Information system of analysis of geodata for tracking changes of vegetation

Main Article Content

Oleg Barabash
Olena Bandurka
Vadim Shpuryk
Olha Svynchuk


The rapid growth of geo-information technology capabilities in the field of spatial data processing and analysis has led to a significant growth of the role of geo-information systems in different areas of human activity. Application of approaches to spatial information processing from satellites new for more effective and efficient assessment of the state of plant cover is caused by growing tendency of availability to data of Earth remote sensing. The article offers an information system that allows to quickly and conveniently track changes in the vegetation. The analysis was carried out on the example of the Chornobyl Area between 2000 and 2020. The Chornobyl Disaster coincides with the period of intensive vegetative plant development. During that period, they are most sensitive to radiation. It has been established that for defining the quantitative state of biomass the NDVI index at different time intervals is most often used. But this index becomes ineffective during periods of weakening of active phase of vegetation. This is therefore of practical interest to assess the possibility of using the K-means clustering for the analysis of space images of vegetation cover at different phases of vegetation. As a result of the research, water surface, land with and without vegetation has been correctly interpreted, thus determining the land with a sparse vegetation and dense vegetation cover. The maps of the vegetation cover according to the normalized vegetative index using the K-medium method were constructed, the method by which changes in vegetation over 20 years can be clearly observed. The accuracy results were verified with the Common Method Bias. According to the calculations, despite all natural cataclysms (temperature increase, drought, winter anomalies of precipitations and temperatures, storms, forest fires), as well as human activity (sanitary clear cuttings, illegal logging), vegetation in the Chornobyl zone continues to grow and its areas will increase, although not so quickly.

Article Details

How to Cite
Barabash, O., Bandurka, O., Shpuryk, V., & Svynchuk, O. (2021). Information system of analysis of geodata for tracking changes of vegetation. Advanced Information Systems, 5(4), 17–25.
Methods of information systems synthesis
Author Biographies

Oleg Barabash, National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky KPI”, Kyiv, Ukraine

Doctor of Technical Sciences, Professor, Professor of the Department of Automation of projection of power processes and systems

Olena Bandurka, National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky KPI”, Kyiv, Ukraine

PhD student of the Department of Automation of projection of power processes and systems

Vadim Shpuryk, National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky KPI”, Kyiv, Ukraine

Candidate of Technical Sciences, Senior Lecturer of the Department of Automation of projection of power processes and systems

Olha Svynchuk, National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky KPI”, Kyiv, Ukraine

Candidate of Physic-Mathematical Sciences, Senior Lecturer of the Department of Automation of projection of power processes and systems


Michael N. DeMers. Fundamental of geographic information systems. New Mexico State University. 2010. 506 p.

Бутенко О.С., Барабаш О.В., Горелик С.І., Нікітін А.А. Система космічного моніторингу за сміттєзвалищами твердих побутових відходів [Space monitoring system for landfill for operational detection of unauthorized land-fills]. Системи управління, навігації та зв'язку. Випуск 2 (48). Полтава: ПНТУ, 2018. С. 114-119. DOI:

Бутко І.М. Інформаційна технологія використання геопросторових інформаційних структур [Information tech-nology of using geospatial information structures]. Системи управління, навігації та зв'язку. Випуск 2 (64). Полтава, ПНТУ, 2021. С. 4-10. DOI:

Kuchuk G., Kovalenko A., Komari I.E., Svyrydov A., Kharchenko V. Improving Big Data Centers Energy Efficiency: Traffic Based Model and Method / Kharchenko V., Kondratenko Y., Kacprzyk J. (eds) Green IT Engineering: Social, Business and Industrial Applications. Studies in Systems, Decision and Control. Vol 171. Cham: Springer, 2019. DOI:

Коваленко А.А., Кучук Г.А. Методи синтезу інформаційної та технічної структур системи управління об’єктом критичного застосування [Methods for synthesis of informational and technical structures of critical application ob-ject’s control system]. Сучасні інформаційні системи [Advanced Information Systems]. Т. 2, № 1. 2018. С. 22-27. DOI:

30 років Чорнобильської катастрофи [30 years of the Chernobyl disaster]. Огляди. Збірник інформаційно-аналітичних доповідей. К.: КІМ, 2016. 170 с.

Bartalev S., Isaev A. Monitoring Northern Eurasian Terrestrial Ecosystems from Satellites: New Products and Perspec-tive Approaches. 31st ISRSE Conference on Global Monitoring for Sustainability and Security. St Petersburg. 2012.

Триснюк В.М., Охарєв В.О., Триснюк Т.В. Створення системи мобільного екологічного моніторингу [Creating a system of mobile environmental monitoring]. Екологічна безпека та збалансоване ресурсокористування. № 2. 2018. С. 116-123.

IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change: IPCC special report on land use, land use change and forestry. Cam-bridge University Press, 2012.

Поморцева О.Є. Моделювання розташування екологічно небезпечних об’єктів за допомогою геоінформаційних систем [Modeling the location of environmentally hazardous objects using geographic information systems]. Вчені записки ТНУ імені В.І. Вернадського. Серія: технічні науки. Т. 29(68), № 6, Ч.2. 2018. С. 222-226.

Костюченко Ю. В., Мовчан Д. М., Костюченко Ю. В., Артеменко І. Г., Білоус Ю. Г. Оцінка невизначеностей при визначенні продуктивності рослинного покриву та формуванні вуглецевого балансу територій за даними ДЗЗ [Estimation of uncertainties in determining the productivity of vegetation and the formation of the carbon balance of the territories according to remote sensing of the Earth]. Геоінформатика, № 3 (47). 2013. С. 67-75.

Бурштинська Х., Долинська І. Врахування впливу атмосфери під час опрацювання космічних зображень [Taking into account the influence of the atmosphere during the processing of space images]. Геодезія, картографія і аерофотознімання. Вип. 76. 2012. С. 70-73.

Кохан С.С. Дослідження динаміки вегетаційних індексів для оцінювання стану сільськогосподарських культур на основі даних IRS-1D LISS-ІІІ [Study of the dynamics of vegetation indices for assessing the condition of crops on the basis of data IRS-1D LISS-III]. Вісник геодезії та картографії. № 4(73). 2011. С. 20-24.

Кохан С.С. Застосування вегетаційних індексів на основі серії космічних знімків IRS-1D LISS-III для визначення стану посівів сільськогосподарських культур [Application of vegetation indices based on a series of space images IRS-1D LISS-III to determine the status of crops]. Космічна наука і технологія. Т. 17, № 5. 2011. С. 58.

Grégoire J-M., Pinnock S. The World Fire Web network. A satellite based system for globally mapping fires in vegeta-tion. Publication of the European Communities, S.P.I.00.11 2010. P. 6.

Jones P.D., Moberg A. Hemispheric and large-scale surface air temperature variations: an extensive revision and an update to 2001. Journal of Climate. 16. 2003. P. 206-223.

Donald C. Ahrens. Meteorology Today. Cengage Learning, 2016. 662 p.

Бардиш Б., Бурштинська Х. Використання вегетаційних індексів для ідентифікації об’єктів земної поверхні [Use of vegetation indices to identify objects on the earth's surface]. Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. № 2 (28). 2014. С. 82-88.

Омелич І.Ю., Яременко А.А., Непошивайленко Н.О., Горай І.В. Визначення тенденцій розвитку рослинного покриву на підставі розрахунку нормалізованого вегетаційного індексу на прикладі Петриківського району Дніпропетровської області [Determination of trends in the development of vegetation on the basis of the calculation of the normalized vegetation index on the example of Petrykivskyi district of Dnipropetrovsk region]. Український журнал дистанційного зондування Землі. Вип. 23, 2019. С. 9-13.

Coates A., Ng A. Y. Learning Feature Representations with K-means, Stanford University, 2012.