Ниже — компактная, но практичная методика оценки влияния обнаруженных искусственных насыпей на водоотведение, устойчивость склонов и экосистему, а также набор дистанционных методов и рабочих подходов для мониторинга изменений.

Первичная картографическая и геометрическая оценка (использовать LiDAR как основу)

DEM/DSM и оформление базовых карт:Построить высокоточные DEM/DSM из LiDAR (плотность точек ≥ 4–8 pts/m² для карьера; для критичных участков UAV‑LiDAR или фотограмметрия).Выделить насыпи как объёмы (DSM–DEM) — расчёт объёма, высоты, крутизны откосов.Сгенерировать карты уклона, экспозиции, кривизны и локальной топографической шероховатости.Цель: понять геометрию насыпи, объём материала, критические уклоны и изменение микростока.

Влияние на водоотведение (гидрология)

Гидрологический анализ на DEM:Выделить потоки, бассейны, точки переливов, изменить сеть стоков с текущими насыпями и без них (сценарный анализ — «до/после»).Рассчитать изменение площади водосбора, плотности стоков, времени концентрации и накопления воды (flow accumulation, flow direction).Моделирование стока и паводков:Простое: SCS-CN, для оценки изменения поверхностного стока при разных покрытий.Продвинутое: HEC-HMS/Hec-RAS (1D/2D) для моделирования потоков и зон затопления при ливнях.Инструменты удалённого зондирования для водных параметров:NDWI/MNDWI/AWEI по Sentinel‑2/Landsat для выявления новых водоёмов/заболачиваний.Показатели мутности/взвешенных веществ: отношение red/green (Sentinel‑2) — индикаторы эрозии/осадков ниже по течению.Рекомендации по разрешению/частоте:DEM/LiDAR — разово и после значительных работ/ливней.Sentinel‑2 (10 м, 5–10 дн) — регулярный мониторинг водоносности и появлений водоёмов.UAV/аэросъёмка — после крупных событий или для верификации.

Устойчивость склонов и деформации

Геометрические индикаторы риска:Карта углов наклона; критические зоны, где уклон > удельного критического значения для материала (потребуется геотехническая информация).Топографический индекс влажности (TWI), кривизна и накопление воды — зоны повышенной подмывки/прослаивания.Дистанционные методы деформационного мониторинга:InSAR / DInSAR (Sentinel‑1, ALOS‑2, TerraSAR‑X): выявление медленных вертикальных и линейных смещений (мм–см уровень). Подходы: PS‑InSAR, SBAS.UAV‑фотограмметрия/Structure-from-Motion: высокоточное (мм–см) сравнение DEM в разные времена (DEM differencing).Тайм-серии LiDAR (если есть) — прямое оценивание изменений объёма и акумуляции/эрозии.Геотехническое моделирование:При наличии данных о материалах/воде — расчёт запаса устойчивости (FOS) методами предельного равновесия (Limit Equilibrium), TRIGRS для гидромеханической чувствительности.Без данных — эмпирические карты подверженности оползням (логистическая регрессия / Random Forest) с факт. данными о срабатываниях.Полевая верификация:Установить контрольные точки GNSS/inclinometers, пьезометры для уровня грунтовых вод, вырезы/лабораторные испытания грунтов.

Экосистема и биогеохимические эффекты

Растительность и панель биомассы:NDVI, EVI, SAVI (Sentinel‑2, Landsat) — потеря/восстановление покрова.Временные ряды (LandTrendr/BFAST/CCDC) для детектирования деградации, восстановления или вторжения инвазивов.Видовой состав и стресс:Гиперспектраль (EnMAP, PRISMA, airborne, UAV‑гиперспектр): классификация видов, оценка стрессов (хлорофилл, LAI), определение золы/солей/глинистых минералов на поверхности.Индексы стресса: MSI (Moisture Stress Index), PRI (Photochemical Reflectance Index).Почва и эрозия:Индексы оголённых почв/голой поверхности: BSI, Bare Soil Index.RUSLE для оценки эрозионного риска с использованием карт покрова, крутизны, и осадков.Влияние на водоёмы:Мониторинг мутности, хлорофилла, нефтепродуктов (по спектральным аномалиям и термальным аномалиям) с Sentinel‑2/ Landsat/Planet.Биологическая полезность:Карты клиньев/фрагментации местообитаний; оценить коридоры миграции и площадь утраченных местообитаний.

Какие датчики/платформы и почему

Бесплатные опции:Sentinel‑2 (10 м, мультиспектраль) — вегетация, вода, инденты изменения; Sentinel‑1 (C‑band SAR) — деформации и влажность, круглогодично.Landsat 8/9 (30 м + термальный) — исторический ряд с 1980-х.Коммерческие/высокое разрешение:PlanetScope (3–5 м, ежедневный) — оперативный мониторинг работ.WorldView/GeoEye (0.3–1 м) — детальная карта откосов, объёмы.Гиперспектраль:EnMAP, PRISMA (30 м) — качество спектральных данных для минерало- и фитосоставов.Airborne/UAV гиперспектрал для локальных высокоточных задач (0.5–5 м).SAR/Deformation:Sentinel‑1 — регулярный InSAR; ALOS‑2/ L‑band — лучше для растительности; TerraSAR‑X/COSMO — коммерческие для точной DInSAR.Термальные:Landsat TIR (30–100 м), ECOSTRESS/airborne для выявления тепловых аномалий (выходы жидкости, прогрев).

Методы временных рядов и CHANGE‑DETECTION

Алгоритмы/подходы:Pixel‑based: NDVI/NDWI/BSI тренды, пороговый анализ.Time‑series frameworks: LandTrendr, BFAST, CCDC — автоматическое обнаружение изменения дат/темпов.DEM differencing (DoD) для расчёта эрозии/насыпей (статистическая оценка значимости изменений, минимальный уровень детекции).Change vector analysis, Spectral Unmixing, SAM для гиперспектра.Средства и платформы:Google Earth Engine — массовая обработка Sentinel/Landsat/DEM и временных рядов.SNAP, ISCE, StaMPS, PyRate — InSAR и спутниковая интерферометрия.PDAL, LAStools — LiDAR‑обработка; QGIS/GRASS/SAGA — ГИС‑анализ.

Практический рабочий процесс (рекомендуемая последовательность)

Шаг 1. Подготовка баз: LiDAR → DEM/DSM → карта насыпей (объёмы, уклоны).Шаг 2. Быстрая гидрологическая оценка: flow modeling, выявление новых зон накопления, сравнение «с/без насыпи».Шаг 3. Базовый дистанционный мониторинг: установить набор индексов (NDVI, NDWI, BSI), настроить автоматический тайм‑сервер в GEE, Sentinel‑1 InSAR для деформаций.Шаг 4. Оценка устойчивости: карты риска (угол, TWI, крутизна) + инициировать геотехнические разведки (бурение, лаборатория).Шаг 5. Подробный биогеоанализ: гиперспектр/аэросъёмка для видов и минералов, оценка эрозии (RUSLE), мониторинг качества воды.Шаг 6. Постоянный мониторинг: создать дашборд/систему оповещений (например, при смещении > порог или падении NDVI), периодические UAV‑миссии после сильных дождей.

Валидация и полевая работа

Обязательны: GNSS‑контрольные точки, фотофиксация, пробоотбор грунтов (плотность, грансостав, влажность), установка пьезометров и инклинометров в критичных местах.Проверка дистанционных выводов (деформация, водообласти, растительность) минимум 1 раз в сезон и после аномальных событий.

Рекомендации по частоте контроля (пример)

Высокий риск (активная разработка, дождливый сезон, большие насыпи): Sentinel‑1/2 — еженедельно; UAV/LiDAR — после каждого крупного рабочего этапа/ливня; InSAR постоянный анализ.Средний риск: Sentinel‑2/Landsat — каждые 2–4 недели; Sentinel‑1 — каждые 12 дн.Низкий риск/фон: ежемесячные/сезонные проверки.

Ожидаемые результаты и показатели для отчёта

Карты объёмов и изменённых стоков; сценарии паводков «до/после».Карты зон потенциальной нестабильности (FOS при наличии данных).Тайм‑серии NDVI/NDWI, сигнальные сообщения о деградации/восстановлении.InSAR‑график смещений с пояснениями (мм/год) и контрольные GNSS‑данные.Рекомендации по инженерным мерам (дренаж, антэрозионные барьеры, стабилизация уклонов, пересадка растительности).

Инструменты и модели, которые рекомендую применять

GEE, SNAP, QGIS, GRASS, SAGA, PDAL/LAStools, ISCE/StaMPS/PyRate, HEC‑RAS/HEC‑HMS, SWAT/HEC‑RAS, TRIGRS, R/Python (scikit‑learn для ML‑карт подверженности), ArcGIS (если доступен).

Ограничения и риски

Дистанционные оценки склоновой устойчивости дают вероятностную картину — без геотехданных нельзя дать точный FOS.InSAR плохо работает на сильно растущей/неровной поверхности и в густой растительности.Гиперспектр требователен к валидации и освещению — лучше сочетать с полевыми образцами.

Если нужно, могу:

Составить детальный план мониторинга (с указанием площадей, конкретных датчиков и расписанием полётов) при условии, что Вы пришлёте координаты участка, плотность LiDAR, исторические спутниковые снимки и приоритетные риски (водоотведение/оползни/экология).Помочь с подбором алгоритмов (скрипты GEE, примерный пайплайн InSAR или DEM differencing).