В НИУ МГСУ разработали метод автоматического выявления карстовых провалов по многолетним спутниковым снимкам

В Национальном исследовательском Московском государственном строительном университете разработана методика автоматизированного выявления потенциальных карстовых проявлений по многолетним рядам спутниковых наблюдений. Предложенный подход позволяет анализировать изменения земной поверхности, выделять участки с признаками формирования новых карстовых форм и объединять результаты в геоинформационную базу данных. Исследование выполнено на материалах Нижегородской области, где развитие карста представляет значимую геологическую опасность для освоения территорий и размещения инженерных сооружений.

Методика представлена в кандидатской диссертации Аси Йордановой Тодоровой «Геоэкологическая оценка закарстованных территорий в Нижегородской области с применением геоинформационных систем и геопространственных данных», подготовленной в НИУ МГСУ в 2026 году.

Работа посвящена проблеме обнаружения и мониторинга карстовых процессов на больших территориях.

Карст формируется в результате растворения природными водами определённых типов горных пород. В зависимости от геологического строения и гидрогеологических условий процессы растворения могут сопровождаться образованием подземных полостей, развитием зон разуплотнения, проседанием земной поверхности и появлением провальных воронок.

Для строительства особую опасность представляют локальные деформации и провалы, возникающие в пределах оснований зданий, транспортных сооружений и инженерных коммуникаций.

Развитие карста может происходить постепенно, однако отдельные проявления имеют внезапный характер. Поэтому инженерная оценка территории должна учитывать как уже известные карстовые формы, так и возможность появления новых опасных участков.

Традиционные способы исследования включают инженерно-геологическое картирование, бурение, геофизические исследования, анализ гидрогеологических условий и наблюдения за деформациями поверхности.

При этом обследование значительных по площади территорий исключительно наземными методами требует существенных затрат и времени.

Дистанционное зондирование Земли позволяет получать повторные сведения о состоянии поверхности и выявлять её изменения без непосредственного обследования каждого участка.

Однако автоматизированное определение карстовых проявлений по спутниковым данным представляет сложную задачу.

Поверхностные признаки карста могут иметь сравнительно небольшие размеры, быть частично закрыты растительностью или совпадать по форме с другими элементами рельефа.

Кроме того, изменения растительного покрова могут быть обусловлены сельскохозяйственной деятельностью, сезонными процессами, изменением влажности и другими факторами, не связанными с образованием провалов.

Поэтому использование спутниковых снимков требует не только визуального поиска характерных форм, но и разработки алгоритмов обработки многолетних временных рядов.

В исследовании НИУ МГСУ предложен подход, основанный на анализе мультиспектральных снимков спутников Sentinel-2.

Для обработки данных используется облачная геоинформационная платформа Google Earth Engine, позволяющая работать с большими массивами спутниковых наблюдений и выполнять вычисления без предварительной загрузки всех изображений на локальный компьютер.

Основной принцип метода заключается в сопоставлении характеристик исследуемой территории за различные годы.

В частности, анализируется динамика нормализованного разностного вегетационного индекса NDVI, характеризующего спектральные особенности растительности.

Индекс рассчитывается по отражательной способности поверхности в красном и ближнем инфракрасном диапазонах.

Изменение NDVI может указывать на нарушение состояния растительного покрова, в том числе в результате появления новых форм рельефа или изменения условий увлажнения поверхности.

Дополнительно в алгоритме используются характеристики яркости изображения в инфракрасном диапазоне.

Совместный анализ нескольких спектральных показателей позволяет выделять участки, на которых произошли изменения, потенциально связанные с развитием карстовых процессов.

Особое внимание уделено подготовке временных рядов.

Для уменьшения влияния сезонных факторов из обработки исключаются периоды со снежным покровом.

При анализе снимков также необходимо учитывать облачность, поскольку облака и их тени способны создавать ложные изменения спектральных характеристик поверхности.

В опубликованных материалах приведены программные процедуры отбора спутниковых изображений по дате, пространственным границам исследуемого участка и уровню облачности.

Для обработки используются доступные коллекции спутниковых данных, включая гармонизированные наборы Sentinel-2.

Алгоритм формирует изображения за отдельные временные интервалы и вычисляет характеристики, необходимые для последующего сравнения.

На основе анализа изменений создаётся пространственный слой потенциальных новых карстовых проявлений.

Полученные объекты представляются в виде векторной карты, которая может быть включена в геоинформационную базу данных.

Важное отличие такого подхода от обычной интерпретации отдельного спутникового снимка заключается в возможности выявлять изменения, произошедшие в течение определённого периода.

Это позволяет рассматривать территорию не только с точки зрения известных карстовых форм, но и с учётом возможного развития новых поверхностных проявлений.

В исследовании продемонстрировано использование многолетних рядов снимков Sentinel-2 для поиска объектов, потенциально появившихся после 2017 года.

Однако автоматически обнаруженный объект не следует сразу считать подтверждённым карстовым провалом.

Изменение спектральных характеристик может иметь различное происхождение, поэтому для установления геологической природы выделенного участка необходима дополнительная проверка.

Такая проверка может включать анализ снимков высокого пространственного разрешения, изучение геологического строения, сведения о ранее известных карстовых формах и наземные инженерно-геологические обследования.

Для повышения информативности результатов автор разработала методику формирования дополнительных геоинформационных слоёв.

Они содержат пространственные характеристики территории, которые могут влиять на развитие карстовых процессов или помогать при предварительной оценке карстоопасности.

В частности, рассматриваются характеристики геологической среды, особенности рельефа и другие пространственные факторы.

Полученные данные используются для предварительной геоэкологической оценки выявленных объектов.

Отдельным направлением исследования стало изучение корреляционных зависимостей между характеристиками территории и распространением карстовых проявлений.

Это позволяет оценивать, какие факторы наиболее тесно связаны с расположением известных карстовых объектов в пределах рассматриваемой области.

Вместе с тем наличие статистической зависимости не означает установления непосредственной причинной связи. Например, пространственное совпадение карстовых проявлений с определёнными характеристиками рельефа может отражать особенности геологического строения территории.

Поэтому результаты корреляционного анализа следует интерпретировать совместно с инженерно-геологическими данными.

Ещё одной задачей работы стала проверка возможностей спутниковой радиолокационной интерферометрии.

Этот метод основан на сопоставлении фаз радиолокационных сигналов, зарегистрированных при повторных съёмках, и при благоприятных условиях позволяет оценивать перемещения земной поверхности.

Радиолокационная интерферометрия широко применяется для исследования осадок, оползневых деформаций и других геодинамических процессов.

Однако её эффективность зависит от сохранения когерентности радиолокационного сигнала между съёмками.

Для исследованных сельских территорий Нижегородской области автор установила ограничения метода, связанные с изменением растительного покрова в тёплое время года и наличием снега в холодный период.

В результате многие пары изображений характеризовались недостаточной когерентностью, что снижало достоверность карт перемещений.

По итогам исследования сделан вывод о сравнительно низкой перспективности использования полученных интерферометрических карт для анализа карста в рассматриваемых условиях.

Этот результат представляет самостоятельный интерес для практики дистанционных инженерно-геологических исследований.

Он показывает, что применение спутниковой технологии необходимо обосновывать с учётом свойств земной поверхности, климатических условий и характера исследуемого геологического процесса.

Метод, хорошо работающий на открытых скальных участках или в городской застройке, может оказаться менее информативным на покрытых растительностью территориях.

Поэтому предложенный комплекс включает различные виды пространственной информации и не ограничивается одним типом спутниковых данных.

Для применения результатов исследования создана геоинформационная база данных, предназначенная для накопления сведений о карстовых формах и характеристиках территории.

Такой подход позволяет объединять результаты автоматизированного обнаружения потенциальных объектов, дополнительные пространственные параметры и материалы их проверки.

Практическое значение разработки заключается в возможности предварительного выделения участков, требующих повышенного внимания при инженерном освоении территории.

Для проектировщиков и инженерных изыскателей это может быть полезно при выборе площадок строительства, планировании маршрутов линейных сооружений и определении участков для более детальных исследований.

При этом спутниковый алгоритм не заменяет инженерно-геологические изыскания и не позволяет непосредственно определять глубину карстовых полостей, параметры разуплотнённых зон или несущую способность основания.

Его результаты прежде всего помогают обнаруживать потенциальные поверхностные проявления и формировать информационную основу для последующей оценки карстоопасности.

Методические результаты диссертации получили применение в учебном процессе НИУ МГСУ при преподавании инженерной геологии по специальности «Строительство уникальных зданий и сооружений».

В материалах работы также рассматривается возможность использования радиолокационных спутниковых данных для мониторинга опасных процессов на железнодорожной инфраструктуре.

Таким образом, исследование НИУ МГСУ представляет собой комплексную попытку объединить многолетние спутниковые наблюдения, автоматизированную обработку изображений и геоинформационные технологии для обнаружения и предварительной оценки карстовых проявлений.

Главная инженерная ценность разработки заключается в возможности систематического анализа больших территорий и выделения потенциально опасных участков, требующих дальнейшего обследования традиционными методами инженерной геологии и геофизики.