Цифровое моделирование рельефа для задач гидрологического анализа и территориального планирования в восточных и юго-восточных регионах Казахстана
Просмотры: 0 / Загрузок PDF: 0
DOI:
https://doi.org/10.32523/3107-278X-2026-156-3-142-160Ключевые слова:
Sentinel-1; InSAR; цифровая модель рельефа; DEM; SNAP; ArcGIS; гидрологический анализ; территориальное планирование; Казахстан.Аннотация
В статье представлена методика регионального цифрового моделирования рельефа по данным радиолокационной съемки Sentinel-1 SLC для Алматинской, Жетысуской, Жамбылской, Абайской и Восточно-Казахстанской областей. Цель исследования заключалась в создании геоинформационной основы для гидрологического анализа, оценки направлений поверхностного стока, выявления потенциальных зон аккумуляции воды и подтопления, морфометрического анализа и территориального планирования в условиях сочетания равнинных, предгорных и горных ландшафтов. Методика объединяет интерферометрическую обработку в SNAP и последующую постобработку DEM в ArcGIS. Подбор пар Sentinel-1 выполнялся с учетом временного интервала, совпадения орбиты и относительной орбиты, длины базовой линии, пространственного перекрытия и ожидаемой когерентности. Обработка включала проверку метаданных, S-1 Back Geocoding, коррекцию Enhanced Spectral Diversity, построение интерферограммы и слоя когерентности, Goldstein Phase Filtering, фазовую развертку в SNAPHU, геокодирование, мозаичное объединение, гидрокоррекцию и расчет производных слоев slope, aspect, hillshade, flow direction и flow accumulation. Полученные карты показывают выраженную высотную и морфоструктурную дифференциацию территории, хорошо разделяют равнинные, предгорные и горные зоны, а также поддерживают интерпретацию водоразделов, тальвегов и долинных систем. Модель может использоваться для выделения водосборов, противоэрозионного планирования, контурной организации агроландшафтов и подготовки сценариев оценки подтопления. При этом результат следует рассматривать как региональную аналитическую DEM; сантиметровая детализация требует интеграции с LiDAR, БПЛА-фотограмметрией или наземной геодезической съемкой.
Скачивания
Библиографические ссылки
Massonnet, D., & Feigl, K. L. (1998). Radar interferometry and its application to changes in the Earth’s surface. Reviews of Geophysics, 36(4), 441–500. https://doi.org/10.1029/97RG03139
Bamler, R., & Hartl, P. (1998). Synthetic aperture radar interferometry. Inverse Problems, 14(4), R1–R54. https://doi.org/10.1088/0266-5611/14/4/001
Hanssen, R. F. (2001). Radar interferometry: Data interpretation and error analysis. Kluwer Academic Publishers. https://doi.org/10.1007/0-306-47633-9
Bürgmann, R., Rosen, P. A., & Fielding, E. J. (2000). Synthetic aperture radar interferometry to measure Earth’s surface topography and its deformation. Annual Review of Earth and Planetary Sciences, 28, 169–209. https://doi.org/10.1146/annurev.earth.28.1.169
Pike, R. J., Evans, I. S., & Hengl, T. (2009). Geomorphometry: A brief guide. In T. Hengl & H. I. Reuter (Eds.), Geomorphometry: Concepts, software, applications. Developments in Soil Science, 33, 3–30. https://doi.org/10.1016/S0166-2481(08)00001-9
Reuter, H. I., & Nelson, A. D. (2009). Geomorphometry in ESRI packages. In T. Hengl & H. I. Reuter (Eds.), Geomorphometry: Concepts, software, applications. Developments in Soil Science, 33, 269–291. https://doi.org/10.1016/S0166-2481(08)00011-1
Arystanov, A., Karabkina, N., Sagin, J., Nurguzhin, M., King, R., & Bekseitova, R. (2024). Use of indices applied to remote sensing for establishing winter–spring cropping areas in the Republic of Kazakhstan. Sustainability, 16(17), 7548. https://doi.org/10.3390/su16177548
Kabzhanova, G., Arystanova, R., Bissembayev, A., Arystanov, A., Sagin, J., Nasiyev, B., & Kurmasheva, A. (2025). Remote sensing applications for pasture assessment in Kazakhstan. Agronomy, 15(3), 526. https://doi.org/10.3390/agronomy15030526
Arystanov, A., Sagin, J., Karabkina, N., Arystanova, R., Yermekov, F., Kabzhanova, G., Bekseitova, R., Aktymbayeva, A., & Kutymova, N. (2025). Automatic classification of agricultural crops using Sentinel-2 data in the rainfed zone of Southern Kazakhstan. Agronomy, 15(9), 2040. https://doi.org/10.3390/agronomy15092040
Arystanov, A., Sagin, J., Kabzhanova, G., Sarsekova, D., Bekseitova, R., Molzhigitova, D., Balkozha, M., Yeleuova, E., & Satvaldiyev, B. (2026). Winter cereal re-sowing and land-use sustainability in the foothill zones of Southern Kazakhstan based on Sentinel-2 data. Sustainability, 18(2), 1053. https://doi.org/10.3390/su18021053
Sarsekova, D., Sagin, J., Perzadayeva, A., Arystanova, R., Arystanov, A., Kezheneva, A., Jumassultanova, S., Satybaldiyeva, G., & Ospangaliyev, A. (2026). Farmers’ land sustainability improvement with soil, geology, and water retention assessment in North Kazakhstan. Sustainability, 18(3), 1316. https://doi.org/10.3390/su18031316
Arystanov, A., Arystanova, R., Boribay, E., Sagin, J., Karabkina, N., Sarsekova, D., Perzadayeva, A., Munaitpassova, A., Yelikbayeva, S., & Tleubekuly, E. (2026). Interannual dynamics of fallow land extent in North Kazakhstan based on Sentinel-2 data for the recent period (2021–2025). Agronomy, 16(10), 1008. https://doi.org/10.3390/agronomy16101008
Mukanov, Y., Arystanova, R., Sagin, J., Samarkhanov, K., Usmanov, T., Baisholanov, S., Arystanov, A., Koshim, A., Duisebek, B., & Zhukenova, A. (2026). A statistical analysis of multi-decadal trends in temperature, precipitation and drought indices in Eastern and Southeastern Kazakhstan between 1981 and 2023. Agronomy, 16(11), 1097. https://doi.org/10.3390/agronomy16111097
Kyrgyzbay, K., Usmanov, T., Sagin, J., Duisebek, B., Arystanova, R., Kulbekova, S., Utepov, A., & Amanzholova, R. (2026). Spatial assessment of flood susceptibility in the Abai Region, Kazakhstan. Water, 18(7), 817. https://doi.org/10.3390/w18070817
Torres, R., Snoeij, P., Geudtner, D., Bibby, D., Davidson, M., Attema, E., Potin, P., Rommen, B., Floury, N., Brown, M., Navas Traver, I., Deghaye, P., Duesmann, B., Rosich, B., Miranda, N., Bruno, C., L’Abbate, M., Croci, R., Pietropaolo, A., Huchler, M., & Rostan, F. (2012). GMES Sentinel-1 mission. Remote Sensing of Environment, 120, 9–24. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.05.028
Yagüe-Martínez, N., Prats-Iraola, P., Gonzalez, F. R., Brcic, R., Shau, R., Geudtner, D., Eineder, M., & Bamler, R. (2016). Interferometric processing of Sentinel-1 TOPS data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 54(4), 2220–2234. https://doi.org/10.1109/TGRS.2015.2497902
Foumelis, M., Delgado Blasco, J. M., Desnos, Y.-L., Engdahl, M., Fernández, D., Veci, L., Lu, J., & Wong, C. (2018). ESA SNAP–StaMPS integrated processing for Sentinel-1 persistent scatterer interferometry. In IGARSS 2018—2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 1364–1367. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8519545
Chen, C. W., & Zebker, H. A. (2002). Phase unwrapping for large SAR interferograms: Statistical segmentation and generalized network models. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 40(8), 1709–1719. https://doi.org/10.1109/TGRS.2002.802453
Tarboton, D. G. (1997). A new method for the determination of flow directions and upslope areas in grid digital elevation models. Water Resources Research, 33(2), 309–319. https://doi.org/10.1029/96WR03137
Sanders, B. F. (2007). Evaluation of on-line DEMs for flood inundation modeling. Advances in Water Resources, 30(8), 1831–1843. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2007.02.005
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Асет Амирханович, Ranida Arystanova, Гульнара Рашиденовна, Prof. Sagin , Нурай, Дарига, Айкерим (Автор)
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
