МОНИТОРИНГ ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОД В КАЗАХСТАНЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ NDWI И МЕТОДА СЛУЧАЙНОГО ЛЕСА: НА ПРИМЕРЕ ОЗЕРА АККОЛЬ

Аннотация

Для таких стран, как Казахстан, где засушливый и полузасушливый климат в сочетании с человеческой деятельностью усиливают нагрузку на озера и реки, мониторинг водных ресурсов в последние годы становится все более важным. Точная и своевременная информация о динамике поверхностных вод необходима для эффективного управления водными ресурсами, охраны окружающей среды и адаптации к изменениям климата. Развитие технологий дистанционного зондирования, особенно использование индексов, таких как NDWI, и алгоритмов машинного обучения, например, случайного леса (Random Forest), значительно повысило возможности выявления и анализа изменений поверхностных вод во времени. Эти инструменты обеспечивают масштабируемые и экономически эффективные решения для постоянного мониторинга, особенно в удалённых и обширных ландшафтах, характерных для Центральной Азии. В данной работе предлагается эффективный метод обнаружения водоёмов на основе нормализованного водного индекса (NDWI). Каждый из использованных нами инструментов – QGIS, Python и Google Earth Engine (GEE) – имел свои уникальные преимущества. Мы применили контролируемый метод случайного леса с использованием нескольких спектральных каналов и индексов для разделения водоёмов и сухих участков. Основным объектом исследования стало озеро Акколь в Жамбылской области, на котором мы изучали сезонные и долгосрочные колебания уровня воды. Также были проанализированы данные по рекам Асы и Талас для оценки их влияния на местную водную динамику. Последовательные и надёжные результаты, полученные на разных платформах, подчеркнули высокую пространственную и временную неоднородность распределения водных ресурсов в регионе и подтвердили необходимость постоянного спутникового мониторинга