Հայաստանի Սյունիք մարզի Ողջի գետի ավազանի հողերի ծածկույթի/հողօգտագործման հեռավար զոնդավորում

Հողի ծածկույթի և հողօգտագործման մանրամասն քարտեզները որոշումների կայացման կարևոր հիմք են հանդիսանում, ինչպես նաև բնապահպանական հետազոտությունների համար ելակետային տեղեկատվության կարևոր աղբյուր: Հանքարդյունաբերության պատճառով ազդեցության ենթարկված տարածաշրջաններում հողօգտագործման/հողածածկույթի փոփոխությունները խիստ կարևոր են շրջակա միջավայրի դեգրադացիայի գործընթացների համար, ինչպիսիք են անտառահատումները, էրոզիան և սողանքների առաջացումը: Հայաստանում հանքարդյունաբերական տարածքները հիմնականում գտնվում են երկրի հարավային մասում (Սյունիքի մարզ): LULC-ի փոփոխություններն այս տարածաշրջանում հաճախ տեղի են ունենում փոքր տարածական մասշտաբներով, սովորաբար մի քանի հեկտարի չափով: Ներկայումս ոչ մի գլոբալ կամ տարածաշրջանային մակարդակով հողօգտագործման/հողածածկույթի փոփոխությունների համար նախատեսված արտադրանք (օրինակ՝ Bleyhl et al., 2017; Bontemps et al., 2015; Ran and Li, 2015) չի բավարարում տարածական լուծման և թեմատիկ ճշգրտության պահանջները:

Բարելավված բազային քարտեզների և պատկերների մշակման և վերլուծության մեջ հմուտ ակադեմիական անձնակազմի կարիքներն ավելի լավ լուծելու համար ՀԱՀ ԱՏՀ և հեռահար զոնդավորման լաբորատորիան առաջարկել է իրականացնել Ողջի գետի ավազանի հողօգտագործման/հողածածկույթի փոփոխությունների քարտեզագրման վարժություն՝ հիմնված Sentinel-1 ազատ հասանելի տվյալների վրա և «Sentinel-2» առաքելությունների, որոնք համատեղ շահագործվում են Եվրոպական տիեզերական գործակալության (ESA) և Եվրոպական հանձնաժողովի կողմից: Այս առաքելությունների տվյալները հասանելի են անվճար՝ որպես Եվրոպական Կոպերնիկուս ծրագրի մի մաս:

Այս ուսումնասիրության հիմնական նպատակներն էին՝ (a) տրամադրել անհրաժեշտ բազային տեղեկատվություն հողօգտագործման և հողի ծածկույթի վերաբերյալ՝ ուսումնասիրվող տարածքում պոչամբարների և ջրամբարների հետ կապված վտանգների վերաբերյալ հետագա ուսումնասիրությունների նպատակով, (b) գնահատել Sentinels տվյալների հողօգտագործման/հողածածկույթի փոփոխությունների մարզերում քարտեզագրման վերաբերյալ միջին որակի նկարների օգտակարությունը՝ ի համեմատություն նախկին նկարների վրա հիմնված բարձր որակի, բայց ծախսատար տվյալների, (c) զարգացնել ՀԱՀ ԱՏՀ և հեռահար զոնդավորման լաբորատորիայում օպտիկական և ռադարային արբանյակային տվյալների մշակման և պատկերների դասակարգման հնարավորությունները: Բաժին 2-ում նկարագրված են ուսումնասիրության տարածքը, տվյալների համախմբերը և ալգորիթմները, որոնք օգտագործվել և մշակվել են ուսումնասիրության համար: Արդյունքները զեկուցվում և քննարկվում են 3-րդ բաժնում: Բաժին 4-ը ամփոփվում է զեկույցը և ներկայացվում ապագայում հնարավոր հեռանկարներ: