МЕТОДИ ВИЯВЛЕННЯ ВИБУХОНЕБЕЗПЕЧНИХ ДІЛЯНОК ДЛЯ ДОСЛІДЖЕННЯ СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКИХ ТЕРИТОРІЙ

Анотація

Вступ. Забруднення земель сільськогосподарського призначення вибухонебезпечними предметами (ВНП) внаслідок війни, розв'язаної РФ створює значну загрозу для життя та здоров'я аграріїв, а також перешкоджає відновленню сільськогосподарської діяльності. Виявлення та знешкодження ВНП є складним та небезпечним процесом, що вимагає комплексного підходу. Розглянуто основні типи наземних мін, що трапляються в Україні. Наведено основні демаскувальні фактори вибухонебезпечних предметів, проведено аналіз існуючих методів і технологій виявлення ВНП на землях сільськогосподарського призначення, оцінено їх переваги та недоліки.

Результати. Традиційні методи виявлення та знешкодження мін є трудомісткими, небезпечними та часто неефективними. Застосування комбінації різних методів виявлення ВНП (металодетектори, механічні методи, геофізичні методи, біофізичні, БПЛА з аерофотозйомкою й тепловізійним скануванням та іншими датчиками) та інтеграція сучасних технологій (засоби дистанційного зон-дування і штучний інтелект) дає змогу досягти максимальної ефективності обстеження та підвищити безпеку. Кожен метод має свої переваги та обмеження, а їх комбінування дозволяє компенсувати недоліки окремих методів. Наведено приклади практичного застосування виявлення ВНП за допомогою даних дистанційного зондування Землі, інструментів просторового аналізу ГІС та машинного навчання для аналізу сільськогосподарських угідь на прикладі тестових ділянок у Київській та Харківській областях.

Висновки. Використання БПЛА в гуманітарному розмінуванні має великий потенціал для зменшення ризиків та прискорення процесу очищення територій від вибухонебезпечних предметів. Аерофотозйомка та тепловізійне сканування з використанням БПЛА є ефективними для первинного огляду великих територій та виявлення потенційно небезпечних зон. Це дає змогу оптимізувати подальші роботи з використанням металодетекторів і геофізичних методів. Розвиток геоінформаційних систем у поєднанні з технологією штучного інтелекту є також допоміжним та перспективним. Використовуючи супутникові зображення і технології машинного навчання, штучний інтелект здатен аналізувати великі масиви даних для виявлення і класифікації змін у структурі земельних ресурсів, спричинених військовими діями і відігравати ключову роль в оперативному та точному моніторингу постраждалих територій.