Удосконалення методики оцінювання динаміки деградації та прямих економічних втрат агросектору в умовах сучасних викликів, спричинених воєнними діями

Автор(и)

  • Микола Петрович Бутко Національний університет «Чернігівська політехніка» , Україна https://orcid.org/0000-0002-4349-1298
  • Ігор Миколайович Бутко Міжнародний науково–технічний університет імені академіка Юрія Бугая , Україна https://orcid.org/0000-0002-2859-0351
  • Олександр Миколайович Маковейчук Міжнародний науково–технічний університет імені академіка Юрія Бугая , Україна https://orcid.org/0000-0003-4425-016X
  • Владислав Анатолійович Тютюнник Національний університет «Чернігівська політехніка», Україна https://orcid.org/0009-0003-4583-9491
  • Геннадій Володимирович Худов Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, Україна https://orcid.org/0000-0002-3311-2848

DOI:

https://doi.org/10.15587/2706-5448.2026.358139

Ключові слова:

динаміка деградації агросектору, супутникові дані, вегетаційні індекси, ефект «ножиць», індекс структурної впорядкованості, прямі економічні втрати

Анотація

Об’єктом дослідження є процес оцінювання динаміки деградації та прямих економічних втрат агросектору. Гіпотеза дослідження базується на припущенні, що регресійна модель здатна забезпечити достовірну короткострокову оцінку (з лагом в 1 рік) фактичного стану землекористування.

Удосконалена методика оцінювання динаміки деградації та прямих економічних втрат агросектору, яка, на відміну від відомих, передбачає наступні етапи:

– аналіз динаміки каналів Red та NIR у межах району дослідження для виявлення закономірностей деградації агрофітоценозів;

– визначення статистичного критерію структурної впорядкованості ландшафту (OSI) для диференціації цільових посівів від рудеральної рослинності;

– проведення лінійного регресійного аналізу для визначення площ активного виробництва на основі спектральних характеристик супутникових даних.

Проведені експериментальні дослідження щодо оцінювання обсягів прямих економічних втрат агросектору за період 2022–2025 рр. Аналіз динаміки спектральних каналів за 2016–2025 рр. показав, що починаючи з 2022 року, спостерігається ефект «ножиць» – стійке зростання середнього по каналу Red та падіння NDVI, що є ознакою виведення земель з обробітку. У довоєнний період значення OSI були в діапазоні 0.3–0.7, а починаючи з 2022 року стали від’ємними (близько –1.5), що відповідає втраті структурної цілісності агроландшафту. Розраховані прямі економічні втрати агросектору Київської області (Україна) за 2022–2025 рр. становлять 491.7–548.11 млн дол залежно від методу розрахунку. Розрив між офіційною статистикою та розрахунковим методом (37.26 млн дол) відповідає врожаю, який був засіяний, але не зібраний через воєнні загрози.

Біографії авторів

Микола Петрович Бутко, Національний університет «Чернігівська політехніка»

Доктор економічних наук, професор

Кафедра менеджменту та адміністрування

Ігор Миколайович Бутко, Міжнародний науково–технічний університет імені академіка Юрія Бугая

Доктор технічних наук, професор

Кафедра інформаційних та комунікаційних технологій

Олександр Миколайович Маковейчук, Міжнародний науково–технічний університет імені академіка Юрія Бугая

Доктор технічних наук, доцент

Кафедра інформаційних та комунікаційних технологій

Владислав Анатолійович Тютюнник , Національний університет «Чернігівська політехніка»

Кандидат сільськогосподарських наук

Відділ докторантури

Геннадій Володимирович Худов, Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба

Доктор технічних наук, професор

Кафедра тактики радіотехнічних військ

Посилання

  1. Mkrtchian, A., Müller, D. (2024). Assessing the impact of the Russian invasion on crop production in Ukraine with open satellite data. Ukrainian Analytical Digest, 5, 8–14. Available at: https://www.ssoar.info/ssoar/handle/document/94116
  2. Kussul, N., Yailymova, H., Drozd, S. (2022). Detection of War-Damaged Agricultural Fields of Ukraine Based on Vegetation Indices Using Sentinel-2 Data. 2022 12th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies (DESSERT). Athens: IEEE, 1–5. https://doi.org/10.1109/dessert58054.2022.10018739
  3. Sentinel–2. Copernicus Data Space Ecosystem. Available at: https://surl.li/ghfgxu
  4. Shumilo, L., Drozd, S., Kussul, N. (2025). Satellite data aids the study of the war’s environmental and economic consequences for Ukraine’s agriculture sector. Ukraine War Environmental Consequences Work Group. Available at: https://surl.lu/ojfaoi
  5. Khudov, H., Makoveichuk, O., Tokarev, S., Andriushchenko, A., Pukhovyi, O., Rohulia, O. et al. (2026). Improving a method for filtering images acquired from a space-based radar observation system based on the Kuan algorithm. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (9 (139)), 40–46. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.352347
  6. Xu, N., Zhuang, H., Chen, Y., Wu, S., Liu, R. (2025). Mapping Multi-Crop Cropland Abandonment in Conflict-Affected Ukraine Based on MODIS Time Series Analysis. Land, 14 (8), 1548. https://doi.org/10.3390/land14081548
  7. Kussul, N., Shelestov, A., Yailymov, B., Yailymova, H., Lemoine, G., Deininger, K. (2025). Assessment of war-induced agricultural land use changes in Ukraine using machine learning applied to Sentinel satellite data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 140, 104551. https://doi.org/10.1016/j.jag.2025.104551
  8. Losses and damages of the agricultural sector of Ukraine amount to more than $80 billion – KSE Agrocenter (2024). Kyiv School of Economics. Available at: https://kse.ua/about-the-school/news/losses-and-damages-of-the-agricultural-sector-of-ukraine-amount-to-more-than-80-billion-kse-agrocenter/ Last accessed: 23.02.2026
  9. Ukraine – Third Rapid Damage and Needs Assessment (RDNA3): February 2022 – December 2023 (2024). Washington: World Bank. Available at: https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099021324115085807
  10. Ukraine Emergency and Early Recovery Response Plan 2025–2026 (2025). FAO. Available at: https://openknowledge.fao.org/items/9616d132-b487-41ed-a778-9ec2eb0689d0 Last accessed: 23.02.2026
  11. Strapchuk, O., Manaloor, V., Strapchuk, S. (2026). Assessment of the impact of factors on the yield of strategic crops in Ukraine under climate change. Agricultural and Resource Economics: International Scientific E-Journal, 12 (1), 247–278. https://doi.org/10.51599/are.2026.12.01.09
  12. Report on Damages to Ukraine’s Infrastructure from the Russian Invasion (2024). Kyiv School of Economics. Available at: https://kse.ua/wp-content/uploads/2025/02/KSE_Damages_Report-November-2024---ENG.pdf
  13. Becker-Reshef, I., Barker, B., Humber, M., Puricelli, E., Sanchez, A., Sahajpal, R. et al. (2019). The GEOGLAM crop monitor for AMIS: Assessing crop conditions in the context of global markets. Global Food Security, 23, 173–181. https://doi.org/10.1016/j.gfs.2019.04.010
  14. Weldegebriel, L., Negash, E., Nyssen, J.,Lobell, D. B. (2024). Eyes in the sky on Tigray, Ethiopia – Monitoring the impact of armed conflict on cultivated highlands using satellite imagery. Science of Remote Sensing, 9, 100133. https://doi.org/10.1016/j.srs.2024.100133
  15. Hazaymeh, K., Sahwan, W., Al Shogoor, S., Schütt, B. (2022). A Remote Sensing-Based Analysis of the Impact of Syrian Crisis on Agricultural Land Abandonment in Yarmouk River Basin. Sensors, 22 (10), 3931. https://doi.org/10.3390/s22103931
  16. Asrat, D., Anteneh, A. (2020). Status of food insecurity in dryland areas of Ethiopia: A review. Cogent Food & Agriculture, 6 (1), 1853868. https://doi.org/10.1080/23311932.2020.1853868
  17. Campbell, J. B., Wynne, R. H., Thomas, V. A. (2022). Introduction to remote sensing. New York: Guilford Press, 634. Available at: https://www.guilford.com/books/Introduction-to-Remote-Sensing/Campbell-Wynne-Thomas/9781462549405?srsltid=AfmBOopXHjBkb4xEEQKsSxvSEjt1cwGc3y5-Kc0QY4a5P-wN8uQIqi9u
  18. Baumann, M., Kuemmerle, T. (2016). The impacts of warfare and armed conflict on land systems. Journal of Land Use Science, 11 (6), 672–688. https://doi.org/10.1080/1747423x.2016.1241317
  19. He, S., Shao, H., Xian, W., Yin, Z., You, M., Zhong, J. et al. (2022). Monitoring Cropland Abandonment in Hilly Areas with Sentinel-1 and Sentinel-2 Timeseries. Remote Sensing, 14 (15), 3806. https://doi.org/10.3390/rs14153806
  20. Sourav, Kaur, N., Kaur, B. (2024). Crop Classification using Sentinel-1 and Sentinel-2: A Machine Learning Method. 2024 Second International Conference on Data Science and Information System (ICDSIS). Hassan: IEEE, 1–6. https://doi.org/10.1109/icdsis61070.2024.10594331
  21. Sakuma, A., Yamano, H. (2020). Satellite Constellation Reveals Crop Growth Patterns and Improves Mapping Accuracy of Cropping Practices for Subtropical Small-Scale Fields in Japan. Remote Sensing, 12 (15), 2419. https://doi.org/10.3390/rs12152419
  22. Kolotii, A., Shelestov, A., Zhdanova, O., Volkova, Ye. (2026). The Impact of War on Economic Activity in Ukraine: Using Nighttime Light Satellite Data to Assess the State of the Economy. Cybernetics and Systems Analysis, 62 (1), 165–180. https://doi.org/10.1007/s10559-026-00855-6
  23. Kogan, F., Kussul, N., Adamenko, T., Skakun, S., Kravchenko, O., Kryvobok, O. et al. (2013). Winter wheat yield forecasting in Ukraine based on Earth observation, meteorological data and biophysical models. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 23, 192–203. https://doi.org/10.1016/j.jag.2013.01.002
  24. Berger, K., Hostert, P., Schlerf, M., Immitzer, M., Szantoi, Z., Okujeni, A. et al. (2026). Advancing optical earth observation for EU policies: needs, opportunities, recommendations. Environmental Sciences Europe, 38 (1). https://doi.org/10.1186/s12302-026-01346-3
  25. Filho, W. L., Fedoruk, M., Paulino Pires Eustachio, J. H., Splodytel, A., Smaliychuk, A., Szynkowska-Jóźwik, M. I. (2024). The environment as the first victim: The impacts of the war on the preservation areas in Ukraine. Journal of Environmental Management, 364, 121399. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.121399
  26. Chen, B., Tu, Y., An, J., Wu, S., Lin, C., Gong, P. (2024). Quantification of losses in agriculture production in eastern Ukraine due to the Russia-Ukraine war. Communications Earth & Environment, 5 (1). https://doi.org/10.1038/s43247-024-01488-3
  27. Li, Y., Yao, K., Meng, Q., Wang, Y., Xiao, R., Liu, Y. et al. (2026). Dynamic patterns and driving factors of productive cropland in Ukraine before and after Russia-Ukraine conflict. Geography and Sustainability, 7 (1), 100401. https://doi.org/10.1016/j.geosus.2025.100401
  28. Cao, C., Dragićević, S., Li, S. (2019). Short-Term Forecasting of Land Use Change Using Recurrent Neural Network Models. Sustainability, 11 (19), 5376. https://doi.org/10.3390/su11195376
  29. Post-disaster needs assessments guidelines: Volume B – Agriculture, Livestock, Fisheries and Forestry (2017). The World Bank. Available at: https://www.preventionweb.net/publication/documents-and-publications/post-disaster-needs-assessments-guidelines-volume-b
  30. Kucher, A. (2022). Methodology for assessing damages and losses caused by the armed aggression to the land fund and soils: problems and directions of improvement. Journal of Innovations and Sustainability, 6 (2), 10. https://doi.org/10.51599/is.2022.06.02.10
  31. Datsko, O., Melnyk, O., Kovalenko, I., Butenko, A., Zakharchenko, E., Ilchenko, V. et al. (2025). Estimation of the content of trace metals in Ukrainian military-affected soils. Notulae Botanicae Horti Agrobotanici Cluj-Napoca, 53 (1), 14328. https://doi.org/10.15835/nbha53114328
  32. Silske hospodarstvo Ukrainy za 2024 rik. Derzhavna sluzhba statystyky Ukrainy. Available at: https://www.ukrstat.gov.ua/operativ/menu/menu_u/cg.htm
  33. Martyshev, P., Bogonos, M., Nivievskyi, O., Neyter, R., Litvinov, V., Kolodiazhnyi, I. et al. (2025). AgroDigest Ukraine. Kyiv School of Economics. Available at: https://kse.ua/AgroDigest_Ukraine_January_2025.pdf
  34. Harvest-2024: The Ministry of Agrarian Policy forecasts 74 million tonnes of grains and oilseeds, – the Committee on Agrarian and Land Policy (2024). Verkhovna Rada of Ukraine. Available at: https://www.rada.gov.ua/en/news/News/248628.html
  35. Kravchenko, S., Malik, M., Shpykuliak, O. (2024). Development of integration structures in the agricultural sector of the economy in wartime conditions. Ekonomika APK, 32 (2), 10–27. https://doi.org/10.32317/ekon.apk/2.2025.10
  36. Khudov, H., Makoveichuk, O., Butko, I., Butko, M., Khudolei, V., Kukhtyk, S. (2022). The development of a management decision-making method based on the analysis of information from space observation systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (9 (120)), 59–69. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.269027
  37. Khudov, H., Makoveichuk, O., Khizhnyak, I., Varvarov, V., Zots, F. (2025). Experimental studies of the image segmentation method quality from unmanned aerial vehicles based on the Ant Colony Optimization algorithm under the influence of additive Gaussian noise. Advanced Information Systems, 9 (3), 14–21. https://doi.org/10.20998/2522-9052.2025.3.02
Improvement of methodology for assessing the dynamics of degradation and direct economic losses of the agricultural sector in the conditions of modern challenges caused by military actions

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-04-30

Як цитувати

Бутко, М. П., Бутко, І. М., Маковейчук, О. М., Тютюнник , В. А., & Худов, Г. В. (2026). Удосконалення методики оцінювання динаміки деградації та прямих економічних втрат агросектору в умовах сучасних викликів, спричинених воєнними діями. Technology Audit and Production Reserves, 2(4(88), 77–87. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2026.358139

Номер

Том 2 № 4(88) (2026): Економіка підприємств. Макроекономіка

Розділ

Економічна кібернетика

Ліцензія

Авторське право (c) 2026 Mykola Butko, Igor Butko, Oleksandr Makoveichuk, Vladislav Tiutiunnyk, Hennadii Khudov

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.