DOI: 10.69803/3083-6034-2026-2-230

УДК 528.4:332.3

 

Кульбака О., кандидат економічних наук

доцент, доцнет автомобільних доріг, геодезії та землеустрою,

ORCID ID: 0000-0002-6066-8112

еmail: kulbaka.olesia@pdaba.edu.ua

Український університет науки і технології, м. Дніпро, Україна

Кульбака В., кандидат економічних наук,

доцент, доцнет автомобільних доріг, геодезії та землеустрою,

ORCID ID: 0000-0003-3634-4334

еmail: kulbaka.viktor@pdaba.edu.ua

Український університет науки і технології, Дніпро, Україна

Садовий І., кандидат економічних наук,

доцент кафедри управління змеленими ресурсам, геодезії та кадастру,

ORCID ID: 0000-0001-8727-0596

еmail: sadddd007@gmail.com

Державний біотехнологічний університет, Харків, Україна

 

ВИЗНАЧЕННЯ КІЛЬКІСНОГО ОБЛІКУ ПОЛЕЗАХИСНИХ ЛІСОВИХ СМУГ ЗА ДОПОМОГОЮ ГЕОІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ ТЕРИТОРІАЛЬНИХ ГРОМАД

 

Система полезахисних лісосмуг України зазнала значної деградації через відсутність належного обліку, невизначеність правового статусу та воєнні дії. В умовах кліматичних змін лісосмуги виконують ключові функції захисту агроландшафтів від ерозії ґрунтів та підтримання екологічної безпеки. Обґрунтовано методичний підхід до інвентаризації насаджень на рівні територіальних громад із застосуванням ГІС, дистанційного зондування Землі, індексу NDVI та методів машинного навчання. Результати можуть використовуватися для просторового аналізу, кадастрового обліку та розробки планів просторового розвитку територій.

 

Ключові слова: полезахисні лісові смуги, територіальні громади, ерозія ґрунтів, екологічна безпека, геоінформаційні системи, дистанційне зондування Землі, плани просторового розвитку територій.

 

Список використаних джерел

 

  1. Жученко А. А. Адаптивне рослинництво (еколого-генетичні основи). Київ : Аграрна наука, 2004. 784 с. URL:https://moodle.znu.edu.ua/pluginfile.php/57169/mod_resource/content/1/%D0%9B%D1%96%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%96%20%D0%BC%D0%B5%D0%BB%D1%96%D0%BE%D1%80%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%97.pdf 
  2. Пилипенко О. І., Юхновський В. Ю. Полезахисне лісорозведення. Київ : Урожай, 2010. 208 с. URL:https://moodle.znu.edu.ua/pluginfile.php/57169/mod_resource/content/1/%D0%9B%D1%96%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%96%20%D0%BC%D0%B5%D0%BB%D1%96%D0%BE%D1%80%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%97.pdf 
  3. Одум Ю. Основи екології. Київ : Либідь, 2001. 424 с. URL:http://www.info-library.com.ua/books-book-94.html 
  4. Лісове господарство України в умовах воєнного стану : аналітична доповідь. Київ : Державне агентство лісових ресурсів України, 2023. 45 с. URL:https://forest.gov.ua/storage/app/sites/8/uploaded-files/%D0%9F%D1%83%D0%B1%D0%BB%D1%96%D1%87%D0%BD%D0%B8%D0%B9%20%D0%B7%D0%B2%D1%96%D1%82%20%D0%93%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B8%202023.pdf 
  5. Екологічні наслідки війни в Україні / за ред. О. В. Кравченка. Київ : Наукова думка, 2022. 120 с. URL:https://cleanair.org.ua/wp-content/uploads/2023/03/cleanair.org.ua-war-damages-ua-version-04-low-res.pdf 
  6. Програма відновлення довкілля України після воєнних дій. Київ : Міністерство захисту довкілля та природних ресурсів України, 2023. 78 с. URL:https://mepr.gov.ua/diyalnist/napryamky/ekologichnyj-monitoryng/regionalni-dopovidi-pro-stan-navkolyshnogo-seredovyshha-v-ukrayini/
  7. Про затвердження Правил утримання та збереження полезахисних лісових смуг, розташованих на землях сільськогосподарського призначення : Постанова Кабінету Міністрів України від 22.06.2020 № 650. URL: https://zakon.rada.gov.ua/go/650-2020-%D0%BF
  8. Висоцький Г. М. Вплив лісу на клімат і ґрунти. Київ : Наукова думка, 1950. 210 с. URL:https://osvita.ua/vnz/reports/geograf/23254/
  9. Бурштинська Х. В. Геоінформаційні системи в екології. Львів : ЛНУ ім. І. Франка, 2013. 256 с. URL:https://geography.lnu.edu.ua/course/his-tekhnolohii-v-ekolohii 
  10. Tucker C. J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment, 8 (2), 127-150) 1979. DOI: https://doi.org/10.1016/0034-4257(79)90013-0
  11. Про внесення змін до деяких законодавчих актів України… : Закон України від 10.07.2018 № 2498-VIII. URL: https://zakon.rada.gov.ua/go/2498-19
  12. Про затвердження Порядку ведення Державного земельного кадастру : Постанова Кабінету Міністрів України від 17.10.2012 № 1051. URL: https://zakon.rada.gov.ua/go/1051-2012-%D0%BF
  13. Кохан С. С., Левицький В. П. Порівняльний аналіз методів класифікації космічних знімків для ідентифікації лісових насаджень. Український журнал дистанційного зондування Землі. 2019. № 21. С. 14–20. URL:https://ujrs.org.ua/ujrs/issue/view/21 
  14. Станкевич С. А., Титаренко О. В. Застосування згорткових нейронних мереж для детекції лінійних об'єктів на супутникових зображеннях високої розрізненості. Геоінформатика. 2021. № 3 (79). С. 45–52. URL: https://casre.kiev.ua
  15. Maxwell A. E., Warner T. A., Fang F. Implementation of machine-learning classification in remote sensing: an applied review. International Journal of Remote Sensing. 2018. Vol. 39, No. 9. P. 2784–2817. DOI: https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1433343

 

Rеferences

 

  1. Zhuchenko, A. A. (2004). Adaptyvne roslynnytstvo (ekoloho-henetychni osnovy) [Adaptive crop production (ecological and genetic foundations)]. Kyiv: Agrarna nauka. https://moodle.znu.edu.ua/pluginfile.php/57169/mod_resource/content/1/%D0%9B%D1%96%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%96%20%D0%BC%D0%B5%D0%BB%D1%96%D0%BE%D1%80%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%97.pdf
  2. Pylypenko, O. I., & Yukhnovskyi, V. Yu. (2010). Polezakhysne lisorozvedennia [Shelterbelt afforestation]. Kyiv: Urozhai. https://moodle.znu.edu.ua/pluginfile.php/57169/mod_resource/content/1/%D0%9B%D1%96%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%96%20%D0%BC%D0%B5%D0%BB%D1%96%D0%BE%D1%80%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%97.pdf
  3. Odum, Yu. (2001). Osnovy ekolohii [Fundamentals of ecology]. Kyiv: Lybid. http://www.info-library.com.ua/books-book-94.html
  4. State Forest Resources Agency of Ukraine. (2023). Lisove hospodarstvo Ukrainy v umovakh voiennoho stanu: analitychna dopovid [Forestry of Ukraine under martial law: an analytical report]. Kyiv. https://forest.gov.ua/storage/app/sites/8/uploaded-files/%D0%9F%D1%83%D0%B1%D0%BB%D1%96%D1%87%D0%BD%D0%B8%D0%B9%20%D0%B7%D0%B2%D1%96%D1%82%20%D0%93%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B8%202023.pdf
  5. Kravchenko, O. V. (Ed.). (2022). Ekolohichni naslidky viiny v Ukraini [Ecological consequences of the war in Ukraine]. Kyiv: Naukova dumka. https://cleanair.org.ua/wp-content/uploads/2023/03/cleanair.org.ua-war-damages-ua-version-04-low-res.pdf
  6. Ministry of Environmental Protection and Natural Resources of Ukraine. (2023). Prohrama vidnovlennia dovkillia Ukrainy pislia voiennykh dii [Ukraine's environmental recovery program after military operations]. Kyiv. https://mepr.gov.ua/diyalnist/napryamky/ekologichnyj-monitoryng/regionalni-dopovidi-pro-stan-navkolyshnogo-seredovyshha-v-ukrayini/
  7. Cabinet of Ministers of Ukraine. (2020). Pro zatverdzhennia Pravyl utrymannia ta zberezhennia polezakhysnykh lisovykh smuh, roztashovanykh na zemliakh silskohospodarskoho pryznachennia [On approval of the Rules for the maintenance and preservation of field shelterbelts located on agricultural land]: Resolution of June 22, 2020 No. 650. Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/go/650-2020-%D0%BF (Accessed: 30.04.2026).
  8. Vysotskyi, H. M. (1950). Vplyv lisu na klimat i grunty [The influence of the forest on climate and soils]. Kyiv: Naukova dumka. https://osvita.ua/vnz/reports/geograf/23254/
  9. Burshtynska, Kh. V. (2013). Heoinformatsiini systemy v ekolohii [Geoinformation systems in ecology]. Lviv: Ivan Franko National University of Lviv. https://geography.lnu.edu.ua/course/his-tekhnolohii-v-ekolohii
  10. Tucker, C. J. (1979). Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment, 8(2), 127-150. https://doi.org/10.1016/0034-4257(79)90013-0
  11. Verkhovna Rada of Ukraine. (2018). Pro vnesennia zmin do deiakykh zakonodavchykh aktiv Ukrainy... [On making changes to some legislative acts of Ukraine...]: Law of Ukraine of July 10, 2018 No. 2498-VIII. Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/go/2498-19 (Accessed: 30.04.2026).
  12. Cabinet of Ministers of Ukraine. (2012). Pro zatverdzhennia Poriadku vedennia Derzhavnoho zemelnoho kadastru [On approval of the Procedure for maintaining the State Land Order]: Resolution of October 17, 2012 No. 1051. Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/go/1051-2012-%D0%BF (Accessed: 30.04.2026).
  13. Kokhan, S. S., & Levytskyi, V. P. (2019). Porivnialnyi analiz metodiv klasyfikatsii kosmichnykh znimkiv dlia identyfikatsii lisovykh nasadzhen [Comparative analysis of satellite imagery classification methods for forest identification]. Ukrainian Journal of Remote Sensing, (21), 14–20. https://ujrs.org.ua/ujrs/issue/view/21
  14. Stankevich, S. A., & Tytarenko, O. V. (2021). Zastosuvannia zghortkovykh neironnykh merezh dlia detektsii liniinykh obiektiv na suputnykovykh zobrazhenniakh vysokoi rozriznenosti [Application of convolutional neural networks for detection of linear objects on high-resolution satellite images]. Geoinformatika, (3), 45–52. https://casre.kiev.ua
  15. Maxwell, A. E., Warner, T. A., & Fang, F. (2018). Implementation of machine-learning classification in remote sensing: an applied review. International Journal of Remote Sensing, 39(9), 2784–2817. https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1433343

 

Kulbaka O., Kulbaka V. Sadovyy I. Determination of quantitative account of forest protection strips using geoinformation technologies for territorial communities

Subject of study. Theoretical, methodological, and practical foundations of inventorying, quantitative accounting, and monitoring the state of the shelterbelt system within territorial communities under conditions of military conflicts and climate change.

The aim of the study. The aim of the study is to substantiate and develop a methodological approach for the quantitative accounting and assessment of the state of shelterbelts based on GIS technologies to optimize inventory processes and improve the efficiency of land resource management.

Research methods. The methodological basis of the research is a set of general scientific and special methods of scientific knowledge, including remote sensing (RS) techniques, calculation of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), machine learning methods (Random Forest, SVM, artificial neural networks), spatial analysis, as well as methods of logical analysis, generalization, and systematization.

Results of work. The article examines the theoretical and practical aspects of the degradation of Ukraine's shelterbelt system resulting from military actions, the lack of proper accounting, and the uncertainty of their legal status. The key role of shelterbelts in protecting agricultural landscapes from wind and water erosion, regulating microclimate, and ensuring environmental safety is substantiated. The historical stages of agroforestry development and the modern specifics of the regulatory framework for maintaining stands within the communal ownership of communities are revealed. The effectiveness of machine learning algorithms and satellite data (Sentinel-2, Landsat) for detecting narrow linear features is analyzed. A comprehensive technological infrastructure is formed, combining desktop GIS platforms (QGIS, ArcGIS Pro) and cloud computing capabilities of Google Earth Engine (GEE). The structure of the methodological approach for creating digital shelterbelt models is generalized for their further cadastral registration and application in developing spatial development plans for territories.

 

Keywords: shelterbelts, territorial communities,  soil erosion, environmental safety, geographic information systems, remote sensing,  spatial development plans.

 


:  _2-2026-verstka-228-244.pdf (завант.: 3) [1.07 Mb]