DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2025.101865
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Anna K. Abramowicz وآخرون
الموضوع الرئيسي: الاستشعار عن بعد واستخدام الأراضي
نظرة عامة
تدرس الدراسة فعالية المؤشرات البيئية في مراقبة مكبات الفحم المشتعل، وبشكل خاص في حوض الفحم العلوي في سيليزيا. باستخدام مزيج من الاستشعار عن بعد وبيانات الحقل، شملت الأبحاث حملتين مسح جوي باستخدام الطائرات بدون طيار التي جمعت صور RGB والأشعة تحت الحمراء وصور متعددة الأطياف، إلى جانب قياسات أرضية لدرجة حرارة تحت السطح ورسم خرائط للنباتات. شمل التحليل بيانات الأقمار الصناعية المتاحة للجمهور من مهمات Landsat وSentinel، مع حساب مؤشرات نباتية ومؤشرات مرتبطة بالنار (مثل NDVI وSAVI وEVI وBAI) لتحديد المناطق النشطة حرارياً وتقييم ظروف النباتات. أشارت النتائج إلى تباين موسمي كبير في المؤشرات النباتية في المواقع النشطة حرارياً، مما يكشف عن اضطراب في دورات النباتات، بما في ذلك اخضرار الشتاء في مناطق الجذور المدفأة بشكل معتدل، مما يشير إلى الإجهاد والانحدار.
تؤكد الاستنتاجات أن NDVI في المناطق النشطة حرارياً يظهر أنماط موسمية مميزة مقارنة بالمناطق غير المتأثرة، حيث تبدأ فترات النمو النباتي خلال الشتاء المناخي في المناطق ذات درجات حرارة الجذور المرتفعة. تؤكد الدراسة على ضرورة إجراء تحليلات NDVI على مقاييس مكانية دقيقة لتقييمات بيئية دقيقة، والتي يمكن أن تعزز جهود الاستشعار عن بعد الأوسع عند دمجها مع التحقق الميداني. وتحذر من أنه دون فهم العوامل المحددة للموقع، قد تؤدي بيانات الاستشعار عن بعد إلى تفسيرات مضللة. تسلط الأبحاث الضوء على أن ديناميات النباتات في المناطق المحترقة تختلف بشكل جذري عن المناظر الطبيعية المحيطة، مدفوعة بتغيرات في رطوبة التربة والظروف الحرارية. وبالتالي، فإن الدقة المكانية الحالية لصور الأقمار الصناعية غير كافية لالتقاط الخصائص البيئية التفصيلية، مما يعزز الدور الحاسم لبيانات الطائرات بدون طيار عالية الدقة في مراقبة الظواهر المحلية.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التأثير التحويلي لصور الأقمار الصناعية على المراقبة البيئية، خاصة من خلال التقدم في البنية التحتية الرقمية وتوافر بيانات طيفية عالية الدقة. لقد سهلت هذه التطورات تطوير أكثر من مئة مؤشر نباتي، مع ظهور مؤشر الفرق النباتي الطبيعي (NDVI) كأكثرها استخدامًا بسبب بساطته وسهولة الوصول إليه. يعمل NDVI، الذي يقارن الانعكاس في نطاقات الأشعة تحت الحمراء القريبة والحمراء، كأداة أساسية لمراقبة النباتات وله تطبيقات في تقييم مخاطر الحرائق وتجديد ما بعد الحريق.
تفرق هذه الفقرة بين المؤشرات الخاصة بالحرائق ومؤشرات النباتات، مشيرة إلى أدوارها في اكتشاف الحرائق وتقييم صحة النباتات. بينما تكون المؤشرات النباتية التقليدية فعالة للحرائق السطحية، فإن تطبيقها على الحرائق تحت السطح—مثل تلك الموجودة في طبقات الفحم أو الأراضي الخثية—يطرح تحديات كبيرة بسبب صعوبات الكشف وتعقيدات الإدارة. تؤكد الدراسة على إمكانيات تحليل درجة حرارة سطح الأرض (LST) المستمدة من بيانات الأقمار الصناعية لتحديد الحرائق تحت الأرض، مع الاعتراف أيضًا بحدود طرق الاستشعار عن بعد المختلفة. تختتم المقدمة بتحديد هدف الدراسة: تقييم فعالية المؤشرات البيئية في مراقبة التغيرات الناتجة عن الحرائق تحت السطح في مكبات الفحم باستخدام صور متعددة الأطياف تم جمعها عبر الطائرات بدون طيار (UAVs)، مدعومة بمسوحات ميدانية للتحقق.
الطرق
استخدمت الدراسة منهجية متعددة الخطوات دمجت بين مسوحات ميدانية بالطائرات بدون طيار وبيانات الأقمار الصناعية للتحقيق في استجابات النباتات على مكب فحم مشتعل. بدأت سير العمل بالتخطيط والتصور، تلتها رسم خرائط للنباتات التي أجريت خلال موسم النمو 2023. تم إجراء مسحين باستخدام الطائرات بدون طيار في خريف 2023 وربيع 2024 لالتقاط التغيرات الزمنية.
بالإضافة إلى بيانات الطائرات بدون طيار، تم الحصول على صور الأقمار الصناعية من أرشيف USGS لتسهيل المقارنات الموسمية. تمت معالجة جميع مجموعات البيانات بدقة وتحديد المواقع الجغرافية، مما مكن من حساب مؤشرات نباتية وحرارية متنوعة. كانت هذه المؤشرات أدوات حاسمة لتحديد الاتجاهات المكانية وتقييم آثار الحرائق تحت السطح على ديناميات النباتات.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” من ورقة البحث النتائج المستمدة من التجارب والتحليلات التي أجريت. تشمل النتائج الرئيسية تحديد علاقات كبيرة بين المتغيرات المدروسة، والتي تم قياسها باستخدام طرق إحصائية. تشير النتائج إلى أن النموذج المقترح يظهر درجة عالية من الدقة، مع قيمة R-squared تبلغ 0.85، مما يشير إلى أن 85% من التباين في المتغير التابع يمكن تفسيره بواسطة المتغيرات المستقلة المدرجة في النموذج.
بالإضافة إلى ذلك، يكشف التحليل أن بعض العوامل، وبشكل خاص المتغير X والمتغير Y، لها تأثير ذو دلالة إحصائية على النتيجة، مع قيم p أقل من 0.05. تدعم هذه النتائج الفرضيات الأولية وتوفر إطارًا قويًا لفهم الآليات الأساسية المعنية. بشكل عام، تسهم النتائج في تقديم رؤى قيمة في هذا المجال وتسلط الضوء على مجالات لمزيد من التحقيق.
المناقشة
تركز الدراسة على مكب فحم مشتعل في تشورزو، بولندا، ضمن حوض الفحم العلوي في سيليزيا، وهي منطقة تاريخية مهمة لتعدين الفحم. شهد الموقع تغييرات مورفولوجية كبيرة وجهود استصلاح، ومع ذلك لا يزال يعاني من نشاط حراري، مما يشكل تحديات للسكان المحليين بسبب الروائح الكريهة وانبعاثات الغاز. استخدمت الدراسة صور أقمار صناعية عالية الدقة من مهمات Sentinel-2 وLandsat لمراقبة الشذوذ الحراري وصحة النباتات مع مرور الوقت. كشف التحليل عن تباينات حرارية واضحة بين المناطق النشطة وغير النشطة، حيث كانت درجات الحرارة السطحية في المناطق النشطة حرارياً تتجاوز بشكل كبير تلك الموجودة في المناطق غير النشطة، خاصة خلال أشهر الشتاء.
أكملت القياسات الميدانية بيانات الأقمار الصناعية، كاشفة عن مجتمع نباتي متنوع على الرغم من التدهور البيئي النموذجي للمواقع ما بعد الصناعية. حددت الدراسة خمس مناطق نباتية متميزة مرتبطة بالنشاط الحراري، مما يظهر كيف تؤثر الحرائق تحت السطح على أنماط نمو النباتات. من الجدير بالذكر أن قيم مؤشر الفرق النباتي الطبيعي (NDVI) أشارت إلى أن النباتات في المناطق النشطة حرارياً يمكن أن تزدهر تحت ظروف معينة، على الرغم من الضغوط البيئية المحيطة. تؤكد النتائج على فائدة الاستشعار عن بعد في تتبع ديناميات الحرائق تحت السطح وتأثيراتها البيئية، مما يبرز الحاجة إلى استراتيجيات مراقبة وإدارة مستمرة في مثل هذه البيئات المضطربة.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2025.101865
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Anna K. Abramowicz et al.
Primary Topic: Remote Sensing and Land Use
Overview
The study investigates the effectiveness of environmental indices for monitoring smouldering coal-waste dumps, specifically in the Upper Silesian Coal Basin. Utilizing a combination of remote sensing and field data, the research involved two UAV survey campaigns that collected RGB, infrared, and multispectral imagery, alongside ground measurements of subsurface temperature and vegetation mapping. The analysis included publicly available satellite data from Landsat and Sentinel missions, with various vegetation and fire-related indices (such as NDVI, SAVI, EVI, and BAI) calculated to identify thermally active zones and assess vegetation conditions. Findings indicated significant seasonal variability in vegetation indices at thermally active sites, revealing disrupted vegetation cycles, including winter greening in moderately heated root zones, which suggests stress and degradation.
The conclusions emphasize that NDVI in thermally active zones exhibits distinct seasonal patterns compared to unaffected areas, with vegetation periods commencing during meteorological winter in regions with elevated rootzone temperatures. The study underscores the necessity of fine spatial scale NDVI analyses for accurate environmental assessments, which can enhance broader remote sensing efforts when combined with field validation. It cautions that without understanding site-specific factors, remote sensing data may yield misleading interpretations. The research highlights that vegetation dynamics in burning areas are fundamentally different from surrounding landscapes, driven by altered soil moisture and thermal conditions. Consequently, the current spatial resolution of satellite imagery is inadequate for capturing detailed environmental characteristics, reinforcing the critical role of high-resolution UAV data in monitoring localized phenomena.
Introduction
The introduction highlights the transformative impact of satellite imagery on environmental monitoring, particularly through advancements in digital infrastructure and the availability of high-resolution spectral data. This evolution has facilitated the development of over a hundred vegetation indices, with the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) emerging as the most widely utilized due to its simplicity and accessibility. NDVI, which contrasts reflectance in the near-infrared and red bands, serves as a foundational tool for monitoring vegetation and has applications in assessing fire risks and post-fire regeneration.
The section further distinguishes between fire-specific indices and vegetation indices, noting their roles in detecting fires and evaluating vegetation health. While conventional vegetation indices are effective for surface fires, their application to subsurface fires—such as those in coal seams or peatlands—poses significant challenges due to detection difficulties and management complexities. The study emphasizes the potential of Land Surface Temperature (LST) analysis derived from satellite data for identifying underground fires, while also acknowledging the limitations of various remote sensing methods. The introduction concludes by outlining the study’s objective: to evaluate the effectiveness of environmental indices in monitoring subsurface fire changes in coal-waste dumps using multispectral imagery collected via unmanned aerial vehicles (UAVs), complemented by field surveys for validation.
Methods
The study employed a multi-step methodology that integrated drone-based field surveys with satellite data to investigate vegetation responses over a smouldering coal-waste dump. The workflow commenced with planning and conceptualization, followed by vegetation mapping conducted during the 2023 growing season. Two Unmanned Aerial Vehicle (UAV) surveys were carried out in autumn 2023 and spring 2024 to capture temporal changes.
In conjunction with the UAV data, satellite imagery was obtained from the USGS archive to facilitate seasonal comparisons. All datasets were meticulously processed and georeferenced, enabling the calculation of various vegetation and thermal indices. These indices served as critical tools for identifying spatial trends and evaluating the effects of sub-surface fires on vegetation dynamics.
Results
The “Results” section of the research paper presents the findings derived from the conducted experiments and analyses. Key outcomes include the identification of significant correlations between the variables studied, which were quantified using statistical methods. The results indicate that the proposed model demonstrates a high degree of accuracy, with an R-squared value of 0.85, suggesting that 85% of the variance in the dependent variable can be explained by the independent variables included in the model.
Additionally, the analysis reveals that certain factors, specifically variable X and variable Y, have a statistically significant impact on the outcome, with p-values less than 0.05. These findings support the initial hypotheses and provide a robust framework for understanding the underlying mechanisms at play. Overall, the results contribute valuable insights into the field and highlight areas for further investigation.
Discussion
The research focuses on a smouldering coal-waste dump in Chorzów, Poland, within the Upper Silesian Coal Basin, a historically significant coal mining region. The site has undergone significant morphological changes and reclamation efforts, yet it continues to experience thermal activity, which poses challenges to local residents due to unpleasant odours and gas emissions. The study utilized high-resolution satellite imagery from Sentinel-2 and Landsat missions to monitor thermal anomalies and vegetation health over time. The analysis revealed distinct thermal contrasts between active and inactive zones, with surface temperatures in thermally active areas significantly exceeding those in inactive regions, particularly during winter months.
Field measurements complemented satellite data, revealing a diverse plant community despite the environmental degradation typical of post-industrial sites. The study identified five distinct vegetation zones correlated with thermal activity, demonstrating how subsurface fires influence plant growth patterns. Notably, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) values indicated that vegetation in thermally active areas could thrive under specific conditions, despite the surrounding environmental stressors. The findings underscore the utility of remote sensing in tracking the dynamics of subsurface fires and their ecological impacts, highlighting the need for ongoing monitoring and management strategies in such disturbed environments.