Довгостроковий моніторинг якості поверхневих вод та потенціалу підземних вод із використанням обчислювального інтелекту, GIS-технологій та дистанційного зондування

• Datum: 2026
• Автори та афіліації: Serhii Klimov — National University of Water and Environmental Engineering, Rivne; Tetiana Starovoit — National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”, Kyiv
• Ключові слова: keywords
• Hauptverfasser: Klimov, Serhii, Starovoit, Tetiana
• Format: Artikel
• Sprache: Englisch
• Veröffentlicht: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2026
• Schlagworte: обчислювальний інтелект; нечітка логіка; дистанційне зондування; супутникові знімки; моніторинг якості поверхневих вод; оцінювання потенціалу підземних вод; гібридні нейронні мережі; NEFCLASS-EM; TS-FNN; Fuzzy C-Means; K-Means
• Online Zugang: https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/358082
• Назва журналу: System research and information technologies

Water scarcity and declining water quality due to population growth, urbanization, industrialization, and climate change highlight the importance of effective water management. Advances in remote sensing, cloud computing, and computational intelligence underscore the need to utilize modern technologies for monitoring surface water quality. This research involves the development of hybrid intelligent models using Landsat and Sentinel-2 images and WISE data with hybrid deep learning networks to evaluate surface water quality and groundwater potential. Correlation analysis revealed strong connections between remote sensing data and water quality parameters (such as chlorophyll-a, dissolved oxygen, nitrogen, and phosphorus). The hybrid models surpassed traditional machine learning methods, demonstrating their effectiveness in real-world water management.