Интенсивная добыча полезных ископаемых неизбежно приводит ухудшению экологической обстановки, которая проявляется в виде вредных выбросов в атмосферу, нарушенности почвы и загрязнения ее нефтепродуктами. В РК результате экономической политики государства все эти месторождения оказались в составе различных коммерческих структур различной формы собственности, но не смотря на это государство обязано следить за соблюдением экологического кодекса республики и нормативных актов в сфере охраны недр и окружающей среды.
Для обнаружения загрязнения почвенного покрова нефтепродуктами и мониторинга ее состояния используются различные методы. К ним относятся наземные измерения, данные аэросъемки и спутниковые данные. Как известно все эти методы имеют свои достоинства и недостатки. Данные дистанционного зондирования являются одним из эффективных методов получения объективной информации о состоянии нефтедобывающих территорий. Одним из важных преимуществ которого на данный момент является возможность получить временной срез происходящих измерений.
Целью данной работы является изучение возможностей мониторинга нефтегазодобывающих территорий, основанных на спутниковых снимках среднего пространственного разрешения, которые сочетают в себе преимущества свободного (бесплатного) доступа к данным и приемлемое для обнаружения изменений состояния территории.
В качестве территории исследования было выбрано месторождение «Узень» это одно из старейших месторождений разрабатываемых на территории республики, открытие которого состоялось 15 декабря 1961 года.
Добыча нефти на месторождениии Узень производится механизированным способом. В процессе разработки месторождений Узень помимо аварийных разливов нефти образуются такие отходы как нефтешламы, замазученный грунт и буровой шлам, которые складируются на специально оборудованных полигонах.
Вся обработка снимков проводилась в системе Google Earth Engine. В качестве исходных данных использовались данные со спутника Sentinel 2. Наряду со спектральными каналами спутника был рассчитан ряд базовых индексов упоминавшихся в различных статьях описывающих методики обнаружения загрязнений нефтепродуктами. Так, в их число вошел NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) характеризующий состояние растительности, SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) характеризующий состояние почвы и т.д.
На основе полученных индексов и спектральных каналов на первом этапе было проведено классификация методом дерева решений, которая позволила отделить природные от промышленных территорий. В класс, обозначенный как промышленные территории попали все интересующие нас объекты, а также некоторые типы дорог, городские застройки и промышленные здания, а также часть склонов карьеров. В дальнейшем, для разделения этого слоя на подклассы были проведено спектральное исследование района с целью выявления особенностей отражательных свойств интересующих нас объектов, позволившее провести частичное разделение на подклассы . Таким образом, несмотря на то что часть классов трудно разделима по спектральным характеристикам, часть из них, наименее интересная, является пространственно стабильной что позволило отделить ее с помощью разновременного анализа данных.
Результаты тематической обработки данных со спутника Sentinel 2 показали хорошую разделимость природных от промышленных объектов. Наибольшую трудность представляло разделение различных типов нефтепродуктов между собой. Это обусловлено тем что все они имеют схожий химический состав и вследствие этого обладают схожими спектральными характеристиками кривых каналов спутника, также в этот класс вошли промышленные объекты задействованные в нефтедобыче, а также асфальтовые покрытия, находящиеся на территории близлежащего города. В результате углубленного анализа вышеобозначенных объектов удалось найти критерии делимости по спектральным характеристикам, которые позволили выделить в отдельный класс отстойники нефтепродуктами находящимися в жидкой фракции и частично промышленные объекты.
При разработке методики также были обнаружены нефтеразливы получившие подтверждения по снимкам более высокого разрешения.
Работа выполнена при поддержке программно-целевого финансирования министерства науки и высшего образования Республики Казахстан, проект BR18574092 «Развитие многоцелевой аэрокосмической системы мониторинга и сервисов комплексного ситуационного представления информации о ЧС в трансграничных регионах территории РК и РФ».