Оцінка точності методів автоматизованого картування водних поверхонь на основі спектральних індексів

UKR: У роботі проведені дослідження з оцінки точності автоматизованого виділення поверхневих вод на основі спектральних водних індексів у поєднанні з методом порогування Оцу для територій, що зазнали техногенної катастрофи після руйнування Каховської ГЕС. Використано оптичні супутникові знімки Sentinel-2 та оцінено точність маскування водних об’єктів, які мають гетерогенні властивості. Проаналізовано основні водні індекси з автоматичним визначенням оптимального порогу за методом Оцу. Встановлено, що MNDWI забезпечує найвищу точність визначення меж водних поверхонь для малих об’єктів зі складними неоднорідними контурами, тоді як AWEI демонструє високу чутливість до дрібних водойм. Отримані результати підтверджують доцільність поєднання спектральних індексів з автоматизованим порогуванням за методом Оцу для оперативного моніторингу водних об’єктів у динамічно трансформованих ландшафтах.

ENG: The paper presents a comprehensive analysis of the effectiveness of Sentinel-2 spectral water indices in combination with automated thresholding using the Otsu method for mapping surface waters in areas affected by man-made disasters. The object of the study was the water area of the former Kakhovka Reservoir, whose landscape after the destruction of the Kakhovka HPP is characterized by pronounced spectral heterogeneity, the presence of mixed pixels, and a fragmented shoreline. Sentinel-2 optical images of medium spatial resolution were used for the analysis, which made it possible to assess the impact of spatial and structural heterogeneity of landscapes, including fragmented water bodies, wetlands, bare soil, and young vegetation. Four spectral indices – NDWI, MNDWI, AWEIsh, and AWEInsh – were used to evaluate water delineation effectiveness, followed by automatic determination of the optimal threshold using the Otsu method. Comparison of the resulting masks with reference data showed that MNDWI provides the highest accuracy and overall consistency, while the AWEI indices exhibit increased sensitivity to small and low-contrast water bodies. NDWI demonstrated limitations under spectrally complex conditions, particularly in the presence of vegetation and turbid surfaces. The obtained results emphasize the importance of using Sentinel-2 SWIR channels to increase the contrast of water features and confirm the feasibility of combining the MNDWI and AWEI indices. This approach improves the completeness and reliability of mapping in areas affected by man-made disasters. The study demonstrates the potential of automated satellite monitoring methods to support hydro-ecological management in complex anthropogenically modified environments. The proposed methodology can serve as a basis for further work on water mapping, water-use planning, and developing adaptation strategies for water-landscape transformations.