Застосування геоінформаційних технологій при визначенні площ підтоплених земель унаслідок руйнування дамби Каховської ГЕС

На підставі вибірки даних міністерств, місцевих органів влади та інших офіційних відкритих джерел інформації щодо наслідків руйнування дамби Каховської ГЕС та їх аналізування з’ясовано, що вони є неточними. З урахуванням наведеного, науковцями Інституту землекористування НААН розроблено методологію визначення площ підтоплених земель, що постраждали внаслідок руйнування дамби Каховської ГЕС, території під Каховським водосховищем, складовими якої є супутникові знімки, геоінформаційні технології та технології штучного інтелекту. Для виявлення та оцінки площі підтоплених земель проаналізовано супутникові знімки до скоєння теракту й станом на 09 червня 2023 року, за результатами якого встановлено, що загальна площа підтоплення за класами земельного покриву ESA WorldCover становила близько 65 тис. га. Досліджуючи придатність до використання земель сільськогосподарського призначення за цільовим призначенням у постраждалих внаслідок руйнування регіонах із відкритих джерел інформації створено базу даних земель із відомостями про координати, цільове призначення, форму власності та інші відомості кадастру. З’ясовано, що кількість земельних ділянок, зареєстрованих у Державному земельному кадастрі й опинились у зоні підтоплення, становить 30 325 ділянок. Інші ділянки, які знаходяться у зоні підтоплення, не зареєстровано. Загальна площа цих ділянок, що потрапили під вплив повені, становить близько 25 тис. га, в тому числі 9,8 тис. га (38%) – це землі сільськогосподарського призначення. Із них лише 20% знаходяться у приватній власності (з них три чверті – землі сільськогосподарського призначення та одна чверть – землі житлової та громадської забудови). Встановлено, що частка площі земельних ділянок у зоні підтоплення у загальній площі за формами власності становить: 56,5% – державна власність; 22,1 – комунальна, 20,3% – приватна й не визначеними залишається 1,2%. Ключові слова: Каховське водосховище, підтоплені землі, Державний земельний кадастр, геоінформаційні технології, штучний інтелект