур Мухановна, ГИС инженер АО «Национальный центр космических исследований и технологий». 050010, Казахстан, г. Алматы, ул. Шевченко, д. 15. E-mail: gukashy@gmail.com.

1. Blaschke T. Object based image analysis for remote sensing // ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing. – 2010. – Vol. 65, N 1. – P. 2-16.
2. Blaschke T., Strobl J. What’s wrong with pixels? Some recent developments interfacing remote sensing and GIS // GeoBIT/GIS. – 2001. – Vol. 6, N 1. – P. 12-17.
3. Huang C., Davis L., Townshend J. An assessment of support vector machines for land cover classification // International Journal of remote sensing. – 2002. – Vol. 23, N 4. – P. 725-749.
4. Lang S. Object-based image analysis for remote sensing applications: modeling reality–dealing with complexity // Object-based image analysis. – 2008. – P. 3-27.
5. Lang S., Tiede D. Conditioned Information For GMES Applications // Presentation at the Definiens GMES Research Award. – 2007.
6. Singh A. Review article digital change detection techniques using remotely-sensed data // International journal of remote sensing. – 1989. – Vol. 10, N 6. – P. 989-1003.
7. Trimble. User Guide // eCognition User Guide. – Munich, Germany, 2017.
8. Ишекенова Б. Сколько нефти в Казахстане // Сайт информационного агентства LS Aqparat. – URL: https://lsm.kz/neftyanye-mestorozhdeniya (дата обращения: 01.06.2017).