Аналіз методів водного балансу вологості грунтів за супутниковими даними
| dc.contributor.author | Кавац, Юрій Віталійович | uk_UA |
| dc.contributor.author | Кавац, Олена Олександрівна | uk_UA |
| dc.contributor.author | Олексієнко, Микита А. | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2026-06-16T11:57:17Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description | Ю. Кавац: ORCID 0000-0002-0180-5957; О. Кавац: ORCID 0000-0002-0172-7856; М. Олексієнко: ORCID 0009-0002-7539-1598 | uk_UA |
| dc.description.abstract | UKR: У роботі узагальнено підходи до оцінки водного балансу та вологості ґрунтів на основі даних дистанційного зондування Землі та проаналізовано їх адаптацію для умов України. Показано, що внаслідок кліматичних змін і руйнування водної інфраструктури водний баланс набуває критичного стану, а традиційні спостереження є просторово обмеженими. Розглянуто оптичні, теплові та мікрохвильові методи, а також підходи даунскейлінгу для інтеграції супутникових даних різної роздільної здатності. Обґрунтовано доцільність мультиметодного підходу, що поєднує NDVI/NDWI, LST, SAR (Sentinel-1), SMAP та ERA5-Land для отримання просторово-суцільних оцінок. Відзначено потенціал Google Earth Engine для обробки часових рядів та автоматизації моніторингу. Визначено перспективність застосування методів машинного навчання для картування водного балансу. | uk_UA |
| dc.description.abstract | ENG: This paper summarises approaches to assessing the water balance and soil moisture based on Earth remote sensing data and analyses their adaptation to conditions in Ukraine. It demonstrates that, as a result of climate change and the deterioration of water infrastructure, the water balance is reaching a critical state, whilst traditional observations are spatially limited. Optical, thermal and microwave methods are considered, as well as downscaling approaches for integrating satellite data of varying resolutions. The feasibility of a multi-method approach combining NDVI/NDWI, LST, SAR (Sentinel-1), SMAP and ERA5-Land to obtain spatially continuous estimates is justified. The potential of Google Earth Engine for processing time series and automating monitoring is noted. The prospects for applying machine learning methods to water balance mapping are identified. | en |
| dc.identifier.citation | Кавац Ю. В., Кавац О. О., Олексієнко М. А. Аналіз методів водного балансу вологості грунтів за супутниковими даними. Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні – ІТММ’2026 : тези доп. Міжнародної наук.-техн. конф. (м. Дніпро, 21-23 березня 2026 р.). Дніпро, 2026. C. 530–535. DOI: https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2026.01.095. | uk_UA |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2026.01.095 | en |
| dc.identifier.issn | 2708-0102 (Online) | |
| dc.identifier.uri | https://journals.nmetau.edu.ua/index.php/itmm/uk/article/view/2479 | en |
| dc.identifier.uri | https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/22402 | en |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро | uk_UA |
| dc.rights | Creative Commons Attribution 4.0 International License | en |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | en |
| dc.subject | водний баланс | uk_UA |
| dc.subject | вологість ґрунтів | uk_UA |
| dc.subject | дистанційне зондування | uk_UA |
| dc.subject | машинне навчання | uk_UA |
| dc.subject | water balance | en |
| dc.subject | soil moisture | en |
| dc.subject | remote sensing | en |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | КІТС | uk_UA |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY | en |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY::Information technology | en |
| dc.title | Аналіз методів водного балансу вологості грунтів за супутниковими даними | uk_UA |
| dc.title.alternative | Analysis of Methods for Soil Moisture Water Balance Using Satellite Data | en |
| dc.type | Thesis | en |