Дистанционный мониторинг естественного восстановления устья малой реки после прекращения поступления техногенных стоков

Оценка процессов естественного восстановления водных экосистем, подвергшихся интенсивной техногенной нагрузке и утративших свои природные функции, является важнейшей экологической задачей. Для анализа самовосстановления территории после прекращения поступления сбросов сточных вод в устьевую часть малой реки, являющуюся заливом Камского водохранилища (Пермский край), использованы данные дистанционного зондирования Земли. Рассчитаны спектральные индексы: NDWI, NDVI, AMWI и NDTI. Для картографирования устьевой части и анализа ее состояния были использованы данные Sentinel-2 с пространственным разрешением 10 м в период с 2016 по 2024 гг. и снимки сверхвысокого пространственного разрешения в естественном цветовом диапазоне с 2006 г. по настоящее время. По результатам анализа космоснимков установлено, что площадь участка восстановления растительности в устьевой части старого русла реки в зависимости от затопления территории меняется в интервале 2,5–20,2 га (2,5–60,5% от всей площади). Анализ значений NDVI позволил выявить лесной и травянистый покров с преобладанием гидрофитовых ассоциаций. Применение NDWI является эффективным инструментом для пространственно-временного анализа и наглядного отображения динамики уровня воды и процессов естественного зарастания водоема. Рассчитанные индексы NDTI и AMWI свидетельствуют о заиливании участка в период мелководья. Также индекс AMWI указывает на повышенное содержание железа в воде. Проведенное исследование имеет практическую ценность для организации мониторинга водных объектов с целью оперативного контроля, охраны и восстановления экосистем в пределах верхней части Камского водохранилища.

Дробинина Е. В., Ушакова Е. С., Перевощикова А. А. Дистанционный мониторинг естественного восстановления устья малой реки после прекращения поступления техногенных стоков // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2026. – № 4. – С. 74–90. DOI: 10.25018/0236_1493_2026_4_0_74.

Исследование выполнено при поддержке Пермского края, соглашение № С-26/1872.

Дробинина Елена Викторовна¹ — канд. геол-минерал. наук, доцент, e-mail: alenadrobinina@yandex.ru, ORCID ID: 0000-0002-6756-7947,
Ушакова Евгения Сергеевна¹ — канд. геол-минерал. наук, младший научный сотрудник, e-mail: ushakova.evgeniya@gmail.com, ORCID ID: 0000-0002-2016-7356,
Перевощикова Анна Александровна¹ — младший научный сотрудник; Пермский национальный исследовательский политехнический университет, e-mail: aaperevoshchikova@yandex.ru, ORCID ID: 0000-0003-1769-7740,
¹ Пермский национальный исследовательский университет.

Дробинина Е.В., e-mail: alenadrobinina@yandex.ru.

1. Лепихин А. П., Возняк А. А., Любимова Т. П., Паршакова Я. Н., Ляхин Ю. С., Богомолов А. В. Исследование особенностей формирования и масштабов диффузного загрязнения, сформированного крупными промышленными комплексами, на примере Соликамско-Березниковского промузла // Водные ресурсы. — 2020. — Т. 47. — № 5. — С. 560—566. DOI: 10.31857/S0321059620050120.

2. Белкин П. А. Химический состав родникового стока в районе складирования отходов разработки и обогащения калийных солей // Вестник Пермского университета. Геология. — 2020. — Т. 19. — № 3. — С. 232—240. DOI: 10.17072/psu.geol.19.3.232.

3. Ушакова Е. С., Белкин П. А., Бакланов М. А., Дробинина Е. В., Пузик А. Ю. Экогеохимическая и биоиндикационная оценка загрязнения малых рек города Березники // Вестник Пермского университета. Геология. — 2022. — Т. 21. — № 4. — С. 384—393. DOI: 10.17072/psu.geol.21.4.375.

4. Ушакова Е. С. Экогеохимия водных экосистем урбанизированных территорий Северного Прикамья: Автореф. дис. … канд. геол.-минерал. наук. — Пермь: ПГНИУ, 2024. — 24 с.

5. Hauer F. R., Lorang M. S., Gonser T. Remote sensing to characterize river floodplain structure and function // Remote Sensing. 2022, vol. 14, article 1132. DOI: 10.3390/rs14051132.

6. Хаванская Н. М., Новочадова А. В. Анализ восстановления растительного покрова в пределах Шуруповских карьеров на основе данных дистанционного зондирования // Природные системы и ресурсы. — 2023. — Т. 13. — № 2. — С. 58—66. DOI: 10.15688/nsr.jvolsu.2023.2.6.

7. Озарян Ю. А. Дистанционное зондирование восстановления растительности в горнодобывающих районах юга Дальнего Востока // Горный журнал. — 2024. — № 6. — С. 105—109. DOI: 10.17580/gzh.2024.06.17. 

8. Миков Л. С., Счастливцев Е. Л., Андроханов В. А. Оценка эффективности рекультивации на участках разреза «Назаровский» с помощью данных дистанционного зондирования // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2023. — № 1. — С. 70—83. DOI: 10.25018/0236_1493_2023_1_0_70.

9. Pace B., Gutiérrez-Cánovas C., Henriques R., Carvalho-Santos C., Cássio F., Pascoal C. Remote sensing indicators to assess riparian vegetation and river ecosystem health // Ecological Indicators. 2022, vol. 144, article 109519. DOI: 10.1016/j.ecolind.2022.109519.

10. Caroppi G., Järvelä J. Shear layer over floodplain vegetation with a view on bending and streamlining effects // Environmental Fluid Mechanics. 2022, vol. 22, pp. 587—618. DOI: 10.1007/s10652-022-09841-w.

11. Iskin E. P., Wohl E. Quantifying floodplain heterogeneity with field observation, remote sensing, and landscape ecology: Methods and metrics // River Research and Applications. 2023, vol. 39, no. 5, pp. 911—929. DOI: 10.1002/rra.4109.

12. Березина О. А., Шихов А. Н., Абдуллин Р. К. Применение многолетних рядов данных космической съемки для оценки экологической ситуации в угледобывающих районах (на примере ликвидированного Кизеловского угольного бассейна) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2018. — Т. 15. — № 2. — С. 144—158. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-2-144-158.

13. Деменев А. Д., Березина О. А., Максимович Н. Г., Мизев А. А. Оценка состояния поверхностных вод в зоне интенсивного техногенного воздействия на основе данных дистанционного зондирования Земли // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2024. — Т. 21. — № 2. — С. 271—285. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-2-271-285.

14. Elhag M., Gitas I., Othman A., Bahrawi J., Gikas P. Assessment of water quality parameters using temporal remote sensing spectral reflectance in arid environments, Saudi Arabia // Water. 2019, vol. 11, no. 3, article 556. DOI: 10.3390/w11030556.

15. Lizcano-Sandoval L., Anastasiou Ch., Montes E., Raulerson G., Sherwood E., Muller-Karger F. Seagrass distribution, areal cover, and changes (1990—2021) in coastal waters off West-Central Florida, USA // Estuarine Coastal and Shelf Science. 2022, vol. 279, article 108134. DOI: 10.1016/j.ecss.2022.108134.

16. Laonamsai J., Julphunthong P., Saprathet T., Kimmany B., Ganchanasuragit T., Chomcheawchan P., Tomun N. Utilizing NDWI, MNDWI, SAVI, WRI, and AWEI for estimating erosion and deposition in Ping river in Thailand // Hydrology. 2023, vol. 10, article 70. DOI: 10.3390/hydrology10030070. 

17. McFeeters S. К. The use of the normalized difference water index (NDWI) in the delineation of open water features // International Journal of Remote Sensing. 1996, vol. 17, no. 7, pp. 1425—1432. DOI: 10.1080/01431169608948714.

18. Rouse J. W., Haas R. H., Scheel J. A., Deering D. W. Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS / Proceedings 3rd Earth Resource Technology Satellite (ERTS) Symposium. 1974, vol. 1, pp. 48—62, DOI: l0.l007/sl0230-021-00761-7.

19. Mou X., Chai H., Duan C., Feng Y., Wang X. An assessment of vegetation changes in the three-river headwaters region, China: Integrating NDVI and its spatial heterogeneity // Plants. 2024, vol. 13, article 2814. DOI: 10.3390/plants13192814.

20. Vierira F. R., Christofaro C. Contributions of the vegetation index (NDVI) in water quality prediction models in a semi-arid tropical watershed // Journal of Arid Environments. 2024, vol. 220, article 105122. DOI: 10.1016/j.jaridenv.2024.105122.

21. Batina A., Krtalić A. Integrating remote sensing methods for monitoring lake water quality: A comprehensive review // Hydrology. 2024, vol. 11, article 92. DOI: 10.3390/hydrology11070092

22. Powers S. M., Barnard M. A., Macleod M. S., Miller L. A., Wagner N. D. Spatially intensive patterns of water clarity in reservoirs determined rapidly with sensor-equipped boats and satellites // Journal of Geophysical Research: Biogeosciences. 2023, vol. 128, article e2023JG007650. DOI: 10.1029/2023JG007650.

23. Li C., Rousta I., Olafsson H., Zhang H. Lake water quality and dynamics assessment during 1990—2020 (A case study: Chao Lake, China) // Atmosphere. 2023, vol. 14, article 382. DOI: 10.3390/ atmos14020382.

24. Huang S., Xia J., Wang G., Lei J. The impact of flood regime on river floodplain vegetation coverage: Insights from a 30-year Landsat record // Journal of Hydrology. 2023, vol. 626, article 130355. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2023.130355.

25. Веницианов Е. В., Мирошниченко С. А., Лепихин А. П., Губернаторова Т. Н. Разработка и обоснование региональных показателей качества воды по содержанию тяжелых металлов для водных объектов бассейна Верхней Камы // Водное хозяйство России. — 2015. — № 3. — С. 50—64.