Теоретичний матеріал та презентація до Теми №7

1. Роль ГІС у моніторингу ґрунтів

Геоінформаційні системи (ГІС) є ключовим інструментом для моніторингу стану ґрунтів, оскільки вони дозволяють інтегрувати просторові та атрибутивні дані в єдиному середовищі. Це забезпечує можливість відстежувати зміни ґрунтового покриву у часі та просторі, що особливо важливо для виявлення процесів деградації.

Завдяки ГІС можна створювати карти ерозії, засолення, забруднення та інших негативних явищ, які впливають на якість ґрунтів. Такі карти стають основою для прийняття управлінських рішень у сфері охорони земель.

Моніторинг ґрунтів у ГІС дозволяє поєднувати дані дистанційного зондування, польових вимірювань та статистичних джерел, що формує комплексну картину стану земельних ресурсів.

Таким чином, ГІС стає не лише інструментом картографування, а й платформою для аналітики, прогнозування та планування заходів з охорони ґрунтів.

Моніторинг ґрунтів – це система систематичних спостережень за станом ґрунтового покриву, оцінювання його параметрів, виявлення та прогнозування динаміки деградаційних процесів під впливом природних та антропогенних факторів [Burrough & McDonnell, 1998; 19].

Геоінформаційні системи (ГІС) виступають технологічним ядром сучасного моніторингу, забезпечуючи інтеграцію різнорідних даних (наземних, дистанційних, лабораторних) у єдиний просторово-часовий простір [7].

Ключові функції ГІС у ґрунтовому моніторингу

1.      Багаточасовий просторовий аналіз (Multi-temporal Analysis): відстеження просторової динаміки процесів деградації (дегуміфікації, деструкції структури, підтоплення, вторинного засолення) за часовими серіями спостережень [12, 19].

2.      Інтеграція дистанційного зондування Землі (ДЗЗ): детектування відкритої поверхні ґрунту та динаміки рослинного покриву за допомогою оптичних, мультиспектральних та радіолокаційних супутникових систем (Sentinel-1/2, Landsat-8/9, PlanetScope) та знімання з БПЛА [29].

3.      Моделювання та прогнозування: автоматизований розрахунок потенційних втрат ґрунту від водної та вітрової ерозії, виявлення осередків деструкції на основі інтеграції ЦМР та просторово-статистичних моделей [14, 26].

2. Використання баз даних у ґрунтозахисних дослідженнях

Бази даних забезпечують систематизацію та довгострокове збереження інформації про ґрунти, включаючи їхні фізико-хімічні властивості, результати лабораторних аналізів та дані моніторингу. Це дозволяє уникати дублювання інформації та забезпечує її доступність для різних користувачів.

У ґрунтозахисних дослідженнях бази даних є основою для накопичення знань про стан земельних ресурсів, що дає змогу проводити порівняльний аналіз у різних часових періодах.

Важливою особливістю є можливість інтеграції даних із різних джерел — державних кадастрів, міжнародних баз, супутникових систем спостереження. Це створює багатовимірну інформаційну основу для досліджень.

Таким чином, бази даних виступають стратегічним ресурсом, який забезпечує наукове обґрунтування заходів з охорони ґрунтів та підтримує процеси прийняття рішень.

Сучасні ґрунтозахисні дослідження вимагають опрацювання великих обсягів різнорідної інформації: агрохімічних показників лабораторних аналізів, морфологічних описів ґрунтових розрізів, параметрів рельєфу, матеріалів ДЗЗ та нормативно-правових обмежень [12].

Ефективне управління цими масивами забезпечується за рахунок створення Реляційних СУБД із просторовими розширеннями (Spatial DBMS), які формують основу Ґрунтових Інформаційних Систем (ҐІС / Soil Information Systems — SIS) [5, 12, 26].

Концептуальна та логічна структура бази геопросторових даних ґрунтового покриву

Ґрунтові дані мають чітку ієрархічну та просторово-зв'язану структуру. Для забезпечення 3-ї нормальної форми (3NF) та підтримки просторових відносин застосовується концептуальна модель «Сутність — Зв'язок» (Entity-Relationship Model, ERM) [12, 5, 26]:

Просторові розширення СУБД та стандарти OGC

Для роботи з геопросторовими даними реляційні СУБД (наприклад, PostgreSQL) доповнюються розширеннями (наприклад, PostGIS), які реалізують стандарти Консорціуму Open Geospatial Consortium (OGC) — Simple Feature Access for SQL [29].

Ключові переваги використання Просторових СУБД у ґрунтознавстві:

1.             Просторові типи даних: збереження векторних геометрій (POINT, LINESTRING, POLYGON, MULTIPOLYGON) та растрових масивів безпосередньо у таблицях бази даних.

2.             Просторові індекси (GiST / R-Tree): забезпечення миттєвого пошуку, просторових перетинів та просторових об'єднань (Spatial Join) серед мільйонів об'єктів.

3.             Просторові оператори та предикати: проведення обчислень на рівні SQL-запитів (ST_Area, ST_Buffer, ST_Intersection, ST_DWithin, ST_Contains) [29].

4.             Контроль цілісності геопросторових даних: атрибутивні обмеження (CHECK, FOREIGN KEY) та геометричні валідації (ST_IsValid, ST_MakeValid) запобігають появі топологічних помилок (самоперетинів, накладань полігонів).

3. Інтеграція ГІС та баз даних

Поєднання ГІС та баз даних створює потужну систему для комплексного аналізу стану ґрунтів. Просторові дані відображають географічне розташування об’єктів, тоді як атрибутивні дані пояснюють їхні властивості.

Інтеграція дозволяє виконувати складні запити, які враховують як геометрію, так і характеристики ґрунтів. Наприклад, можна визначиnи території з певним типом ґрунту, що одночасно перебувають у зоні ризику ерозії.
Цей підхід забезпечує багатовимірний аналіз, який неможливо здійснити без поєднання просторових та атрибутивних даних. Він відкриває можливості для моделювання процесів, прогнозування та створення тематичних карт.

У практиці охорони ґрунтів інтеграція ГІС та баз даних є основою для оцінки ризиків, планування рекультиваційних заходів та розробки стратегій сталого землекористування.

Інтеграція геоінформаційних систем (ГІС) та систем управління базами даних (СУБД) створює єдине інформаційне середовище, де просторове розташування об'єктів (геометрія) об'єднується з якісними та кількісними показниками ґрунтового покриву (атрибутами).

Архітектурні моделі інтеграції

У сучасних геоінформаційних проектах із моніторингу та охорони ґрунтів застосовують три основні рівні архітектурної інтеграції:

Файлово-зв'язана модель (Low-level integration. Просторова геометрія зберігається у векторних файлах (Shapefile, GeoJSON, GeoPackage), а табличні атрибутивні дані – у зовнішніх БД або таблицях (DBF, CSV, XLSX). Локальні наукові дослідження, камеральна обробка польових зразків, разові картографічні проекти.

Клієнт-серверна просторова СУБД (Spatial DBMS). Геометрія та атрибути зберігаються в єдиній реляційній базі даних із просторовими розширеннями (наприклад, PostgreSQL/PostGIS, SpatiaLite, Oracle Spatial). ГІС-клієнт (QGIS, ArcGIS Pro) підключається безпосередньо до бази. Підтримка транзакцій (ACID), розмежування прав доступу, просторове індексування (R-Tree, GiST) та висока швидкість виконання просторових запитів [29, 32].

Триланкова Web-ГІС архітектура (Cloud / Enterprise). База даних (Data Storage): Сховище геопросторових даних під управлінням PostgreSQL/PostGIS. Картографічний сервер (GIS Server): Сервіси публікації геоданих (GeoServer, MapServer, QGIS Server), які транслюють дані за допомогою протоколів OGC. Веб-клієнт (Frontend): Інтерактивний веб-інтерфейс (OpenLayers, Leaflet, Mapbox) для аналізу та моніторингу даних користувачами.

Механізми зв'язування даних

Для поєднання графічних шарів ґрунтових карт із результатами лабораторних аналізів використовують два типи зв'язків:

1. Атрибутивне зв'язування (Relational Joins & Relates)

Об'єднання здійснюється за спільним первинним та зовнішнім ключем (Primary Key / Foreign Key).

2. Просторові операції та зв'язування (Spatial Joins) [32]

Об'єднання виконується на основі топологічних відношень між геометріями без використання спільних текстових чи числових ключів:

ST_Intersects — перетин точок відбору проб із полігонами землекористування.

ST_Contains / ST_Within — визначення, у межах яких ґрунтових відмін знаходяться ділянки ерозійного ризику.

ST_Buffer — побудова буферних захисних зон навколо водних об'єктів для обмеження внесення добрив.

Стандартизація та сумісність (Interoperability)

Для обміну ґрунтово-екологічною інформацією між різними відомствами та організаціями застосовують міжнародні стандарти:

Стандарти Open Geospatial Consortium (OGC) [4, 27]:

WMS (Web Map Service): Трансляція растрових зображень картувальних шарів.

WFS (Web Feature Service): Передача векторних об'єктів разом із їх атрибутами для редагування та аналізу.

WCS (Web Coverage Service): Доступ до растрових матриць висот (DEM) або даних ДЗЗ.

Директива INSPIRE (ЄС): Визначає єдину специфікацію просторових даних для теми «Ґрунти» (INSPIRE Data Specification on Soil), що забезпечує гармонізацію класифікаторів ґрунтів на міжнародному рівні.

4. Практичні приклади застосування

Інтеграція геоінформаційних систем із просторовими СУБД (PostgreSQL/PostGIS, Oracle Spatial, SpatiaLite, Enterprise Geodatabases) дозволяє перейти від статичного картографування до створення масштабованих корпоративних геоінформаційних систем, обробки великих масивів геопросторових даних (Big Spatial Data) та забезпечення багатокористувацького доступу в режимі реального часу.

1. Державні кадастрові системи та землевпорядкування. Ведення Державного земельного кадастру (ДЗК), облік земельних ділянок, обмежень й обтяжень у використанні земель, а також оцінка земель. Збереження сотень тисяч полігональних об'єктів у СУБД PostgreSQL/PostGIS із застосуванням просторових індексів (GiST) для миттєвої вибірки. Контроль топологічної цілісності: Перевірка відсутності накладань ділянок чи розривів між ними за допомогою просторових предикатів ST_Overlaps(), ST_Touches(), ST_Contains(). Розрахунок площ та буферних зон: Автоматичне визначення площ ділянок у проекційних системах координат та накладання обмежень від охоронних зон (водоохоронні смуги, ЛЕП) [29].

2. Агроекологічне моделювання та точне землеробство. Моніторинг стану ґрунтового покриву, аналіз деградаційних процесів (водна та вітрова ерозія), оцінка якісного стану земель та оптимізація внесення добрив. Інтеграція векторних контурів полів із часовими серіями спектральних індексів (NDVI, NDWI), точками агрохімічного обстеження ґрунтів та цифровими моделями рельєфу (ЦМР). Визначення ділянок із високим ризиком ерозії шляхом просторового перетину шарів крутості схилів, типів ґрунтів та опадів. Автоматизоване зонування полів для диференційованого обробітку.

3. Екологічний моніторинг та оцінка наслідків надзвичайних ситуацій. Картографування осередків забруднення (наприклад, важкими металами чи вибуховими речовинами на поствоєнних територіях), моніторинг гідроморфних ландшафтів, просторовий аналіз ризиків. Поєднання аналітичного інструментарію ГІС із потужністю SQL-запитів. Для оцінки щільності та просторових кластерів застосовуються просторово-статистичні методи (Kernel Density Estimation, Getis-Ord Gi*, Anselin Local Moran's I) [32]. Автоматичне моделювання зон впливу забруднювача за допомогою створення динамічних буферів та розрахунку векторів переносу речовин.

4. Містобудування, інфраструктура та цифрові двійники (Digital Twins). Ведення містобудівного кадастру, управління підземними та надземними інженерними мережами, створення цифрових двійників об'єктів культурної спадщини та критичної інфраструктури. Інтеграція 3D-даних (хмари точок після LiDAR або 3D SLAM сканування, фотограмметричні деталізовані моделі) із базованими на PostGIS репозиторіями. Використання 3D-просторових функцій PostGIS (ST_3DDistance, ST_Volume) для перевірки просторових конфліктів підземних комунікацій та моделювання об'ємно-просторових параметрів забудови [29, 32].

5. Перспективи розвитку та міжнародний контекст

Перспективи розвитку геоінформаційних технологій та СУБД у сфері охорони ґрунтів орієнтовані на перехід від статичного картографування до інтелектуального, високодеталізованого моніторингу в режимі реального часу та сценарійного прогнозування під впливом кліматичних змін.

Ключові технологічні тренди

·                Цифрове картографування ґрунтів (Digital Soil Mapping – DSM) та AI/ML: Застосування алгоритмів машинного навчання (Random Forest, XGBoost, Deep Neural Networks) для автоматизованого просторового прогнозування властивостей ґрунту (запаси органічного вуглецю, pH, щільність) на основі коваріат – ЦМР, супутникових індексів та кліматичних матриць.

·                Хмарні геопросторові обчислення (Cloud Geospatial Computing): Аналіз великих масивів даних ДЗЗ (Big Spatial Data) за допомогою платформ Google Earth Engine, Microsoft Planetary Computer та стандартів STAC (SpatioTemporal Asset Catalog) і COG (Cloud Optimized GeoTIFF) без потреби локального завантаження даних.

·                Інтернет речей (IoT) та сенсорні мережі: Інтеграція мереж бездротових датчиків вологості, температури, солоності та всмоктувального тиску ґрунту безпосередньо у просторові СУБД для безперервного відстеження гідротермічного режиму [29].

·                Цифрові двійники ландшафтів (Digital Twins): Побудова 3D/4D-моделей об'єктів та водозборів на основі даних LiDAR, БПЛА та 3D SLAM сканування для симуляції ерозійних процесів, затоплення та акумуляції наносів [33].

6. Контрольні питання

• Яку роль відіграє ГІС у моніторингу ґрунтів?

• Які процеси ґрунтової деградації можна картографувати за допомогою ГІС?

• Чому бази даних є важливими для ґрунтозахисних досліджень?

• Які джерела інформації використовуються для формування баз даних про ґрунти?

• Як інтеграція ГІС та баз даних забезпечує комплексний аналіз?

• Що таке тематична карта і як вона створюється у ГІС?

• Які приклади практичного застосування ГІС у сфері охорони ґрунтів можна навести?

• Як ГІС допомагає оцінювати ризики ерозії та забруднення ґрунтів?

• У чому полягає значення карт ризику для прийняття управлінських рішень?

• Які міжнародні стандарти даних застосовуються у сфері ГІС?

• Як глобальні бази даних (наприклад, FAO) підтримують ґрунтозахисні дослідження?

• Які перспективи відкриває використання 3D‑моделювання у ґрунтозахисних дослідженнях?

• Чому інтеграція ГІС та баз даних є стратегічним інструментом для сталого землекористування?

7. Презентація

Презентація (завантажити тут)

Список джерел

1.             Добряк Д. С., Канаш О. П., Бабміндра Д. І., Розумний В. М. Класифікація та типізація земель як наукова основа їх раціонального використання й охорони. Київ: Урожай, 2019. 208 с.

2.             ДСТУ ISO 19101:2009. Географічна інформація. Еталонна модель. Київ: Держспоживстандарт України, 2012. 44 с.

3.             Зацерковний В. І., Бурачек В. Г., Железняк О. О., Терещенко А. О. Геоінформаційні системи і бази даних: монографія. Ніжин: НДУ ім. М. Гоголя, 2014. 492 с.

4.             Карпінський Ю. О. та ін. Основи створення інтероперабельних геопросторових даних. Київ: КНУБА, 2023. 302 с.

5.  Кузьменко І. С., Москаленко А. А., Заячківська Б. Б. Проєктування бази геопросторових даних для інформаційного забезпечення систем органічного землеробства. Агроекологічний журнал. 2026. № 1. DOI: https://doi.org/10.33730/2077-4893.1.2026.354126

6.  Основи геоінформаційних систем і бази даних : підручник /  О. Є. Поморцева ; Харків. нац. ун-т міськ. гос-ва ім. О. М. Бекетова. – Харків : ХНУМГ ім. О. М . Бекетова, 2022. – 346 с.

7.  Світличний О.О. Основи геоінформатики: Навчальний посібник /О.О.Світличний, С.В. Плотницький /За заг. ред. О.О. Світличного. Суми: ВТД«Університетська книга», 2006. 295 с.

8.  Четверіков Б. В. Геоінформаційні системи і бази даних в агроінженерії: навч. посібник. Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2024. 196 с.

9.  Advanced Navigation. (n.d.). Vector data. Advanced Navigation. Retrieved September 20, 2026, from https://www.advancednavigation.com/glossary/vector-data/

10.         Awati, R., Zola, A., & Fontecchio, M. (2025, June 12). What is spatial data? TechTarget. https://www.techtarget.com/data-technologies/definition/spatial-data

11.         Codd E. F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Communications of the ACM. 1970. Vol. 13, No. 6. P. 377–387.

12.         DeMers M. N. Fundamentals of Geographic Information Systems. 4th ed. Wiley, 2009. 480 p.

13.         Desmet, P.J.J. and Govers, G. (1996) A GIS Procedure for Automatically Calculating the USLE LS Factor on Topographically Complex Landscape Units. Journal of Soil and Water Conservation, 51, 427-433.

14.         Elmasri R., Navathe S. B. Fundamentals of Database Systems. 7th ed. Pearson, 2015. 1280 p.

15.         ESRI. What is GIS? URL: https://www.esri.com/en-us/what-is-gis/overview

16.         European Commission. EU Soil Strategy for 2030: Reaping the benefits of healthy soils for people, food, nature and climate. Brussels: EC, 2021. 26 p. URL: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex:52021DC0699

17.         FAO. Global Soil Partnership: GloSIS Data Exchange Specifications. Rome: FAO, 2022. 88 p.

18.         FAO. Soil Data and Information Systems for Sustainable Soil Management. Rome: FAO, 2021. 96 p.

19.         FAO. State of the Art Report on Global Soil Spatial Information. Rome: 19. 142 p.

20.         Forrest, M. (2021, December 20). What is spatial SQL? Matt Forrest. https://forrest.nyc/what-is-spatial-sql/

21.         Getis A., Ord J. K. The Analysis of Spatial Association by Use of Distance Statistics. Geographical Analysis. 2010. Vol. 24 (3). P. 189–206. DOI:10.1111/j.1538-4632.1992.tb00261.x

22.         IDERA. (2025, June 5). What is conceptual data modeling? ER/Studio. https://erstudio.com/blog/conceptual-data-modeling/

23.         IDERA. (2024, June 3). What is logical data modeling? ER/Studio. https://erstudio.com/blog/logical-data-modeling/

24.         Kaldate, S. (2024, May 23). Evolution of Database Management System (DBMS). LinkedIn. https://ua.linkedin.com/pulse/evolution-database-management-system-dbms-soham-kaldate-k2kic

25.         Moskalenko A. GIS support of forming spatial decisions on land use. Mechanization in Agriculture & Conserving of the Resources. 2021. Vol. 67, No. 3. P. 79–81.

26.         Moskalenko A., Andriianov V. Development of a geospatial database for planning land protection measures against wind erosion. Zemleustriy, kadastr i monitorynh zemelʹ. 2024. No. 4. P. 107–113. DOI: https://doi.org/10.31548/zemleustriy2024.04.010

27.         Open Geospatial Consortium (OGC). OpenGIS Implementation Standard for Geographic information - Simple feature access - Part 1: Common architecture. OGC 06-103r4, 2011.

28.          Polytechnic. (2025). Chapter 5: Databases and queries. In An introduction to GIS. Saskatchewan Open Education Resources (SaskOER). https://www.saskoer.ca/slicegis/part/chapter-5-databases-and-queries/

29.         PostGIS Documentation Team. PostGIS Manual (Versions 3.4 / 3.5). OSGeo. URL: https://postgis.net/documentation/

30.         Saskatchewan Polytechnic. (2025). Chapter 4: Spatial data models. In An Introduction to GIS. https://www.saskoer.ca/slicegis/part/chapter-4-spatial-data-models

31.         Spatial Eye. (n.d.). What is attribute data in GIS? https://spatial-eye.com/blog/spatial-analysis/what-is-attribute-data-in-gis/

32.         Tool reference (n.d.) ArcGIS https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/latest/tools/main/a-quick-tour-of-geoprocessing-tool-references.htm

USGS (n.d.) 3D Elevation Program https://www.usgs.gov/3d-elevation-program?