Дистанційне зондування та геопросторове моделювання для виявлення випадків покинутих ділянок землекористування, порушення та деградації ґрунтового покриву внаслідок війни в Сумській області України: систематичний огляд
DOI:
https://doi.org/10.31548/zemleustriy2026.03.015Ключові слова:
дистанційне зондування, геопросторове моделювання, покитуті земельні ділянки, деградація ґрунтів, збройний конфлікт, машинне навчання, оцінювання збитків для земельАнотація
Повномасштабне військове вторгнення в Україну спричинило багатовимірні трансформації сільськогосподарських ландшафтів, ґрунтового покриву та екосистем. Сумська область, розташована вздовж північно-східного кордону з Російською Федерацією, являє собою критично важливий регіон, який постраждав від інтенсивних бойових дій, тривалих артилерійських обстрілів та постійних прикордонних зіткнень у досліджуваний період з 2022 по травень 2026 року. Дана стаття систематично оцінює застосування методів дистанційного зондування та геопросторового моделювання для виявлення, кількісної оцінки та моніторингу покинутості земельних ділянок, спричинених війною, а також фізичних порушень ґрунтового покриву, хімічного забруднення та ширшої деградації навколишнього середовища. Поєднуючи останні наукові публікації щодо війни в Україні та порівняльні глобальні приклади (Сирія, Ірак та Судан), оцінюється ефективність інтегрування різносенсорних даних, що включають оптичні (Sentinel-2, Landsat), радіолокаційні системи із синтезованою апертурою (SAR; Sentinel-1), теплові та дуже високороздільні (VHR; Maxar, WorldView) платформи, а також передові алгоритми машинного та глибокого навчання (Random Forest, Deep Learning) й аналізу часових рядів (FANTA, апроксимація кривої з двома періодами). Результати дослідження показують, що хоча геопросторове моделювання є незамінним інструментом для швидкої, масштабної та безконтактної оцінки збитків в умовах активного воєнного конфлікту, зберігаються значні критичні пробіли досліджень, а саме відокремлення короткострокового припинення сільськогосподарського використання від фактичної покинутості земельних ділянок, спричинених війною, перевірку таких фактів за умови серйозного дефіциту достовірних наземних даних та управління чутливою геопросторовою інформацією. Цей систематичний огляд висвітлює існуючі методологічні прогалини та окреслює майбутні перспективи, необхідні для побудови гармонізованої системи просторового моніторингу, здатної керувати постконфліктним відновленням та екологічною ремедіацією на основі фактичних даних ДЗЗ у масштабі регіону.
Отримано: 01.07.2026;
Прийнято: 26.08.2026;
Посилання
1. Abdalrahman Ahmed, et al. (2024). Assessment of the environmental impacts of conflict-driven Internally Displaced Persons: A Sentinel-2 satellite based analysis of land use/cover changes in the Kas locality, Darfur, Sudan. PLOS ONE. 19(5): e0304034. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0304034
2. Abdolhossein Boali, et al. (2025). Evaluation of early warning signals for soil erosion using remote sensing indices in northeastern Iran. Scientific Reports. 15, 9742. https://doi.org/10.1038/s41598-025-94926-x
3. Abdulqadeer Rash, et al. (2023). Quantitative assessment of Land use/land cover changes in a developing region using machine learning algorithms: A case study in the Kurdistan Region, Iraq. Heliyon. 9 (2023) e21253 https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e21253
4. Agustiyara, A., Székely, B., Nurmandi, A., Musyimi, P.K. (2023). Remote Sensing Applied for Land Use Change Assessment and Governance in Riau-Indonesia. In: Stephanidis, C., Antona, M., Ntoa, S., Salvendy, G. (eds) HCI International 2023 Posters. HCII 2023. Communications in Computer and Information Science, vol 1835. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-36001-5_56
5. Ahn, E., & Kang, H. (2018). Introduction to systematic review and meta-analysis. Korean Journal of Anesthesiology, 71(2), 103–112. https://doi.org/10.4097/kjae.2018.71.2.103
6. Andualem, T. G., Belay, G., & Guadie, A. (2018). Land use change detection using remote sensing technology. Journal of Earth Science & Climatic Change, 9(10), 6. https://doi.org/10.4172/2157-7617.1000496
7. Angham Daiyoub, et al. (2023). War and Deforestation: Using Remote Sensing and Geospatial Modeling to Assess the Impact of the Syrian Armed Conflict on Forest Cover. Land, 12(3), 682. https://doi.org/10.3390/land12081509
8. Bonchkovskyi, O. et al. (2025). Spatiotemporal analysis of land cover changes in Ukraine due to war using remote sensing. The Science of the Total Environment. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2025.178594
9. Bonchkovskyi, O. S., Ostapenko, P. O., Shvaiko, V. M., & Bonchkovskyi, A. S. (2023). Remote sensing as a key tool for assessing war-induced damage to soil cover in Ukraine (the case study of Kyinska territorial hromada). Journal of Geology, Geography and Geoecology, 32(3), 474-487. https://doi.org/10.15421/112342
10. Drobitko, A., Markova, N., Tarabrina, A. M., & Tereshchenko, A. (2023). Land degradation in Ukraine: retrospective analysis 2017-2022. International Journal of Environmental Studies, 80(2), 355–362. https://doi.org/10.1080/00207233.2022.2160079
11. Drozd, S. et al. (2024). Remote Sensing and Machine Learning for War Impact Assessment on Agriculture in Ukraine. 14th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies (DESSERT), Athens, Greece, 2024, pp. 1-7. https://doi.org/10.1109/dessert65323.2024.11122118
12. Kalyna, T. et al. (2025). Application of geodetic methods and remote sensing for monitoring land use changes in Ukraine. Ukrainian Journal of Applied Economics and Technological Sciences. (4):297-301. https://doi.org/10.36887/2415-8453-2025-4-59
13. Karwowska, K., Slesinski, J., Sekrecka, A. et al. Integrating optical and radar satellite data for conflict-related change detection in Ukraine. Sci Rep 16, 12557 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41424-3
14. Khan, K. S., Kunz, R., Kleijnen, J., & Antes, G. (2003). Five Steps to Conducting a Systematic Review. Journal of the Royal Society of Medicine, 96(3), 118–121. https://doi.org/10.1177/014107680309600304
15. Kholoshyn I.V., et al 2023 IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 1254 012132 DOI 10.1088/1755-1315/1254/1/012132
16. Kocher, M., & Riegelman, A. (2018). Systematic reviews and evidence synthesis: Resources beyond the health sciences. College & Research Libraries News, 79(5), 248. https://doi.org/10.5860/crln.79.5.248
17. Kussul, N. et al. (2025). Assessment of war-induced agricultural land use changes in Ukraine using remote sensing. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. Volume 140, 104551. https://doi.org/10.1016/j.jag.2025.104551
18. Matsala, M. et al. (2025). Assessment of war-induced agricultural land use changes in Ukraine using remote sensing. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. https://doi.org/10.1016/j.jag.2025.104012
19. Mohamed, M. A. et al. (2020). Monitoring of Changes in Land Use/Land Cover in Syria Using Remote Sensing and GIS. Land, 9(5), 142. https://doi.org/10.3390/land9070226
20. Nasibov, A., Shebanina, O., Kormyshkin, I., Gamayunova, V., & Chernova, A. (2024). The impact of war on the fields of Ukraine. International Journal of Environmental Studies, 81(1), 159–168. https://doi.org/10.1080/00207233.2024.2314889
21. Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., et al. (2021). The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372(n71). https://doi.org/10.1136/bmj.n71
22. Pushkarenko Yuliia, et al. (2024). Research on the state of areas in Ukraine affected by military actions based on remote sensing data and deep learning architectures. Radioelectronic and Computer Systems. https://doi.org/10.32620/reks.2024.2.01
23. Rasha Abbas Ali, et al. (2025). Land Cover Change Detection in Iraq Using SVM Classification: A Remote Sensing Approach. Iraqi Journal for Computers and Informatics. https://doi.org/10.25195/ijci.v51i1.567
24. Saeed Mhanna, et al. (2023). Using machine learning and remote sensing to track environmental impacts of armed conflicts in the Orontes River Basin. The Science of the Total Environment. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.164234
25. Santos, A. B. et al. (2020). A Remote Sensing Diagnosis of Water Use and Water Stress in a Region with Intense Irrigation Growth in Brazil. Remote Sensing, 12(22), 3725. https://doi.org/10.3390/rs12223725
26. Sarwar, A., Ali, M., Israr, M., Gulzar, S., Khan, M. I., Ali, M. A. S., … Rukh, S. (2025). Mapping annual soil loss in the southeast of Peshawar basin, Pakistan, using RUSLE model with geospatial approach. Geology, Ecology, and Landscapes, 9(3), 1102–1113. https://doi.org/10.1080/24749508.2024.2373493
27. Shaheen, N., Shaheen, A., Ramadan, A., Hefnawy, M. T., Ramadan, A., Ibrahim, I. A., Hassanein, M. E., Ashour, M. E., & Flouty, O. (2023). Appraising systematic reviews: a comprehensive guide to ensuring validity and reliability. Frontiers in Research Metrics and Analytics, 8. https://doi.org/10.3389/frma.2023.1268045
28. Shevchuk S. A. et al. (2022). The Use of Remote Sensing Data for Investigation of Environmental Consequences of Russia-Ukraine War. Journal of Landscape Ecology. https://doi.org/10.2478/jlecol-2022-0017
29. Siddaway, A. P., Wood, A. M., & Hedges, L. V. (2019). How to Do a Systematic Review: A Best Practice Guide for Conducting and Reporting Narrative Reviews, Meta-Analyses, and Meta-Syntheses. Annual Review of Psychology, 70, 747–770. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-010418-102803
30. Solokha, M. et al. (2023). The impact of the Russian-Ukrainian war on land use in Ukraine: A remote sensing perspective. The Science of the Total Environment. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.166122
31. Solokha, M., Demyanyuk, O., Symochko, L., Mazur, S., Vynokurova, N., Sementsova, K., & Mariychuk, R. (2024). Soil degradation and contamination due to armed conflict in Ukraine. Land, 13(10), 1614. https://doi.org/10.3390/land13101614
32. Solokha, M., Melnyk, O., Cannon, N., Horton, M., Datsko, O., & O'Connor, D. (2025). Assessment of soil cover chemical pollution using satellite data: A case study of Kharkiv region, Ukraine. Science of The Total Environment, 995, 180105. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2025.180105
33. Stakhiv, І. et al. (2025). Spatial analysis of the flooded land area of the Kherson region nature reserve using remote sensing data. Visnyk of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Geology. https://doi.org/10.17721/1728-2713.109.14
34. TARG Meta-Research Group and Collaborators. (2022). Discrepancy review: a feasibility study of a novel peer review intervention to reduce undisclosed discrepancies between registrations and publications. Royal Society Open Science, 9(7), 220142. https://doi.org/10.1098/rsos.220142
35. Tomchenko, O. V., Khyzhniak, A. V., Sheviakina, N. A., Zahorodnia, S. A., Yelistratova, L. A., Yakovenko, M. I., & Stakhiv, I. R. (2023). Assessment and monitoring of fires caused by the War in Ukraine on Landscape scale. Journal of Landscape Ecology, 16(2), 76-97. https://doi.org/10.2478/jlecol-2023-0011
36. Shelestov, A., Yailymova, H., Lavreniuk, A., Kussul, N., Yailymov, B., Lavreniuk, M., ... & Shumilo, L. (2022). Advanced Method of Land Cover Classification Based on High Spatial Resolution Data and Convolutional Neural Network. In Proceedings of International Conference on Applied Innovation in IT (pp. 125-132). http://dx.doi.org/10.25673/76943
37. Younes, et al. A. (2023). Understanding Dynamics of Land Use & Land Cover Change Using GIS & Change Detection Techniques in Tartous, Syria. European Journal of Geography. https://doi.org/10.48088/ejg.a.you.14.3.020.041
38. Yue-Wei Ma, et al. (2022). Spatiotemporal analysis of land use/land cover changes in Ukraine due to war using remote sensing. Land, 11(10), 1810. https://doi.org/10.3390/land11101810
39. Z. Lv, et al. (2023). Spatial-Contextual Information Utilization Framework for Land Cover Change Detection With Hyperspectral Remote Sensed Images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. https://doi.org/10.1109/tgrs.2023.3336791
40. Zenebe Reta Roba, et al. (2025). Assessing the impacts of forest cover change on carbon stock and soil moisture dynamics using geospatial techniques: A case study of Nensebo forest, Southern Ethiopia. Environmental Monitoring and Assessment. https://doi.org/10.1007/s10661-024-13611-0
41. Zhang, Y. Hu, Q., Wang, S., Zhao, P., and Ai, M. Satellite Remote Sensing Time-Series Observation of Russia–Ukraine War: Ongoing Conflict Increased Crop Risk. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 18, pp. 10582-10594, 2025, doi: 10.1109/JSTARS.2025.3560935
42. Zhe Guo, et al. (2023). Monitoring Indicators of Economic Activities in Sudan Amidst Ongoing Conflict Using Satellite Data. Defence and Peace Economics. https://doi.org/10.1080/10242694.2023.2290474
43. Zhe Zhu, et al. (2022). Remote Sensing of Land Change: A Multifaceted Perspective. Remote Sensing of Environment. https://doi.org/10.1002/essoar.10510470.1
44. Zhou Huang, et al. (2020). An Ensemble Learning Approach for Urban Land Use Mapping Based on Remote Sensing Imagery and Social Sensing Data. Remote Sensing, 12(19), 3254. https://doi.org/10.3390/rs12193254
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Землеустрій, кадастр і моніторинг земель
TЦя робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Стосунки між правовласниками і користувачами регулюються на умовах ліцензії Creative Commons Із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Поширення На Тих Самих Умовах 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0):https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.uk
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див.The Effect of Open Access).
