Monitoring the Spatio-Temporal Dynamics of Shale Oil/Gas Development with Landsat Time Series: Case Studies in the USA

Abstract

Shale oil/gas extraction has expanded rapidly in the last two decades due to the rising energy prices and the advancement of technologies. Its development can have huge impacts on and, at the same time, is also deeply affected by energy markets, especially in an era with high economic uncertainty. Understanding and monitoring shale oil/gas development over large regions are critical for both energy policies and environmental protection. However, there are currently no applicable methods to track the spatio-temporal dynamics of shale oil/gas development. To fill this gap, we propose a new NDVI Trajectroy Matching algorithm to track shale oil/gas development using the annual Landsat NDVI composite time series from 2000 to 2020. The results reveal that our algorithm can accurately extract the location and time of shale oil/gas exploitation in Eagle Ford and Three Forks, with an accuracy of 83.80% and 81.40%, respectively. In the Eagle Ford area, accuracy for all disturbance year detection was greater than 66.67%, with the best in 2011 and 2019 at 90.00%. The lowest accuracy in the Three Forks area was 63.33% in 2002, while the highest accuracy was 93.33% in 2019. In conclusion, the algorithm can effectively track shale oil/gas development with considerable accuracy and simplicity. We believe that the algorithm has enormous potential for other applications, such as built-up regions, forests, farmlands, and water body expansion and contraction involving vegetation damage.

Analysing the spatial distribution of land surface temperature at Nghi Son Refinery and Petrochemical Complex using Landsat and Sentinel 2 satellite image data

“…Việc xây dựng các tổ hợp lọc hóa dầu, sự cố tràn dầu có thể dẫn đến sự thay đổi đáng kể trong lớp phủ/sử dụng đất [8 -11]. Nghiên cứu của Wang và cộng sự [12] đã sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat đa thời gian trong giai đoạn 2000 -2020 để giám sát sự phát triển của công nghiệp khai thác dầu khí đá phiến ở Mỹ trên cơ sở chỉ số thực vật NDVI (normalised difference vegetation index), từ đó cung cấp dữ liệu đầu vào phục vụ xây dựng chính sách năng lượng và bảo vệ môi trường [12]. Jordan và cộng sự [13] sử dụng dữ liệu ảnh radar và kỹ thuật radar giao thoa (InSAR) trong giám sát ảnh hưởng của hoạt động khai thác dầu đá phiến đến môi trường.…”