К вопросу оценки объемов дражных отвалов россыпной золотодобычи и изучения их поверхности с использованием данных дистанционного зондирования Земли

В статье рассматривается методика расчёта объёма дражных отвалов, образованных в результате разработки месторождений россыпного золота юга Дальнего Востока, с использованием данных дистанционного зондирования Земли. Рассмотрено применение цифровых моделей рельефа SRTM, ASTER, ALOS, Copernicus, FABDEM и GEDTM. Для повышения точности расчётов в условиях значительной протяжённости и неоднородности рельефа, использовался модифицированный алгоритм построения диаграммы Вороного для сегментации территорий с дражными отвалами. Проведён сравнительный анализ результатов расчёта объёма отвалов на двух участках – вблизи села Бриакан (Хабаровский край) и реки Джалинда (Амурская область), с учётом и без высоты растительного покрова. Выявлены ограничения применения различных цифровых моделей рельефа, и предложены пути повышения точности оценки объёма территорий с дражными отвалами, что имеет важное значение как для оценки экологического воздействия, так и для планирования потенциальной повторной переработки техногенных образований. Для оценки воздействия на почвенный покров и растительность произведен расчет вегетационных индексов. Установлены особенности процессов естественного восстановления растительности, с использованием в том числе и портала Вега-science для определения произрастающих типов леса. Определены границы территорий с дражными отвалами, и рассчитана карта здоровья растительности путём расчёта индекса EVI (Enhanced Vegetation Index).

1. Литвинцев В.С., Усиков В.И., Озарян Ю.А., Алексеев В.С. (2021). Метод дистанционного зондирования Земли в составе работ по оценке объемов техногенного сырья и экологической обстановки при эксплуатации россыпей. Георесурсы, 23(4), c. 116–123. https://doi.org/10.18599/grs.2021.4.13

2. Лупян Е.А., Константинова А.М., Балашов И.В., Кашницкий А.В., Саворский В.П., Панова О.Ю. (2020). Разработка системы анализа состояния окружающей среды в зонах расположения крупных промышленных объектов, хвостохранилищ и отвалов. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 17(7), с. 243–261. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-7-243-261

3. Мирзеханов Г.С., Мирзеханова З.Г. (2013). Ресурсный потенциал техногенных образований россыпных месторождений золота. Москва: ООО «МАКС Пресс», 288 с.

4. Озарян Ю.А. (2019). ГИС-технологии – инструмент оценки возможности естественного восстановления растительности на нарушенных горными работами участках. Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал), (S37), c. 543–550. https://doi.org/10.25018/0236-1493-2019-11-37-543-550

5. Alsayed, A., Nabawy, M.R. (2023). Stockpile volume estimation in open and confined environments: a review. Drones, 7(8), 537. https://doi.org/10.3390/drones7080537

6. European Environment Agency (2020). Copernicus Digital Elevation Model (Copernicus DEM). https://land.copernicus.eu/imagery-in-situ/eu-dem

7. Ho Y.F., Grohmann C.H., Lindsay J., Reuter H.I., Parente L., Witjes M., Hengl T. (2025). Global Ensemble Digital Terrain modeling and parametrization at 30 m resolution (GEDTM30): a data fusion approach based on ICESat-2, GEDI and multisource data. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-6280607/v1

8. Khasanov K. (2020). Evaluation of ASTER DEM and SRTM DEM data for determining the area and volume of the water reservoir. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 883(1), 012063. https://doi.org/10.1088/1757-899X/883/1/012063

9. Li H., Zhao J., Yan B., Yue L., Wang L. (2022). Global DEMs vary from one to another: an evaluation of newly released Copernicus, NASA and AW3D30 DEM on selected terrains of China using ICESat-2 altimetry data. International Journal of Digital Earth, 15(1), pp. 1149–1168. https://doi.org/10.1080/17538947.2022.2094002

10. Marsh C.B., Harder P., Pomeroy J.W. (2023). Validation of FABDEM, a global bare-earth elevation model, against UAV-lidar derived elevation in a complex forested mountain catchment. Environmental Research Communications, 5(3), 031009. https://doi.org/10.1088/2515-7620/acc56d

11. Schinteie R., Pinetown K., Douglas G., Sestak S. (2015). Literature review of dissolved hydrocarbons in groundwater with emphasis on the Australian Surat and Bowen basins. CSIRO, Australia, 86 p.

12. Simard M., Pinto N., Fisher J.B., Baccini A. (2011). Mapping forest canopy height globally with spaceborne lidar. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 116(G4). https://doi.org/10.1029/2011JG001708

13. Somvanshi S.S., Kumari M. (2020). Comparative analysis of different vegetation indices with respect to atmospheric particulate pollution using sentinel data. Applied Computing and Geosciences, 7, 100032. https://doi.org/10.1016/j.acags.2020.100032

14. Sun W., Liu S., Wang M., Zhang X., Shang K., Liu Q. (2023). Soil copper concentration map in mining area generated from AHSI remote sensing imagery. Science of The Total Environment, 860, 160511. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.160511

15. Tachikawa, T., Hato, M., Kaku, M., Iwasaki, A., Gesch, D., Oimoen, M., Zhang, Z., Danielson, J., Krieger, T., Curtis, B., Haase, J., Abrams, M. and Crippen, R. (2011). ASTER Global Digital Elevation Model Version 2. Tokyo: Ministry of Economy, Trade and Industry and National Aeronautics and Space Administration.

16. Tadono T., Ishida H., Oda F., Naito S., Minakawa K., Iwamoto H. (2014). Precise global DEM generation by ALOS PRISM. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2, pp. 71–76. https://doi.org/10.5194/isprsannals-II-4-71-2014

17. Takaku, J., Tadono, T. and Tsutsui, K. (2014). Generation of high resolution global DSM from ALOS PRISM, ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume II-4, pp. 243–248. https://doi.org/10.5194/isprsannals-II-4-243-2014

18. Worlanyo A.S., Jiangfeng L. (2021). Evaluating the environmental and economic impact of mining for post-mined land restoration and land-use: A review. Journal of Environmental Management, 279, 111623. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2020.111623

19. Yang L., Meng X., Zhang X. (2011). SRTM DEM and its application advances. International Journal of Remote Sensing, 32(14), pp. 3875–3896. https://doi.org/10.1080/01431161003786016