Использование данных OpenStreetMap для оценки динамики структуры землепользования на водосборах притоков Иваньковского водохранилища

Структурный анализ динамики землепользования предполагает использование пространственных данных о землепользовании или земельном покрове, которые могут быть получены из различных источников. Одним из наиболее перспективных источников добровольной географической информации является платформа OpenStreetMap (OSM), обладающая глобальной доступностью, детализацией и возможностью доступа к истории редактирований (Viana, Encalada, Rocha, 2019). Зарубежные исследования демонстрируют потенциал OSM для дополнения официальных данных, особенно в регионах с ограниченными ресурсами, а также для анализа временных изменений структуры землепользования (Hu и др., 2016; T. T. Vu, Nguyen, 2021). Гибкость тегирования OSM, включая теги «landuse = residential» или «natural = forest», позволяет классифицировать типы землепользования, однако наиболее объективную и независимую пространственную основу для такой классификации и её верификации обеспечивают данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), прежде всего спутниковые снимки Sentinel-2 и Landsat, интеграция с которыми повышает точность классификации. Однако в отечественной практике исследования с использованием OSM практически не связаны со структурным анализом типов землепользования.
Для разработки методики были выбраны 14 притоков Иваньковского водохранилища. С помощью инструмента выделения водосборных бассейнов, разработанного коллективом учёных Института водных проблем РАН, МГУ и Тихоокеанского института географии ДВО РАН (Gartsman, Entin, Shekman, 2024), а также координат точек отбора воды были получены 24 полигона водосборов. С использованием оператора пространственных данных NextGIS были получены архивные данные OSM по Тверской и Московской областям за три временных среза: 3 июня 2009 года, 6 июня 2016 года и 11 ноября 2024 года. Методика включала выделение объектов растительности, застройки, землепользования, автомобильных и железных дорог, их обрезку по полигонам водосборов, выделение пересечений и расчёт площадей или длин. Для реализации методики была написана программа на языке R, позволившая построить 72 графика динамики. При этом данные ДЗЗ, в первую очередь многозональные спутниковые снимки Sentinel-2 и Landsat, рассматривались как эталонный источник для последующей верификации результатов, полученных по OSM.
Визуальный анализ показал резкий, порой экспоненциально-подобный рост площадей и длин объектов с 2009 по 2016 год, особенно для растительности и автомобильных дорог. Это свидетельствует о том, что делать вывод о существенных изменениях структуры землепользования на основе данных OSM за выбранные временные срезы некорректно в связи с освоением и наполнением базы данных пользователями. Для косвенной оценки достоверности был использован глобальный набор HFPI за 2009, 2016 и 2022 годы, который, в свою очередь, опирается на глобальные слои, включая спутниковые данные о ночном освещении и земном покрове. Анализ HFPI показал существенное увеличение антропогенной нагрузки на большинстве водосборов, особенно в окрестности магистралей и автомобильных дорог, что частично подтверждает динамику, полученную по OSM. Однако из-за неизвестной методики построения HFPI и отсутствия единой легенды индекса верифицировать данные OSM и проследить точную площадную динамику застройки и распашки территории не удалось. Это ещё раз подтверждает необходимость привлечения данных ДЗЗ для независимой оценки динамики землепользования.
Таким образом, использование данных OSM для анализа многолетней динамики землепользования без привлечения дополнительных пространственных данных нецелесообразно. OSM может применяться для оценки динамики количества антропогенных объектов в пределах крупных городов за последние несколько лет либо при условии верификации на основе данных дистанционного зондирования за те же временные срезы. Результаты исследования подтверждают актуальность дальнейших работ, поскольку изменения типов землепользования неизбежно отражаются на качестве воды, а наиболее точно количественно оценить динамику структуры землепользования из открытых источников позволяют данные дистанционного зондирования Земли, в частности спутниковые снимки Sentinel-2 и Landsat.