Кратко о роли: ГИС — ключевой инструмент для пространственного мониторинга, оценки динамики и поддержки управленческих решений по зеленым зонам: интегрирует данные, автоматизирует расчёты индикаторов, визуализирует приоритеты и моделирует сценарии.
Рекомендуемые слои данных
- Базовая картография (ОКН, кадастр, улицы, здания).
- Спутниковые и аэрофотоснимки (мульти-/гиперспектральные) — для классификации и временных рядов.
- LULC / векторные/растровые карты землепользования.
- Крона деревьев / маска растительности (деревья, газоны, кустарник) — из классификации или LiDAR.
- LiDAR/цифровые модели рельефа и высот крон (структура растительности).
- Индексы вегетации (NDVI, EVI) — временные ряды.
- Социально-демографические слои (плотность населения, уязвимые группы).
- Инфраструктура (дорожная сеть, тропы, остановки транспорта).
- Качество воздуха, температура (метео/термосети), шумовые данные.
- Гидрологические слои (дренаж, зоны подтопления).
- Биологические данные (видовой состав, биоразнообразие) и данные о содержании/обслуживании (планы посадок, инвентаризация деревьев).
Ключевые индикаторы (с формулами)
- Процент зелёного покрытия в районе: $\text{Green\%}=\frac{A_{\text{green}}}{A_{\text{total}}}\times 100\%$.
- Крона/покров деревьев (канопи): $\text{Canopy\%}=\frac{A_{\text{canopy}}}{A_{\text{area}}}\times 100\%$.
- Изменение площади зелёных зон за период: $\Delta \%=\frac{A_t-A_{t-1}}{A_{t-1}}\times 100\%$.
- Зеленые зоны на душу населения: ${\text{m}}^2/\text{capita}=\frac{A_{\text{green}}}{N_{\text{population}}}$.
- Доступность (пример): доля населения в радиусе $300\text{м}$: $\text{Access\%}=\frac{N_{\le 300\text{m}}}{N_{\text{total}}}\times 100\%$.
- Индексы фрагментации: средний размер пятна, плотность пятен, edge density (числовые метрики из Fragstats).
- Индекс здоровья растительности (средний NDVI): $\overline{\text{NDVI}}=\frac{1}{n}{\sum }_{i=1}^n{\text{NDVI}}_i$.
- Урбанистический тепловой индекс: разница среднетемпературных значений зелёных зон и фона: $\Delta T={\overline{T}}_{\text{non-green}}-{\overline{T}}_{\text{green}}$.
- Углеродный запас/биомасса (по формуле allometric с учётом высоты/диаметра через LiDAR или инвентаризационные коэффициенты).
Методы анализа и обработки
- Классификация растров (супервизированная, Random Forest/CNN, object-based) для выделения типов растительности.
- Change detection: построчное сравнение, индексы разности (NDVI diff), временные ряды (включая непрерывный мониторинг с Sentinel).
- LiDAR-анализ для высот крон, плотности объёма и оценки биомассы.
- Пространственная статистика: автокорреляция (Moran's I), hotspot-анализ (Getis-Ord) для выявления кластеров деградации/улучшения.
- Ландшафтная экология: Fragstats/метрики фрагментации, связности (connectivity, least-cost path, graph metrics).
- Сетевой анализ доступности: буферизация, сеть-проходимость (walkability), расчет времени/расстояния до рекреации.
- Интерполяция полевых/датчиковых данных (кригинга) для карт температуры и качества воздуха.
- Машинное обучение для предсказания убыли зелёных зон или идентификации высокорисковых участков.
- Мультикритериальный анализ (MCDA) и взвешивание при выборе приоритетов защиты/озеленения.
- Сценарное моделирование и имитация (урбанистическое развитие, гидрологические сценарии, климатические тренды).
Как использовать результаты для управленческих решений
- Карты приоритетов для сохранения/восстановления (учитывая уязвимость, доступность и биоразнообразие).
- KPI для мониторинга (целевые значения Green\%, canopy\%, m^2/person и т. п.) и автоматические алерты при превышении порогов.
- Планирование посадок и ухода по приоритетным зонам и видам (на основе инвентаризации и прогнозов выживаемости).
- Оценка воздействия застройки/проекта (экосервисный баланс, оценка снижения CO2, охлаждающий эффект).
- Поддержка нормативов (минимум зелёного покрытия, стандарты доступности — например, доля населения в радиусе $300\text{м}$ и $500\text{м}$).
- Мониторинг эффективности мер (до/после, годовые отчёты по $\Delta \%$ и $\overline{\text{NDVI}}$).
Короткое резюме: сочетание спутниковых временных рядов, LiDAR, инвентаризации деревьев, сенсорных данных и социально-демографических слоёв в ГИС + методы классификации, пространственной статистики, сетевого анализа и MCDA даёт оперативную, количественную и прозрачную базу для принятия решений по сохранению, восстановлению и управлению зелёными зонами мегаполиса.