Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2026. Т. 23. № 5. С. 442-448
Возможности спутниковой съёмки Sentinel-2 в задаче регистрации селевых паводков в горах Заилийского Алатау
А.Г. Терехов 1 , Г.Н. Сагатдинова 2 , Р.И. Мухамедиев 3 , К.М. Болатов 2 1 Институт информационных и вычислительных технологий, Алматы, Казахстан
2 Казахский национальный университет имени аль-Фараби, Алматы, Казахстан
3 Казахский национальный исследовательский университет им. К.И. Сатпаева, Алматы, Казахстан
Одобрена к печати: 07.10.2026
DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-5-442-448
Селевая активность дождевого генезиса в высокогорной зоне Заилийского Алатау из-за очень редкой сети наземных наблюдений остаётся слабо изученным явлением. В работе рассмотрена информативность спутниковых данных Sentinel-2 (разрешение 10 м) в задаче регистрации селевых паводков в верховьях горных рек. Мощный фронт циклона, который прошёл 1–4 июля 2026 г. через хребет Заилийский Алатау, сопровождался выпадением в высокогорной зоне ливневых осадков, что привело к селевым паводкам, в результате которых были подтоплены некоторые районы г. Алматы (2,4 млн жителей). Проведён спутниковый анализ следов селевых паводков в высокогорной зоне рек северного склона хребта Заилийский Алатау. Селевой паводок очищает русловую зону от растительного покрова, что может служить его маркером. В качестве исходных данных использовалась разница значений вегетационного индекса NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index) до и после ливневых осадков. По данным Sentinel-2 за 23 июля 2025 и 18 июля 2026 г. было проанализировано состояние русел девяти основных рек северного склона хребта Заилийский Алатау. Анализ проводился для русловой зоны шириной в 150 м. Полученные данные позволили выполнить сравнительный анализ степени изменений растительности русловых зон выбранных рек. Наиболее активные селевые паводки регистрировались в высокогорной зоне четырёх рек: Узын-Каргалы, Каскелен, Аксай и Тургень. Фактически, в результате паводков на горных реках оказались повреждёнными мосты в ущельях Каскелен, Аксай и Тургень, что в целом соответствует спутниковым оценкам. Таким образом, спутниковые данные Sentinel-2 могут выступать важным источником информации в задачах пространственного анализа активности селевых паводков дождевого генезиса в высокогорных районах хребта Заилийский Алатау, что особенно востребовано из-за крайней ограниченности альтернативных источников информации.
Ключевые слова: Заилийский Алатау, селеобразующие осадки, селевой паводок, сель, дистанционное зондирование, вегетационный индекс NDVI, картирование селевых паводков
Полный текстСписок литературы:
- Врублевский М. В. Экспресс-оценка последствий наводнений по некоммерческим спутниковым данным на примере анализа локальных очагов катастрофического паводка в Республике Дагестан весной 2026 г. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2026. Т. 23. № 2. С. 415–423. DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-2-415-423.
- Коновалов В. Г., Пиманкина Н. В. Пространственно-временнóе изменение составляющих водного баланса на северном склоне Заилийского Алатау // Лёд и Снег. 2016. Т. 56. № 4. С. 453–471. DOI: 10.15356/2076-6734-2016-4-453-471.
- Медеу А. Р., Благовещенский В. П., Гуляева Т. С., Ранова С. У. Селевая активность в Заилийском Алатау в XX – начале XXI веков // География и природные ресурсы. 2019. № 3. С. 173–179. DOI: 10.21782/GIPR0206-1619-2019-3(173-179).
- Медеу А. Р., Благовещенский В. П., Касаткин Н. Е. и др. Гляциальные сели в Заилийском Алатау за последние 120 лет // Лёд и Снег. 2020. Т. 60. № 2. С. 213–224. DOI: 10.31857/S2076673420020035.
- Перов В. Ф. Селевые явления. Терминологический словарь. М.: Изд-во МГУ, 1996. 46 с.
- Суханова В. В., Бородицкая А. В., Амельченко Ю. А., Кашницкий А. В. Сход скальных пород на реке Бурее — 6 лет спутникового мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 3. С. 329–336. DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-3-329-336.
- Atefi M. R., Miura H. Detection of flash flood inundated areas using relative difference in NDVI from Sentinel-2 images: A case study of the August 2020 event in Charikar, Afghanistan // Remote Sensing. 2022. V. 14. No. 15. Article 3647. DOI: 10.3390/rs14153647.
- Ballesteros-Cánovas J. A., Stoffel M., de Haas T., Bodoque J. M. Debris flow dating and magnitude reconstruction // Advances in debris-flow science and practice / eds. Jakob M., McDougall S., Santi P. Cham: Springer, 2024. P. 219–248. DOI: 10.1007/978-3-031-48691-3_8.
- Cao C., Zhang W., Chen J. et al. Quantitative estimation of debris flow source materials by integrating multi-source data: A case study // Engineering Geology. 2021. V. 291. Article 106222. DOI: 10.1016/j.enggeo.2021.106222.
- Dash R. K., Samanta M., Kanungo D. P. Approaches for prediction of debris flow runout // Landslide risk assessment and mitigation in India. Proc. National Conf., Nov. 1–2, 2022, New Delhi, India / eds. Sajjad H., Siddiqui M. A., Rahman A. et al. Singapore: Springer, 2022. P. 267–272. DOI: 10.1007/978-981-97-5485-4_18.
- Davies T. R. Large and small debris flows — Occurrence and behaviour // Recent developments on debris flows / eds. Armanini A., Michiue M. Lecture Notes in Earth Sciences. V. 64. Berlin, Heidelberg: Springer, 1997. P. 27–45. DOI: 10.1007/BFb0117760.
- Elkadiri R., Sultan M., Youssef A. M. et al. A remote sensing-based approach for debris-flow susceptibility assessment using artificial neural networks and logistic regression modeling // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2014. V. 7. No. 12. P. 4818–4835. DOI: 10.1109/JSTARS.2014.2337273.
- Guzzetti F., Peruccacci S., Rossi M., Stark C. P. The rainfall intensity–duration control of shallow landslides and debris flows: an update // Landslides. 2008. V. 5. P. 3–17. DOI: 10.1007/s10346-007-0112-1.
- Iverson R. M. The physics of debris flows // Reviews of Geophysics. 1997. V. 35. No. 3. P. 245–296. DOI: 10.1029/97RG00426.
- Shahgedanova M., Saidaliyeva Z., Mussina A. et al. Debris flows in the northern Tien Shan, Central Asia: regional database, meteorological triggers, and trends // npj Natural Hazards. 2024. V. 1. Article 49. DOI: 10.1038/s44304-024-00050-7.
- Sharma A., Dhamija S., Negi H. S. et al. Introducing an automated avalanche debris detection framework from Sentinel-2 imagery using multi-index spectral fusion and U-net optimisation // Cold Regions Science and Technology. 2026. V. 252. Article 105096. DOI: 10.1016/j.coldregions.2026.105096.
- Sidi Almouctar M. A., Wu Y., Kumar A. et al. Spatiotemporal analysis of vegetation cover changes around surface water based on NDVI: a case study in Korama basin, Southern Zinder, Niger // Applied Water Science. 2021. V. 11. No. 1. Article 4. DOI: 10.1007/s13201-020-01332-x.