Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 6. С. 392-399
Перспективы многолетних спутниковых оценок автомобильного трафика на примере мегаполисов Казахстана
А.Г. Терехов
1, 2 , Р.И. Мухамедиев
3 , Е.С. Витулёва
3 1 Институт информационных и вычислительных технологий, Алматы, Казахстан
2 РГП «Казгидромет», Алматы, Казахстан
3 Казахский национальный исследовательский университет им. К.И. Сатпаева, Алматы, Казахстан
Одобрена к печати: 05.11.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-6-392-399
В последние годы в Казахстане происходит значительное развитие различных наземных городских систем видеоконтроля автомобильных потоков. Однако в задачах оценки параметров многолетних трендов загруженности городских улиц, благодаря наличию глубоких архивов, спутниковая информация остаётся практически безальтернативной. В работе рассмотрен информационный потенциал открытого архива спутниковой съёмки субметрового пространственного разрешения сервиса Google Earth с глубиной до 25 лет. Городской автомобильный транспорт считается одним из основных источников загрязнения урбанизированных территорий. Многолетняя количественная информация об автомобильных потоках представляет значительный интерес для понимания текущего экологического состояния и оценки его перспектив. Для десяти тестовых участков в трёх мегаполисах Казахстана (Алматы, Астана, Шымкент) был проведён многолетний мониторинг параметров автомобильных потоков. С помощью экспертного дешифрирования регистрировалось число машин на тестовом участке. Затем рассчитывались два параметра: число машин на километр полосы движения и число машин на квадратный километр дорожного полотна. Таким образом, были оценены средние параметры многолетней динамики городских автомобильных потоков в мегаполисах Казахстана для периода 2011–2024 гг. В Алматы на обследованных участках дорожной инфраструктуры параметры средних изменений плотности автомобильных потоков за год показали рост +0,376 машин на километр полосы движения и +61,69 машин на квадратный километр дорожного полотна; в Астане — соответственно –0,187 и –10,18; в Шымкенте — +0,558 и +194,00 соответственно. Таким образом, спутниковые количественные оценки трендов изменений плотности автомобильных потоков в мегаполисах Казахстана, полученные на основе открытого сервиса Google Earth, могут служить источником информации для анализа и прогноза экологического состояния воздушных бассейнов крупных городов Казахстана. Подобный подход может быть полезным для малобюджетных и пилотных экологических исследований городской среды.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, субметровые спутниковые снимки, многолетний спутниковый мониторинг, городской автомобильный транспорт, городская инфраструктура, городской траффик
Полный текстСписок литературы:
- Бриль А. А., Лупян Е. А., Константинова А. М. и др. Новые информационные продукты о распределении диоксида азота с учётом ветровых условий // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 4. С. 301–307. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-4-301-307.
- Тронин А. А., Неробелов Г. М., Васильев М. П. Системы спутникового дистанционного зондирования малых газовых компонент атмосферы // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 5. С. 49–62. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-5-49-62.
- Bechtel B., Zakšek K., Oßenbrügge J. et al. Towards a satellite-based monitoring of urban air temperatures // Sustainable Cities and Society. 2017. V. 34. P. 22–31. DOI: 10.1016/j.scs.2017.05.018.
- Haas J., Furberg D., Ban Y. Satellite monitoring of urbanization and environmental impacts — A comparison of Stockholm and Shanghai // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2015. V. 38. P. 138–149. DOI: 10.1016/j.jag.2014.12.008.
- Jafari J. A., Charkhloo E., Pasalari H. Urban air pollution control policies and strategies: a systematic review // J. Environ Environmental Health Science and Engineering. 2021. V. 19. No. 2. P. 1911–1940. DOI: 10.1007/s40201-021-00744-4.
- Khreis H., Williams H., Abdollahpour S. S. et al. The nexus of transportation, the built environment, air pollution and health // Cities and Health. 2024. 20 p. DOI: 10.1080/23748834.2024.2376389.
- Kumar G. P., Lekhana P., Tejaswi M., Chandrakala S. Effects of vehicular emissions on the urban environment — a state of the art // Materials Today: Proc. 2021. V. 45. Pt. 7. P. 6314–6320. DOI: 10.1016/j.matpr.2020.10.739.
- Larsen S. Ø., Koren H., Solberg R. Traffic monitoring using very high-resolution satellite imagery // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 2009. No. 7. P. 859–869. DOI: 10.14358/PERS.75.7.859.
- Lopez-Aparicio S., Grythe H., Drabicki A. et al. Environmental sustainability of urban expansion: implications for transport emissions, air pollution, and city growth // Environment Intern. 2025. V. 196. Article 109310. DOI: 10.1016/j.envint.2025.109310.
- Mansour A., Hassan A., Hussein W. M., Said E. Automated vehicle detection in satellite images using deep learning // IOP Conf. Ser.: Materials Science and Engineering. 2019. V. 610. Article 012027. DOI: 10.1088/1757-899X/610/1/012027.
- Medina-Salgado B., Sánchez-DelaCruz E., Pozos-Parra P., Sierra J. E. Urban traffic flow prediction techniques: A review // Sustainable Computing: Informatics and Systems. 2022. V. 35. Article 100739. DOI: 10.1016/j.suscom.2022.100739.
- Mitsakou C., Adamson J. P., Doutsi A. et al. Assessing the exposure to air pollution during transport in urban areas — evidence review // J. Transport and Health. 2021. V. 21. Article 101064. DOI: 10.1016/j.jth.2021.101064.
- Mohan D., Tiwari G. Mobility, environment and safety in megacities: Dealing with a complex future // IATSS Research. 2000. V. 24. No. 1. P. 39–46. DOI: 10.1016/S0386-1112(14)60016-9.
- Patino J. E., Duque J. C. A review of regional science applications of satellite remote sensing in urban settings // Computers, Environment and Urban Systems. 2013. V. 37. P. 1–17. DOI: 10.1016/j.compenvurbsys.2012.06.003.
- Quaassdorff C., Smit R., Borge R., Hausberger S. Comparison of microscale traffic emission models for urban networks // Environment Research Letters. 2022. V. 17. No. 9. Article 094030. DOI: 10.1088/1748-9326/ac8b21.
- Sheehan A., Beddows A., Green D. C., Beevers S. City scale traffic monitoring using WorldView satellite imagery and deep learning: A case study of Barcelona // Remote Sensing. 2023. V. 15. Article 5709. DOI: 10.3390/rs15245709.
- Yang Z., Gao W., Zhao X. et al. Spatiotemporal patterns of population mobility and its determinants in Chinese cities based on travel big data // Sustainability. 2020. V. 12. Article 4012. DOI: 10.3390/su12104012.