19.04.2023
1 хв
1603
Війна в Україні не лише спричинила значні людські трагедії, але й нанесла серйозну шкоду навколишньому природному середовищу. Недавно розроблений інструмент надає можливість оцінити рівень знищення лісів України внаслідок воєнних дій, що відкриває нові перспективи для розуміння екологічного впливу конфлікту.
Серед багатьох жертв повномасштабного вторгнення Росії в Україну є деякі з найважливіших екосистем Східної Європи: українські ліси та заповідні території. Однак повна сума збитків невідома. Ось чому ми запускаємо новий інструмент, який допоможе дослідникам із відкритим кодом відстежувати руйнування здалеку.
У вересні 2022 року українські дослідники-екологи відвідали національні парки , які є більш стійкими до зміни клімату, ніж штучні насадження, і підтримують важливе біорізноманіття, щоб оцінити шкоду, завдану лісам і дикій природі. Початкові знахідки виявили зламані дерева, пошкоджену кореневу систему внаслідок копання траншей та боєприпаси, що не вибухнули, розкидані по захищених землях.
«Ліси дуже постраждали на передовій… величезні площі лісів заміновані», – сказав Bellingcat Єгор Гриник, екологічний активіст Української природоохоронної групи . Але значна частина величезних українських національних парків, гірських районів і лісів недоступні для моніторингу навколишнього середовища на місцях. Ось де на допомогу приходять методи з відкритим кодом.
Ми запустили «OSINT Forest Area Tracker», розміщений на Google Earth Engine. Наш інструмент порівнює дані, зібрані Sentinel-2, супутником, який виявляє зміни довжин інфрачервоних хвиль і може бути використаний для вивчення стану лісів.
Інструмент розкриває масштаби та інтенсивність аномальних змін на суші. Це звужує коло пошуків для дослідників, які займаються проблемами екологічної шкоди в Україні.
Важливо, що на карті не вказується причина цих змін, а це означає, що вкрай важливо знайти підтверджуючі докази з інших джерел, перш ніж зробити висновок, що вони були результатом військової діяльності.
Інструмент використовує індекс нормалізованого коефіцієнта опіку (NBR) для оцінки тяжкості опіку.
Дослідники також можуть використовувати цей інструмент для вибору спеціальних діапазонів дат для цікавих географічних місць.
Оскільки в офіційній базі заповідних територій України понад 7500 об’єктів, ми вирішили не вивчати їх усі — серед них є ботанічні сади, міські парки та археологічні пам’ятки. Цей список також включає багато районів на крайньому заході країни, де не було інтенсивних конфліктів.
Тому ми вибрали 16 територій, де було виявлено найбільшу кількість пожеж протягом першого року війни, на основі даних спектрорадіометра середньої роздільної здатності (MODIS). MODIS — це датчик, який дозволяє супутникам виявляти теплові аномалії, включно з пожежами в зонах активних бойових дій (разом із VIIRS, доступ до даних MODIS можна отримати в системі FIRMS.
Інструмент містить розкривний список попередньо встановлених територій з усієї країни, у тому числі поблизу військових дій. Ці задані території позначаються своїми абревіатурами, наприклад ШНП для НПП «Святі Гори». Повний список цих абревіатур можна знайти на сторінці інструменту GitHub .
Якщо дослідників цікавлять території країни, які не включені у спадне меню, координати можна ввести вручну.
Хоча новий інструмент за замовчуванням зосереджений на Україні, методи, які він використовує, можна використовувати для аналізу територій в інших частинах світу.
Щоб показати вам, як працює інструмент, давайте оцінимо Національний парк «Святі гори», заповідну територію на сході України.
Ця лісова місцевість, також відома як національний парк «Святі гори», розташована на пагорбах на півночі Донецької області, поблизу кордону з Харківською та Луганською областями. Він відомий монастирем Святогірська Лавра , що лежить вздовж річки Сіверський Донець — який розділяв російські та українські сили на кілька місяців до українського контрнаступу.
У травні 2022 року Українська природоохоронна група (UNCG) висловила занепокоєння щодо наслідків бойових дій у цьому регіоні. Отже, що OSINT Forest Area Tracker може розповісти нам про це?
Ми можемо шукати можливу шкоду лісу, порівнюючи дані до вторгнення у 2021 році та під час вторгнення у 2022 році. Зазвичай найкраще порівнювати ті самі періоди часу, щоб врахувати сезонні зміни. Не хотілося б порівнювати літо в Україні 2021 року з зимою наступного року – рослинність і крони дерев не можна було б порівнювати навіть за відсутності збройного конфлікту.
На зображенні нижче показано різницю в NBR (dNBR) з 1 червня 2021 року по 20 вересня 2021 року порівняно з тим самим періодом у 2022 році.
OSINT Forest Area Tracker працює на Google Earth Engine, геопросторовій платформі, яка дозволяє дослідникам аналізувати дані дистанційного зондування, імпортуючи набори даних із ряду супутникових джерел. До них належать повнокольорові зображення, а також кольори, які представляють інфрачервоні хвилі, які можна нанести на поверхню Землі. Ці різні набори даних підходять для вивчення широкого діапазону характеристик, таких як температура або вологість, які ви не побачите так легко на стандартних фотографіях.
Дані, які використовує Forest Tracker, надходять із супутника Sentinel-2, який збирає ближній інфрачервоний (NIR) і короткохвильовий інфрачервоний (SWIR) діапазони під час обертання навколо земної кулі. Коли територія спалена, коефіцієнт відбиття NIR зменшується через втрату рослинності, тоді як смуга SWIR збільшується.
Розрахунок, який дає нам нормалізований коефіцієнт горіння, становить (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR). Цифра коливається від 1 до -1, причому від’ємні значення вказують на спалені ділянки або пошкодження. Тому високе значення NBR (позначене зеленими пікселями) може вказувати на здорову рослинність, тоді як низьке (червоні пікселі) може вказувати на оголену землю або спалені ділянки.
Ми кажемо «може», тому що пожежі не єдиний вплив на результати NBR. Посуха, лісозаготівля та кліматичні умови також можуть сприяти змінам NBR. Ось чому термін «неспалений» слід розуміти в контексті й не завжди сприймати буквально.
Інструмент розроблено для представлення даних лише в областях, де ви очікуєте знайти ліси, і виключає ті області, які NBR неефективно вивчає, наприклад будівлі та дороги. Це досягається шляхом відображення показань лише в областях, які набір даних Dynamic World класифікує як лісові, навіть у межах вищезгаданих охоронюваних територій.
Підтвердження висновків за допомогою інших методів, таких як звіти в соціальних мережах, супутникові знімки в реальному кольорі, дані про пожежу або свідчення місцевих свідків, може підтвердити причину негативного показника NBR.
Ось чому сам по собі інструмент може не дати вам відповідь, чому область могла змінитися, але він може підказати вам, де шукати. Його краще використовувати в поєднанні з іншими методами дослідження.
Інструмент обчислює NBR для колекції зображень «до» та «після». Потім відображається дельта нормалізований коефіцієнт горіння (dNBR); дельта відноситься до різниці між двома точками даних. За допомогою dNBR ми можемо встановити ступінь зміни лісів між двома часовими рамками.
Потрібний проміжок часу для порівняння можна вибрати в правій колонці інструмента нижче. Важливо вибирати періоди часу для порівняння – це дає змогу інструменту отримувати з більшого діапазону супутникових даних дистанційного зондування для підвищення точності.
Більша кількість зображень, швидше за все, дасть кращі докази аномальних змін, а не регулярних змін, таких як зміни, пов’язані з оранкою сільськогосподарських угідь або втратою деревного покриву в листяних лісах під час зими.
Можливо, особливо в зимові місяці, що великі області для аналізу можуть бути закриті хмарами. Під час розробки інструменту було використано техніку під назвою маскування , щоб мінімізувати вплив хмари на результати.
Google Earth Engine також дає змогу використовувати цей метод із даними з кількох супутників, у тому числі Landsat. Однак наш інструмент використовує супутник Sentinel-2, оскільки він має відносно свіжі дані, доступні для імпорту, що дозволяє нам аналізувати події за останні кілька місяців. Ці параметри супутника Sentinel-2 дозволили нам створити карту, яка показує dNBR, відображаючи кольори, які вказують на різні рівні знищення лісових масивів. Ви можете прочитати більше про інструмент та індекс NBR у репозиторії GitHub.
Як ви можете побачити, збільшивши масштаб, результати в Національному парку Святі Гори, які видно вище, включають великі території, які, здається, демонструють серйозне порушення лісу. Зверніть увагу на червоні пікселі вздовж південного краю досліджуваної області.
Червоні та фіолетові пікселі показують особливо постраждалі ділянки з низькими значеннями dNBR, особливо поблизу річки Сіверський Донець. Однак причина не підтверджена; це може свідчити про спалювання та вирубку лісів. На початку серпня 2022 року дослідники відкритого джерела геолокували масштабний обстріл біля тієї ж річки.
Ми можемо додатково перевірити наші результати, виконавши той самий аналіз, але замість того, щоб порівнювати 2022 рік із 2021 роком, ми можемо порівняти 2022 рік із 2020 та 2019 роками.
Результати мають ту саму схему, яка, здається, свідчить про широке порушення територій у великих частинах національного парку.
Ці результати дають нам ще більш довгострокову оцінку здоров’я лісу. Крім того, вони вказують на те, що масштаб змін, які спостерігаються в цьому лісі, справді аномальний.
Порівнюючи групи супутникових даних дистанційного зондування, зібрані з інтервалом у кілька місяців, ми також можемо використовувати програму, щоб побачити більш безпосередній вплив пожеж або пошкодження лісів. Наприклад, на знімку екрана нижче показано порівняння колекції зображень між 1 квітня 2022 року та 20 квітня 2022 року з колекцією лише через два місяці, між 1 червня та 30 червня.
Червоного кольору видно менше, ніж у попередньому порівнянні, особливо навколо південного краю заповідної території вздовж річки Сіверський Донець. Це не означає, що територія залишається незмінною, скоріше масштаб змін мінімальний за короткий досліджуваний період.
На південь від міста Лиман в заповідній зоні можна побачити жовто-помаранчевий колір.
Аномальну помірну або серйозну зміну протягом такого короткого періоду можна легше пояснити конкретною причиною. Дійсно, дивлячись на ту саму територію на MODIS, дані про пожежі показують численні пожежі, виявлені приблизно у травні 2022 року в Національному парку Святі Гори та навколо нього. Деякі з цих областей збігаються з жовтою та помаранчевою областями на зображенні вище.
Перевірка однієї з цих областей на супутникових знімках у дати, вказані в MODIS, дає візуальні ознаки пожеж у лісистих районах.
У цьому випадку інструмент показав нам, де шукати, звузивши всю територію України до вибраних природоохоронних територій, а потім до певної частини однієї з тих територій, де були помічені аномальні зміни.
Знову ж таки, причину цих пожеж неможливо встановити лише за допомогою цього інструменту, і, можливо, знадобиться встановити за допомогою інших матеріалів із відкритих джерел або шляхом повідомлення з місця.
Пошкодження лісів Святих Гор було виявлено шляхом спочатку обшуку заповідної території за допомогою цього інструменту, а потім перевірки на MODIS та супутникових знімках. Однак інструмент також корисний, коли дослідник уже знає, де шукати, і прагне перевірити заяви про пошкодження конкретної природоохоронної території.
Eyes On Russia , проект моніторингу конфлікту під керівництвом Центру інформаційної стійкості за участі Bellingcat, перевіряв атаки, пересування військ і битви, аналізуючи кадри з соціальних мереж. Його дослідники вже перевірили тисячі інцидентів під час вторгнення Росії в Україну на основі інформації з відкритих джерел.
Імпортувавши набір даних Eyes on Russia у QGIS, безкоштовну програму географічної інформаційної системи (ГІС) з відкритим кодом, ми можемо проаналізувати, які перевірені конфліктні події відбулися всередині або поблизу захищених територій. Ми можемо це зробити, запустивши «обчислення точки в багатокутнику» в QGIS, який підраховує кількість географічних точок – у цьому випадку місць конфліктних подій – у кожній охоронюваній території.
Для цього аналізу ми створили однокілометровий буфер навколо периметрів охоронюваних територій, щоб фіксувати конфліктні події, які могли відбутися поблизу. Деякі події могли бути геолоковані, наприклад, за межами національного парку, але діяльність могла мати певний вплив у цих областях, як-от поширення лісових пожеж або копання траншей.
Захищена територія, яка показала найбільшу кількість підтверджених конфліктних подій у перший рік війни, була навколо Дніпровського лиману поблизу міста Херсона. Територія простягається вздовж та навколо річки, яка тече до Чорного моря.
Кінбурнський півострів на півдні України розташований у гирлі річки Дніпро. Це територія важливого стратегічного значення , враховуючи його близькість до Чорного моря та порту Миколаїв. Це також екологічно важлива територія, де розташовані Чорноморська біосфера та Національний природний парк «Берег Слонової Кістки Святослава».
Переглядаючи загальнодоступні дані про конфліктні події, зібрані групою моніторингу конфлікту Eyes On Russia , можна побачити як місця виникнення пожеж, так і чи міг бути зв’язок між військовими діями та пошкодженням природоохоронних територій. OSINT Forest Area Tracker дозволяє нам оцінити потенційні зв’язки з військовими операціями та їхній вплив на охоронювані території за коротші часові проміжки.
Наприкінці липня 2022 року команда Eyes on Russia перевірила зображення з відкритих джерел, на яких видно обстріл. Допис у Telegram містив кілька зображень палаючих дерев, які, як стверджується, були спричинені обстрілами.
«30 липня приблизно з 11:00 Кінбурнська коса піддавалася систематичному артилерійському обстрілу: 3-4 обстріли по одній точці… Практично відразу загорівся ліс».
Використовуючи візуальні підказки на знімках і дані виявлення пожежі, дослідник відкритих джерел @davidnewschool геолокував інцидент, який стався поблизу села Василівка на Кінбурнській косі. https://twitter.com/DavidNewschool
Зображення, якими поділився Девід у своїй публікації в X, соціальній мережі, раніше відомому як Twitter, показують пошкодження території. Однак існують обмеження щодо того, що можуть показати супутникові знімки в реальному кольорі типу, зображеного ліворуч.
Використання показань dNBR у OSINT Damaged Area Tracker дає нам змогу додатково побачити, які області, мабуть, зазнали найбільшої шкоди в цьому захищеному регіоні. Коли ми порівнюємо зображення за період з 1 липня 2022 року по 20 липня 2022 року та з 10 серпня 2022 року по 30 серпня 2022 року, інструмент показує нам, що після атак на цій охоронюваній території з’явилися області низького та середнього ступеня тяжкості опіків. Нижче показано жовті та помаранчеві області.
У випадку Святих Гор інструмент виявив пошкодження заповідної території, що заслуговує на подальше дослідження. У випадку з Кінбурнською косою це дозволило нам додатково перевірити існуючі заяви з відкритих джерел про атаку, яка завдала шкоди лісу, – також збагативши наші знання про масштаби шкоди, яку було важче побачити на реальних кольорових супутникових знімках. .
Однак обидва випадки демонструють важливість підтвердження результатів інструменту іншими джерелами перед тим, як робити будь-які висновки щодо причин такої шкоди.
