Ляшенко, Дмитро ОлексійовичДмитро ОлексійовичЛяшенкоЗобнів ІваннаЦвик Олександр2025-05-292025-05-292025-03-12Ляшенко, Д., Зобнів, І., Цвик, О. (2025). Картографування мінної небезпеки за даними великомасштабних багатоспектральних знімань. Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Геологія, 1(108), 103-108.УДК 528.9:004.0510.17721/1728-2713.108.14https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/6584Background. The full-scale armed aggression against Ukraine has resulted in significant changes in natural and anthropogenic landscapes. This negatively affects the safety of the population and the development of the country's economy. Mines, unexploded ordnance and other explosive objects pose an extraordinary threat. To identify mines, we analyzed the possibility of using spectral images obtained from UAVs for mapping. Methods. For the mapping tasks, high-resolution images of test images of the test site located in Khmelnytsky region (Ukraine) with dummy mines placed on the surface and at a shallow depth were used. Data processing was performed in ArcGIS PRO, using Python programming. Results. The article compares the methods of remote mine identification by different sensors according to the literature. A methodology for decoding high spatial resolution geo-images obtained from UAVs in the visible and thermal ranges of the spectrum to detect mines in open areas for humanitarian demining was tested. The image processing algorithm for mine detection, analysis and interpretation of the results using the Python language was further developed. Conclusions. The comparative analysis and experimental work emphasize the effectiveness of using multispectral images, in particular, the Soil Water Index (SWI) calculated on their basis, for mine identification on multispectral images obtained from UAVs. The use of SWI provides an accuracy of mine identification of only about 70% and can be used only for preliminary assessment of the contamination of territories by explosive objects.Вступ. Наслідком повномасштабної збройної агресії проти України є значні зміни природних та антропогенних ландшафтів. Це негативно впливає на безпеку населення та розвиток економіки країни. Надзвичайну загрозу становлять міни, нерозірвані боєприпаси та інші вибухонебезпечні об'єкти. Для ідентифікації мін проаналізовано можливості використання спектрозональних знімків, отриманих з БПЛА для картографування. Методи. Для завдань картографування використано отримані з БПЛА зображення високого розрізнення тестових знімань полігону, розташованого в Хмельницькій області (Україна), з муляжами мін, розміщеними на поверхні та невеликій глибині. Оброблення даних виконано в ArcGIS PRO з використанням програмування мовою Python. Результати. У роботі виконано порівняння методів дистанційної ідентифікації мін різними сенсорами за літературними джерелами. Апробовано методику дешифрування геозображень високого просторового розрізнення, отриманих з БПЛА у видимому та тепловому діапазонах спектра для виявлення мін на відкритих ділянках для завдань гуманітарного розмінування. Набув подальшого розвитку алгоритм оброблення знімків для ідентифікації мін, аналізу та інтерпретації результатів за допомогою мови Python. Висновки. Порівняльний аналіз та експериментальні роботи підкреслюють ефективність використання багатоспектральних зображень, зокрема, розрахованого на їх основі індексу вологості ґрунту (Soil Water Index – SWI) для ідентифікації мін на багатоспектральних зображеннях, отриманих з БПЛА. Використання SWI забезпечує точність ідентифікації мін лише близько 70% в і може бути використаний лише для попередньої оцінки забруднення територій вибухонебезпечними предметами.ukhumanitarian deminingUAVsremote sensingvegetation indicesdecodingautomationmappingгуманітарне розмінуванняБПЛАДЗЗвегетаційні індексидешифруванняавтоматизаціякартографуванняСтаття