Методы дистанционного зондирования Земли как инструмент регионального инженерно-геологического мониторинга (на примере г. Москвы)
Жидков Роман Юрьевичглавный инженер отдела картографирования и ведения ЕГКО ГБУ «Мосгоргеотрест», к.г.-м.н.
Романова Елизавета Романовнамладший научный сотрудник Лаборатории экзогенной геодинамики и анализа геологического риска ИГЭ РАНromanova.elizaveta.r@yandex.ru
Буфеев Фёдор Константиновичзаведующий лабораторией Исторических природно-технических систем и геоинформатики ИГЭ РАН, к.г.-м.н.Аннотация: В статье рассмотрены возможности использования данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) при инженерно-геологическом мониторинге регионального уровня на примере г. Москвы. На базе спутниковых снимков из открытых источников и материалов системы «Цифровой двойник» разработан алгоритм выявления и прогнозирования оползнеобразования, суффозии и осадок. Показана эффективность комплексного анализа данных ДЗЗ и наземных наблюдений для оперативного управления георисками мегаполиса.
Ключевые слова: геориски мегаполиса; г. Москва; методы дистанционного зондирования Земли; инженерно-геологический мониторинг; региональный инженерно-геологический мониторинг; опасные геологические процессы; перемещение масс грунтов; насыпи; выемки; оползни; суффозия; осадки земной поверхности; изменения рельефа; спектранльные индексы; комплексирование методов
DOI: https://doi.org/10.58339/2949-0677-2025-7-2-70-78
УДК: 528.8; 528.9; 551.43; 624.131.1
Ссылка для цитирования: Жидков Р.Ю., Романова Е.Р., Абакумова Н.В., Рекун В.С., Савченко Д.С., Буфеев Ф.К. Методы дистанционного зондирования Земли как инструмент регионального инженерно-геологического мониторинга (на примере г. Москвы) // Геоинфо. 2025. Т. 7. № 2. С. 70–78. DOI:10.58339/2949-0677-2025-7-2-70-78
Финансирование: Нет информации
БИБЛИОГРАФИЯ:
- Королев В.А. Мониторинг геологических, литотехнических и эколого-геологических систем /под ред. В.Т. Трофимова. М.: Издательский дом МГУ, 2007. 415 с. ISBN 978-5-98227-268-3.
- Баборыкин М.Ю., Жидиляева Е.В. Новые подходы в мониторинге опасных геологических процессов на трубопроводах // Геоинфо. 2022. № 9. С. 36-41.
- Викторов А.С., Георгиевский Б.В., Капралова В.Н., Орлов Т.В., Трапезникова О.Н., Зверев А.В. Опыт дистанционного мониторинга опасных геологических процессов по трассе трубопроводных систем (Восточная Сибирь) // Геоэкология. Инженерная геология, гидрогеология, геокриология. 2018. № 6. С. 50–58. DOI 10.1134/S0869780318050095.
- Дробинина Е.В., Китаева М.А., Романова Е.Р. Особенности мониторинга опасных инженерно-геологических процессов с применением геоинформационных систем и данных дистанционного зондирования Земли // Вестник Пермского университета. Геология. 2025. Т. 24. № 1. С. 23–31. DOI: 10.17072/psu.geol.24.1.23.
- Смольянинова Е.И., Михайлов В.О. Мониторинг оползневой активности склонов в районе Большого Сочи за период 2015–2024 гг. по данным РСА-интерферометрии // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 1. С. 69–78. DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-1-69-78.
- Вернадский В.И. Несколько слов о ноосфере // Успехи совр. биол. 1944. Т. 18. Вып. 2. С. 113–120.
- Жидков Р.Ю., Абакумова Н.В., Рекун В.С. Применение комплексного ретроспективного анализа при определении конфигурации массивов техногенных грунтов на примере г. Москвы // Инженерная геология. 2023. Т. 18, № 1. С. 19–34.
- Данилов В.А., Морозова В.А., Фёдоров А.В., Шлапак П.А. Открытые данные дистанционного зондирования для выявления археологических объектов // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Науки о Земле. 2024. № 3. С. 250–258.
- Геологический атлас Москвы (в 10 томах). Масштаб 1:10 000. Пояснительная записка. М.: ГУП «Мосгоргеотрест», 2010. 57 с.
- Rouse J.W., Haas R.H., Schell J.A., Deering D.W. Monitoring vegetation systems in the Great plains with ERTS (Earth Resources Technology Satellite) // Proceedings of the 3rd Earth Resources Technology Satellite Symposium (SP-351). Greenbelt, MD, USA, 1973. P. 309–317.
- McFeeters S.K. The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features // International Journal of Remote Sensing. 1996. Vol. 17. № 7. P. 1425–1432. https://doi.org/10.1080/01431169608948714.
- Lendzioch T., Langhammer J., Vlcek L., Minarнk R. Mapping the groundwater level and soil moisture of a montane peat bog using UAV monitoring and machine learning // Remote Sensing. 2021. Vol. 13. № 5. ID 907. https://doi.org/10.3390/rs13050907.
- Rohde M.M., Biswas T., Housman I.W., Campbell L.S., Klausmeyer K.R., Howard J.K. A machine learning approach to predict groundwater levels in California reveals ecosystems at risk // Frontiers in Earth. 2021. Vol. 9. ID 784499. https://doi.org/10.3389/feart.2021.784499.
- Stateczny A., Narahari S.C., Vurubindi P., Guptha N.S., Srinivas K. Underground water level prediction in remote sensing images using improved hydro index value with ensemble classifier // Remote Sensing. 2023. Vol. 15. № 8. ID 2015.
- Woodhouse I.H. Introduction to microwave remote sensing. Boca Raton: CRC press, 2017. 400 p. https://doi.org/10.1201/9781315272573.
- Tsokas A., Rysz M., Pardalos P.M., Dipple K. SAR data applications in Earth observation: an overview // Expert Systems with Applications. 2022. Vol. 205. Article 117342. https://doi.org/10.1016/J.ESWA.2022.117342.
- Hrysiewicz A., Wang X., Holohan E.P. EZ-InSAR: an easy-to-use open-source toolbox for mapping ground surface deformation using satellite interferometric synthetic aperture radar // Earth Science Informatics. 2023. Vol. 16. № 2. P. 1929–1945. DOI: 10.1007/s12145-023-00973-1.
Статья в РИНЦ: https://elibrary.ru/item.asp?id=82945899




