Стаття

Інтегровані повітряні та наземні безпілотні системи для оцінки шкоди, заподіяної лісовим екосистемам внаслідок військових дій

Олег Семененко, Андрій Сергієнко, Юзеф Добровольський, Марія Ярмольчик, Сергій Єгоров
Анотація

Збройні конфлікти становлять серйозну та багатовимірну загрозу для лісових екосистем, включаючи великомасштабні пожежі, механічне руйнування рослинності, деградацію ґрунтів, хімічне забруднення та втрату біорізноманіття. Метою цього дослідження було теоретичне обґрунтування використання інтегрованих повітряних та наземних безпілотних систем для моніторингу пошкоджень лісових екосистем, спричинених війною, в умовах обмеженого доступу. У дослідженні використовувався теоретикоаналітичний підхід, що поєднував систематичний огляд літератури, порівняльний аналіз та концептуальний синтез методів дистанційного моніторингу лісів на основі повітряних та наземних безпілотних систем. Було встановлено, що традиційні методи моніторингу пошкоджень лісів, незважаючи на високу точність та повноту, були неефективними в умовах збройного конфлікту через фізичну небезпеку, трудомісткість та обмежений доступ до уражених територій. Це зумовило необхідність переходу до інноваційних дистанційних технологій для забезпечення безперервного та точного спостереження за станом лісових екосистем. За даними спеціалізованих досліджень та відкритих екологічних джерел, безпілотні літальні апарати та наземні платформи продемонстрували високу ефективність у проведенні швидкого моніторингу лісових екосистем у зонах бойових дій, особливо в умовах обмеженого доступу. Розглянуті методи дозволяють оперативно виявляти прояви природної деградації територій та оцінювати масштаби пошкодження деревостану як в Україні, так і за її межами. Практичне значення дослідження полягало у використанні безпілотних систем для моніторингу навколишнього середовища, оцінки збитків та підтримки відновлення лісів у зонах бойових дій 

Завантажити статтю

Отримано 12.06.2025

Доопрацьовано 12.11.2025

Прийнято 10.12.2025

https://doi.org/10.63341/esbur/2.2025.107
Сторінки 107-120

ЦИТУВАТИ

Semenenko, O., Serhiienko, A., Dobrovolskyi, U., Yarmolchyk, M., & Yehorov, S. (2025). Integrated aerial and ground unmanned systems for assessing war-induced forest ecosystem damage. Ecological Safety and Balanced Use of Resources, 16(2), 107-120. https://doi.org/10.63341/esbur/2.2025.107

Використані джерела

  1. Afghah, F., Razi, A., Chakareski, J., & Ashdown, J. (2019). Wildfire monitoring in remote areas using autonomous unmanned aerial vehicles. In IEEE INFOCOM 2019 – IEEE conference on computer communications workshops (pp. 835-840). Paris: IEEE. doi: 10.1109/INFCOMW.2019.8845309.
  2. Ancin-Murguzur, F.J., Munoz, L., Monz, C., & Hausner, V.H. (2020). Drones as a tool to monitor human impacts and vegetation changes in parks and protected areas. Remote Sensing in Ecology and Conservation, 6(1), 105-113. doi: 10.1002/rse2.127.
  3. Arroyo-Mora, J.P., et al. (2023). Development of a novel implementation of a remotely piloted aircraft system over 25 kg for hyperspectral payloads. Drones, 7(11), article number 652. doi: 10.3390/drones7110652.
  4. Ashari, R., Irmayanti, L., Peniwidiyanti, Nurhikmah, & Fatrawana, A. (2021). Green space in Ternate: Tree species diversity and physical condition assessment. IOP Conference Series Earth and Environmental Science, 918, article number 012043. doi: 10.1088/1755-1315/918/1/012043.
  5. Balestra, M., et al. (2024). LiDAR data fusion to improve forest attribute estimates: A review. Current Forestry Reports, 10(11), 281-297. doi: 10.1007/s40725-024-00223-7.
  6. Bennett, M.M., Hoek, J.V.D., Zhao, B., & Prishchepov, A.V. (2022). Improving satellite monitoring of armed conflicts. Earth’s Future, 10(9), article number e2022EF002904. doi: 10.1029/2022EF002904.
  7. Borghi, C., Francini, S., D’Amico, G., Valbuena, R., & Chirici, G. (2025). Advancements in forest monitoring: Applications and perspectives of airborne laser scanning and complementarity with satellite optical data. Land, 14(3), article number 567. doi: 10.3390/land14030567.
  8. Bruno, M.F., Molfetta, M.G., Pratola, L., Mossa, M., Nutricato, R., Morea, A., Nitti, D.O., & Chiaradia, M.T. (2019). A combined approach of field data and earth observation for coastal risk assessment. Sensors, 19(6), article number 1399. doi: 10.3390/s19061399.
  9. Burshchynska, Kh., & Dekalyuk, Y. (2021). Monitoring coniferous forests using remote sensing data (example of Tukhlyansky forestry). Modern Achievements of Geodetic Science and Production, 42(2), 99-108. doi: 10.33841/18191339-2-42-99-108.
  10. Cai, Y., Shi, Q., Xu, X., & Liu, X. (2023). A novel approach towards continuous monitoring of forest change dynamics in fragmented landscapes using time series Landsat imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 118, article number 103226. doi: 10.1016/j.jag.2023.103226.
  11. Chornyy, S.G. (2023). Assessment of the state of forest belts of Donetsk Region in the combat zone using Sentinel-2 satellite images. Scientific Bulletin of KSU Series Geographical Sciences, 19, 64-72. doi: 10.32999/ksu2413-7391/2023-19-7.
  12. Dahan, E., Aviv, I., & Diskin, T. (2025). Aerial imagery redefined: Next-generation approach to object classification. Information, 16(2), article number 134. doi: 10.3390/info16020134.
  13. DJI Enterprise. (n.d.). Retrieved from http://enterprise.dji.com.
  14. Ecke, S., Dempewolf, J., Frey, J., Schwaller, A., Endres, E., Klemmt, H.-J., Tiede, D., & Seifert, T. (2022). UAV-based forest health monitoring: A systematic review. Remote Sensing, 14(13), article number 3205. doi: 10.3390/rs14133205.
  15. Eugenio, F.C., Schons, C.T., Mallmann, C.L., Schuh, M.S., Fernandes, P., & Badin, T.L. (2020). Remotely piloted aircraft systems and forests: A global state of the art and future challenges. Canadian Journal of Forest Research, 50(8), 705-716. doi: 10.1139/cjfr-2019-0375.
  16. Evita, M., Seno, S., Zakiyyatuddin, A., Muid, A., & Djamal, M. (2021). Application of UAV (Unmanned aerial vehicle) photogrammetry for forest fire early detection system. IOP Conference Series Earth and Environmental Science, 830, article number 012025. doi: 10.1088/1755-1315/830/1/012025.
  17. Fiol, M., Arango, A., Abdukarim, M., & Kasmo, R. (2021). UNOSAT report reveals damage to Syria’s cultural heritage. World Heritage, 98, 38-43.
  18. Global Forest Watch. (2025). Forest monitoring designed for action. Retrieved from http://www.globalforestwatch. org/#:~:text=Forest%20Monitoring%20Designed%20for%20Action.
  19. Grinfelde, I., Valujeva, K., Zaharane, K., & Berzina, L. (2017). Automated cavity ring down spectroscopy usage for nitrous oxide emission measurements from soil using recirculation system. Engineering for Rural Development, 16, 1111-1116. doi: 10.22616/ERDev2017.16.N235.
  20. Iheaturu, C.J., Hepner, S., Batchelor, J.L., Agonvonon, G.A., Akinyemi, F.O., Wingate, V.R., & Speranza, C.I. (2024). Integrating UAV LiDAR and multispectral data to assess forest status and map disturbance severity in a West African forest patch. Ecological Informatics, 84, article number 102876. doi: 10.1016/j.ecoinf.2024.102876.
  21. Karjalainen, V., Koivumäki, N., Hakala, T., George, A., Muhojoki, J., Hyyppa, E., Suomalainen, J., & Honkavaara, E. (2024). Autonomous robotic drone system for mapping forest interiors. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 48(2), 167-172. doi: 10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-2024-167-2024.
  22. Karjalainen, V., Koivumäki, N., Hakala, T., Muhojoki, J., Hyyppä, E., George, A., Suomalainen, J., & Honkavaara, E. (2025). Towards autonomous photogrammetric forest inventory using a lightweight under-canopy robotic drone. ArXiv. doi: 10.48550/arXiv.2501.12073.
  23. Kokamägi, K., Künnapuu, R., & Liba, N. (2023). Forest storm damage monitoring in Järvselja, Estonia with unmanned aerial vehicles. Forestry Studies, 76(1), 99-105. doi: 10.2478/fsmu-2022-0007.
  24. Kozka, B., & Parkhomenko, V.-P.O. (2023). The possibility of UAV application during forest fires. In Problems and prospects for the development of the security system life activities: Collection of scientific papers XVIIІ international scientific and practical conference of young scientists, cadets and students (pp. 314-317). Lviv: Lviv State University of Life Safety.
  25. Kyryliv, Y.B., Zhydenko, I.V., & Kaluzhnyak, I.I. (2024). Application of UAVs during fire extinguishing in natural ecosystems during martial arts. In Round table materials “Combining theory and practice is the key to increasing the readiness of operational and rescue units to perform their assigned actions” (pp. 180-184). Kharkiv: National University of Civil Defense of Ukraine.
  26. Maksymenko, N.V., Voronin, V.O., & Burchenko, S.V. (2023). Remote monitoring of the influx of military activities on forest landscapes of Kharkiv Region. Man and Environment. Issues of Neoecology, 40, 20-32. doi: 10.26565/19924224-2023-40-02.
  27. Matsala, M., et al. (2024). War drives forest fire risks and highlights the need for more ecologically-sound forest management in post-war Ukraine. Scientific Reports, 14, article number 4131. doi: 10.1038/s41598-024-54811-5.
  28. Melhim, L.K.B., Jemmali, M., Boulila, W., Alazab, M., Rani, S., Campbell, H., & Amdouni, H. (2024). Leveraging drone-assisted surveillance for effective forest conservation: A case study in Australia’s Daintree rainforest. IEEE Internet of Things Journal, 11(19), 31167-31179. doi: 10.1109/JIOT.2024.3419710.
  29. Mladenovic, K., Milenković, I., Radulović, Z., Čokeša, V., & Jović, Đ. (2020). The health condition of tree and shrub species of Topčider Park. Sustainable Forestry: Collection, 81-82, 93-108. doi: 10.5937/SustFor2081093M.
  30. Mohylnyi, S.G., Khainus, D.D., Vynohradenko, S.O., & Sopov, D.S. (2023). Geodetic monitoring of protective forest belts. Ukrainian Journal of Applied Economics and Engineering, 8(1), 226-232. doi: 10.36887/2415-8453-2023-1-33.
  31. Multispectral mapping with MENATIR: What is the advantage compared to standard UAVs. (2022). Retrieved from https://culver.aero/en/news/multispectral-mapping-with-menatir-what-is-the-advantage-compared-to-standarduavs.
  32. Myroniuk, V., Weinreich, A., von Dosky, V., Melnychenko, V., Shamrai, A., Matsala, M., Gregory, M.J., Bell, D.M., & Davis, R. (2024). Nationwide remote sensing framework for forest resource assessment in war-affected Ukraine. Forest Ecology and Management, 569, article number 122156. doi: 10.1016/j.foreco.2024.122156.
  33. Peris-Llopis, M., Mola-Yudego, B., Berninger, F., Garcia-Gonzalo, J., & González-Olabarria, J.M. (2024). Impact of species composition on fire-induced stand damage in Spanish forests. Scientific Reports, 14, article number 8594. doi: 10.1038/s41598-024-59210-4.
  34. Popov, S., & Orechov, O. (2024). Methods and hardware and software for information processing in intelligent forest fire monitoring systems based on UAV swarms. Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal, 4(78), 123-131. doi: 10.26906/SUNZ.2024.4.123.
  35. Rybalova, O.V., Bryhada, O.V., Korobkina, K.M., Kraynyukov, O.M., & Miroshnychenko, I.M. (2019). Determining the risk of forest fires impact on soil quality. Scientific Bulletin of Construction, 2(2(96)), 413-422. doi: 10.29295/23117257-2019-96-2-413-422.
  36. Segaran, T.C., Azra, M.N., Lananan, F., Burlakovs, J., Vincevica-Gaile, Z., Rudovica, V., Grinfelde, I., Rahim, N.H.A., & Satyanarayana, B. (2023). Mapping the link between climate change and mangrove forest: A global overview of the literature. Forests, 14(2), article number 421. doi: 10.3390/f14020421.
  37. Seidaliyeva, U., & Smailov, N. (2025). Leveraging drone technology for enhanced safety and route planning in rock climbing and extreme sports training. Retos, 63, 598-609. doi: 10.47197/retos.v63.110869.
  38. Seneta, M., Skolskyi, I., & Seneta, Z. (2024). Digital technologies for environmental research using quadcopters. In International scientific and practical conference: Information technologies in the environmental protection (pp. 122-125). Lviv: Lviv Polytechnic National University.
  39. Shpyrna, V.H. (2023). Use of unmanned aircraft equipment in martial art conditions. In Land management and topographic activities in the conditions of war and post-war reconstruction. Collection of scientific papers of the all-Ukrainian scientific and practical student conference (pp. 126-128). Kyiv: Publishing Centre of NULES.
  40. Shults, R., & Annenkov, A. (2023). BIM and UAV photogrammetry for spatial structures sustainability inventory. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 48(5), 99-104. doi: 10.5194/isprs-archives-XLVIII-5-W2-2023-99-2023.
  41. State Agency of Forest Resources of Ukraine. (2024). Public report of the head of the State Agency of Forest Resources of Ukraine for 2023. Retrieved from https://www.kmu.gov.ua/storage/app/sites/1/17-civik-2018/zvit2023/zvit_lis_%20 2023.pdf.
  42. Sun, H., Yan, H., Hassanalian, M., Zhang, J., & Abdelkefi, A. (2023). UAV platforms for data acquisition and intervention practices in forestry: Towards more intelligent applications. Aerospace, 10(3), article number 317. doi: 10.3390/aerospace10030317.
  43. Tatuśko-Krygier, N., Diatta, J.B., Chudzińska, E., Waraczewska, Z., Gawroński, D., & Yousef, N. (2023). Bioactive levels of Zn, Pb, Cu, Cd and Mg, Fe in pollution sensitive and tolerant Scots pines needles – is survival mineral-dependent? Ecological Indicators, 146, article number 109751. doi: 10.1016/j.ecolind.2022.109751.
  44. Wójcik, W., et al. (2022). The method of time distribution for environment monitoring using unmanned aerial vehicles according to an inverse priority. Journal of Ecological Engineering, 23(11), 179-187. doi: 10.12911/22998993/153458.
  45. Xiang, J., Zang, Z., Tang, X., Zhang, M., Cao, P., Tang, S., & Wang, X. (2024). Rapid forest change detection using unmanned aerial vehicles and artificial intelligence. Forests, 15(9), article number 1676. doi: 10.3390/f15091676.
  46. Zhang, H., Turvey, S.T., Pandey, S.P., Song, X., Sun, Z., & Wang, N. (2023). Commercial drones can provide accurate and effective monitoring of the world’s rarest primate. Remote Sensing in Ecology and Conservation, 9(6), 775-786. doi: 10.1002/rse2.341.
  47. Zhang, Y., Yan, H., Zhu, D., Wang, J., Zhang, C.H., Ding, W., Luo, X., Hua, C., & Meng, M.Q.-H. (2024). Air-ground collaborative robots for fire and rescue missions: Towards mapping and navigation perspective. ArXiv. doi: 10.48550/ arXiv.2412.20699.