Autoregressive models for air quality investigation

The aim of the work is to build a forecast of air quality in Kyiv for some period of time. For this purpose we preprocessed and analized data, selected and fitted a model

Monitoring of the SDG 2.4.1 and 15.3.1 indicators on the CREODIAS platform with using in-situ data

Land degradation neutrality in Agenda 2030 is the scientific, politic, economic, and social UNCCD conceptual framework in sustainable development in epoch of world economy decarbonization – net zero carbon 2050. For monitoring this LDN process to decision making was proposed SDG 2.4.1. and 15.3.1 indicators on international and national levels. To calculate NDVI index for 8 Ukrainian regions with using CREODIAS platform the Sentinel-1,2 and Landsat-8 mission images and in-situ Ukrainian data was analyzed. Calculation of the NDVI index, which is available from EO data of Landsat 8, Sentinel 1, 2, comes first for different regions of the Ukraine: Chernihiv, Mykolaiv, Dnipropetrovsk, Kherson, Vinnytsia, Zhytomyr, Cherkasy, Sumy. In addition, NDVI is often used in Ukraine as around the world to monitor drought, forecast agricultural production, assist in forecasting fire zones, and desert offensive maps. Farming apps, like Crop Monitoring, integrate NDVI to facilitate crop scouting and give precision to fertilizer application and irrigation, among other field treatment activities, at specific growth stages. NDVI is preferable for global vegetation monitoring since it helps to compensate for changes in lighting conditions, surface slope, exposure, and other external factors. The interpretation NDVI indexes on the examples of October 2021 normalized difference vegetation indexes for different regions of the Ukraine, for example Chernihiv, Mykolaiv, Dnipropetrovsk, Kherson, Vinnytsia, Zhytomyr, Cherkasy, Sumy is underpinned by a conceptual model that perceives land as a socioecological Ukrainian system (a coupled human-natural system); hence, labelling a land unit in Ukraine as degraded requires a synergy of utilitarian (human-driven) and ecological (ecosystem function and structure) in the context of SDG 2.4.1 and 15.3.1 index calculation. Land cover classification systems derived from EO Data from CREODIAS platform and in-situ data are important tools to describe the natural and urban environment of the Ukraine for different science research demands and effective agriculture workflow process organization [1, 2]. The authors acknowledge the funding received by Horizon 2020 e-shape project (Grant Agreement No 820852). REFERENCES 1. Nataliia Kussul, Mykola Lavreniuk, Andrii Kolotii, Sergii Skakun, Olena Rakoid & Leonid Shumilo (2020) A workflow for Sustainable Development Goals indicators assessment based on high-resolution satellite data, International Journal of Digital Earth, 13:2, 309-321, DOI: 10.1080/17538947.2019.1610807. 2. N. Kussul, A. Shelestov, M. Lavreniuk, I. Butko and S. Skakun, "Deep learning approach for large scale land cover mapping based on remote sensing data fusion," 2016 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016, pp. 198-201, doi: 10.1109/IGARSS.2016.7729043

Artificial Intelligence models in solving Ill-posed Inverse problems of Remote Sensing GHG emission

Earth’s atmosphere and surface is undergoing rapid changes due to urbanization, industrialization and globalization. Environmental problems such as desertification, soil depletion, water shortages, greenhouse gas (GHG) emissions warming the atmosphere, are increasingly significant and troubling consequences of human activities. UNEP forecast that under current policy, GHG emission will reach 60 gigatons CO2 per year by 2030. On the COP26 António Guterres said, what “We must accelerate climate action to keep alive the goal of limiting global temperature rise to 1.5 degrees”, and it is time to go “into emergency mode”. Before today a total of 33 relevant satellite missions with spectrometers like SAM, SAGE, GRILL, ATMOS, HALOE, POAM, GOMOS, MAESTRO was used for GHG monitoring capabilities from space underpinning the dynamic analysis and forecasting by solving ill-posed inverse problems on the bases GHG atmospheric measurement. Most of the practice science problems of atmospheric measurement emission gases are formally reduced to the Fredholm integral equations of the first kind. When numerically solving the Fredholm integral equation of a first kind, with which ill-posed inverse problems are associated, most of the problems of forecasting the dynamics of greenhouse gas emission, and other problems of forecasting the dynamics of atmospheric gases are reduced to solving a system of algebraic equations. In most cases, direct calculation of the kernel function of the Fredholm integral equation is impossible due to the lack of information on the parameters of the interaction of the spectrometer with the atmospheric measurement environment. As a consequence, the algorithm for solving the inverse ill-posed problem associated with forecasting the dynamics of greenhouse gas emission can be based on the use of machine learning and artificial intelligence methods. Moreover, taking into account the stochastic nature of the behavior of both atmospheric parameters and the measurement errors of spectrometers in inverse ill-posed problems, it is necessary to search not a single solution, but the distribution of the probabilities of solutions

Fire Danger Assessment Based on the Improved Fire Weather Index

This paper analyzes the problem of fire danger assessment and identifies the necessary sources and characteristics of satellite, ground and statistical data for the new approach of fire danger assessment. Modern information systems for fire danger assessment and fire monitoring using satellite and weather data are considered. The fire danger assessment method has been adapted for all types of land cover in Ukraine, which previously was successfully used in the Canadian methodology for determining the Fire Weather Index (FWI)

Validation of the Global Human Settlement Layer and NASA Population Data for Ukraine

The National Research Foundation of Ukraine project 2020.02/0284 “Geospatial models and information technologies of satellite monitoring of smart city problems”.In Ukraine, due to financial difficulties, the planned census is often postponed from year to year. The country is forced to rely on static data, which is sometimes completely untrue. In addition, it is not possible to count the number of inhabitants everywhere. In particular, Ukraine has not known for several years exactly how many people live in the occupied territories. As a result - the wrong distribution of the budget, which entails another financial crisis and a number of other troubles. At the same time there several satellite based products allowing to estimate the population. This study provide validation of satellite based population products delivered by JRC and NASA for the territory of Ukraine. To verify the correctness of the satellite based products, such as Global Human Settlement Layer (GHSL) and NASA population GPWv4 data collection have been compared to official statistics on the number of the largest cities of Ukraine

Intellectual Analysis of Major Crops Area due to Climate Changes in Ukraine

As a result of climate change in agriculture, certain changes are taking place that affect the economic component of Ukraine in the domestic and foreign markets. The statistical analysis of the time series of the majority crops areas for 22 years (from 1998 to 2020) is carried out, and also the influence of agroclimatic zones on the area of cultivation of the main crops is analyzed

The Wetland Map Validation for Ukraine

This paper considers the topical issue of using data from a drone with a very high spatial resolution to solve the problems of validation of individual classes on land cover maps obtained at the national level with a 10-meter spatial resolution. In particular, this study validated the land cover map for the territory of Ukraine for 2020 and conducted a comparative analysis of orthophoto data with open Sentinel-2 satellite data, as well as validated some wetland locations from the classification map for Ukraine. Comparative analysis showed that orthophotoplane data have a correlation from 0.3 to 0.7 depending on the drone survey parameters with the Sentinel-2 satellite, and large wetlands on data with 10-meter spatial resolution are identified with an overall accuracy of 90%, but for more accurate details of wetlands contours correct will be the use of orthophotos data

Crop Yield Forecasting for Major Crops in Ukraine

The annual harvest growth is very important for the development of the agricultural sector of each country. To ensure its growth, there is a need for modern monitoring of agricultural land indicators. These indicators are usually obtained directly from local agronomists, but this method of collecting information is too long and complicated. As a state-of-the-art alternative is the use of remote sensing data from satellites. Using remote sensing technologies, it is possible to predict the yield of major crops in the studied areas by classical methods of machine learning, in particular, regression analysis. In this paper, a regression model for yield forecasting for the territory of Kyiv region (Ukraine) will be create based on vegetation indices obtained from satellites data. The main purpose is to assess the reliability of the obtained model. The paper will refute or confirm the feasibility and effectiveness of the satellite data using in regression models for crop yield forecast for Kiev region

Використання супутникових продуктів для аналізу змін територій природно-заповідного фонду України

Дана робота присвячена дослідженню тимчасових змін типів земного покриву в межах природно-заповідного фонду України. Перш за все, це аналіз зміни лісового покриву (вирубка чи лісовідновлення) за відкритими даними Global Forest Change 2000–2020 з просторовою роздільною здатністю 30 м з визначенням найбільш проблемних типів заповідників, де відбувалась вирубка лісів у 2000–2020 рр. Іншим аспектом дослідження є моніторинг використання земель природно-заповідного фонду для сільського господарства, зміни площ сільськогосподарських полів у часі та їх порівняння. Це дослідження проведено на основі власних карт земного покриву з просторовою роздільною здатністю 10 м за 2016–2020 рр., а також у порівнянні з відкритим набором даних World Cover Map для України за 2020 р. Для створення власних карт земного покриву для всієї України використані оптичні супутникові (Sentinel–2) та радарні дані (Sentinel–1). У роботі описана технологія побудови карт класифікації земного покриву для великих територій на основі супутникових даних. Розглянуто основні етапи попередньої обробки супутникових даних, методологія злиття даних різної та однорідної природи за різні часові дати. За допомогою наборів геопросторових продуктів досліджено динаміку змін площі лісу та посівних угідь за різними видами природно-заповідного фонду України за 2000–2020 рр. Найбільшу частку ліси займають в заповідних урочищах, парках-пам’ятках садово-паркового мистецтва та дендрологічних парках (більше 73 % лісів), з яких найбільші зміни відбулися в заповідних урочищах на 1,81 % площ (1,7 тис. га) та дендрологічних парках - на 1,02 % площ (17 га). Дослідження та результати показали, що в цілому на національному рівні зміни з часом не суттєві (до 3 % для лісів і до 2 % для сільськогосподарських площ), однак вони мають велике значення, оскільки природні ресурси обмежені, а якість життя людства залежить насамперед від природи, екології та якості навколишнього середовища

Інтелектуальні методи та моделі обробки супутникових даних у задачі моніторингу звалищ

Статтю присвячено розв’язанню важливої прикладної задачі пошуку сміттєзвалищ на основі методів машинного навчання з використанням супутникових даних високого просторового розрізнення. Проблема накопичення і зберігання відходів на легальних та несанкціонованих сміттєзвалищах актуальна і на сьогоднішній день. В Україні щороку утворюються мільйони тонн побутових відходів. Найбільші площі під полігони зайняті в Донецькій, Дніпропетровській, Одеській, Запорізькій областях. Так, в Донецькій області площі під сміттєзвалища займають 330 гектарів. Для моніторингу сміттєзвалищ використовуються різні технології, що базуються на супутникових даних і методах штучного інтелекту. Нині існують сервіси, за допомогою яких відстежується розташування сміттєзвалищ, але не надається інформація про територію сміттєзвалища та зміни її площі в часі. У процесі виконання досліджень розв’язано важливу задачу відокремлення полігонів від кар’єрів та штучних об’єктів шляхом поєднання попіксельної та об’єктної класифікації. Основна мета роботи полягала в розробці інтелектуальної інформаційної технології на основі нейромережевого підходу і побудові на її основі геопросторового продукту розміщення звалищ для Донецької області, а саме карти класифікації звалищ відходів. Запропонований алгоритм машинного навчання на основі історичних та сучасних супутникових даних дозволяє відстежувати площу полігону відходів та її зміни в часі. Розроблена інформаційна технологія апробована на території чотирьох територіальних громад у Донецькій області, а саме: Ольгинської, Мирноградської, Курахівської та Покровської. У результаті проведених досліджень також розроблено інформаційну панель, яка надає оперативні дані і дозволяє оцінювати динаміку змін сміттєзвалищ у регіоні в часі і просторі. Розроблена технологія має практичне значення для розробки програм керування та поводження з відходами в місцевих громадах