Списание ГКЗ 1-2' 2025 | Page 29

[ 19 ], [ 20 ], [ 21 ], [ 22 ], [ 23 ], [ 24 ], Support Vector Machines( SVM) [ 25 ] и др.

В настоящето изследване са използвани оптични сателитни изображения Sentinel-2 за анализ на промените в площта на повърхностните води в язовир „ Батак“( Западни Родопи, България). Анализът обхваща две години в два различни сезона – ноември( 2022 г.) и юли( 2024 г.). Той включва изчисляване на три водни индекса,( нормализиран разликов воден индекс( Normalized Difference Water Index − NDWI) [ 14 ], Sentinel водна маска( Sentinel Water Mask − SWM) [ 18 ], индекс на водно съотношение( Water Ratio Index − WRI) [ 11 ], метод на праговете [ 17 ] и обектно-ориентиран анализ на изображения( OBIA) чрез използване на алгоритъм Seeded Region Growing [ 4 ].

Получените резултати са сравнени с in situ изследвания на 19.09.2024 г. и свободно достъпни данни от Министерството на земеделието и храните( МЗХ) [ 27 ]. Те предоставят ценна пространствена информация за промените в обхвата на язовир „ Батак“, които не могат да бъдат идентифицирани само чрез измерване на водните нива или картографски източници с различен мащаб. Освен това, те подчертават полезността на ефективната обработка на данни от сателитни изображения за подобряване на качеството на съществуващите набори от данни, налични от Басейнова дирекция „ Източнобеломорски район“( Пловдив), както и на практиките за ефективно опазване, мониторинг и управление на водните ресурси.

2. ДАННИ И МЕТОДОЛОГИЯ 2.1. Район на изследване

Язовир „ Батак“ е разположен във водосборния басейн на р. Мътница( десен приток на р. Чепинска) в Западни Родопи и землището на гр. Батак( фиг. 1). Заедно със землищата около него районът обхваща приблизително около 82.7 km 2 площ със следните координати: 24 º 711.7 ′ Е / 41 º 55.895 ′ N и 24 º 13.377 ′ Е / 42 º 1.505 ′ N.

Фиг. 1. Район на изследване

Част е от Баташки водносилов път ̶ Каскада „ Батак“, с прилежащите към него събирателни деривации „ Бистрица“, „ Равногор“, „ Нова махала“, „ Св. Константин“, „ Сокола“ и ВЕЦ „ Пещера“. Негов собственик е Националната електрическа кампания ЕАД( НЕК ЕАД) [ 28 ]. Построен през 1959 г. за комплексно предназначение като понастоящем се използва целогодишно за туризъм и риболов. В югозападната част на язовира се намира остров Голака [ 28 ].

Климатът в района е умерено-континентален и се характеризира с мека зима, малки годишни амплитуди на температурата на въздуха и два минимума( август и септември) и два максимума( юли и ноември) на валежите [ 1 ].

2.2. Данни и методология

В настоящето изследване са използвани следните оптични сателитни данни Sentinel-2 Level 1C от програма „ Коперник“ на Европейския съюз: Copernicus Sentinel-2 Collection 1 MSI Level-1C( L1C) от 1.11.2022, облачност: 0.0 и от 28.07.2024 г., облачност: 0.0:

( S2B _ MSIL1C _ 20221101T091029 _ N0400 _ R050 _ T35T KG _ 20221101T100434. SAFE и

( S2A _ MSIL1C _ 20240728T090601 _ N0511 _ R050 _ T35T KG _ 20240728T125237. SAFE).

Освен това са използвани цифров модел на релефа с пространствена разделителна способност 30 m [ 7 ], данни от басейнова дирекция „ Източнобеломорски район“, предоставени с Решения № ЗДОИ-01-86( 2) от 24 юли 2023 г. и № ЗДОИ-01-116( 1) от 11 ноември 2023 г. и свободно достъпни данни от Министерство на земеделието и храните за географския обхват на специализираните слоеве от Системата за идентификация на земеделските парцели( СИЗП) за физически блокове за 2022 и 2023 г. [ 27 ].

Изчислени са следните водни индекси за идентифициране и екстрахиране на водни в QGIS среда: индекс на нормализирана разлика на воден индекс( NDWI), Sentinel водна маска( SWM) и индекс на водното съотношение( WRI)( табл. 1).

Таблица 1. Изчислените спектрални водни индекси

От получените резултати е екстрахирана водната площ на яз. „ Батак“ чрез избор на прагови стойности на хистограмата на всеки един от тях( инструмент Threshold to ROI на QGIS) [ 29 ].

На базата на комбинацията на спектралните канали B4( червен), B3( зелен) и B1( аерозолен) за двете изображения е извършено сегментиране на изображенията с цел екстрахиране на водната площ на яз. „ Батак“ чрез използване на алгоритъм Seeded Region Growing [ 4 ] като получените полигони( сегменти) за района на изследване( 46 206) са групирани в 255 клъстера чрез класификация без обучение – метод „ K-means cluster analysis“. За на класификация с обучение след сегментацята на изображенията са използвани тестови участъци( training areas) в 2 класа – „ повърхностен воден обект“ и „ суша“. За извършване на класификацията с обучение е използван Maximum Distance метод. За валидиране на резултатите са генерирани съответно 2858 контролни точки, чрез използване на едромащабни изображения на Google Earth Engine. За обработка на всички използвани данни, междинни и крайни резултати са използвани още редица ГИС-функции – георефериране, изрязване, сегментиране, дескриптивна статистика, визуализация и др.

ГКЗ 1-2’ 2025 27