Исследование гумусированности почв в агрохронорядах с использованием наземных средств и данных дистанционного зондирования Земли
DOI:
https://doi.org/10.52575/2712-7443-2022-46-2-210-222Ключевые слова:
почвенное плодородие, Landsat, почвенный мониторинг, гумус, лесостепь, органическое вещество, запасы гумусаАннотация
Применение данных дистанционного зондирования Земли основательно приумножило возможности исследования и оценки природных ресурсов. Немногочисленный опыт совмещенного использования историко-картографического и дистанционных методов исследования для изучения гумусированности освоенных серых лесных почв, вовлеченных в распашку в разные исторические периоды, требует продолжения изучения данных подходов. В предлагаемой статье изложены результаты исследований по выявлению зависимости тона изображения от содержания и запасов органического вещества сельскохозяйственно используемых серых лесных почв на территории Белгородской области Российской Федерации, полученные на основе анализа спутниковых данных Landsat и данных наземных наблюдений гумусного состояния почв региона. На основе анализа изображения открытой поверхности пахотных серых лесных почв изучена зависимость тона изображения от содержания и запасов гумуса. Полученные данные позволяют сделать вывод о том, что при автоматизированном дешифрировании почв по космическим снимкам анализ тоновых характеристик открытой поверхности пахотных почв от содержания и запасов органического вещества показывает высокую корреляционную связь.
Благодарности. Автор выражает благодарность научному руководителю, доктору географических наук, профессору Чендеву Ю.Г. за консультативную поддержку на всех этапах проведения данного исследования.
Скачивания
Библиографические ссылки
Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйстве. 1990. М., Наука, 247 с.
Дмитриев Е.А. 1995. Математическая статистика в почвоведении. М., Изд-во МГУ, 326 с.
Малышевский В.А., Федулов Ю.П., Островский Н.В., Лебедовский И.А. 2013. Расчет содержания гумуса с использованием данных дистанционного зондирования Земли. Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета, 92: 859–883.
Подколзин O.A., Есаулко А.Н. 2008. Опыт мониторинга сельскохозяйственных земель с использованием дистанционного зондирования земли на Ставрополье. Проблемы агрохимии и экологии, 3: 32–34.
Савин И.Ю. 2013. О тоне изображения открытой поверхности почв как прямом дешифровочном признаке. Бюллетень почвенного института им. В.В. Докучаева, 71: 52–64.
Савин И.Ю., Чендев Ю.Г. 1994. Изменение во времени содержания гумуса в пахотных лесостепных почвах. Почвоведение, 5: 88–92.
Савин И.Ю., Прудникова Е.Ю. 2014. Об оптимальном сроке спутниковой съемки для картографирования пахотных почв. Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева, 74: 66–77.
Савин И.Ю. 1990. Дешифрирование почвенного покрова лесостепи Центрально-Черноземного района по среднемасштабным космическим снимкам. Автореф. дис. … канд. геогр. наук. Москва, 27 с.
Степанов С.Ю., Петров Я.А., Вагизов М.Р., Сидоренко А.Ю. 2020. Мониторинг данных дистанционного зондирования земли по данным спутника Landsat. Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право, 1 (37): 206–216.
Тютюнов С. И., Карабутов А. П. 2017. Поведение гумуса в черноземе типичном в связи с различным уровнем интенсивности использования пашни. Инновации в АПК: проблемы и перспективы, 4 (16): 74–83.
Чендев Ю.Г. 2008. Эволюция лесостепных почв Среднерусской возвышенности в голоцене. Москва, ГЕОС, 212 с.
Чендев Ю.Г., Авраменко П.М., Лищуков С.Д. 1998. Изменение гумусового состояния пахотных почв Белгородской области. Агрохимия, 6: 12–20.
Чендев Ю.Г., Авилов Н.П. 2000. Содержание и запасы гумуса в черноземах разновозрастных пашен. Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук, 5: 22–25.
Чендев Ю.Г., Лукин С.В. 2005. Влияние длительной распашки на свойства лесостепных и степных черноземов. Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук, 1: 37–39.
Чендев Ю.Г., Александровский А.Л., Хохлова О.С., Смирнова Л.Г., Новых Л.Л., Долгих А.В. 2011. Антропогенная эволюция серых лесостепных почв южной части Среднерусской возвышенности. Почвоведение, 1: 3–15.
Hartemink A.E., McBratney A.B., Mendonça-Santos M.L. 2008. Digital Soil Mapping with Limited Data. Netherlands, Springer, 446 p.
Minasny B., McBratney A.B., 2015. Digital soil mapping: A brief history and some lessons. Geoderma, 264: 301–311. DOI: 10.1016/j.geoderma.2015.07.017.
Journel A.G. 1986. Geostatistics: Models and Tools for the Earth Sciences. Mathematical Geology, 18: 119–140. DOI: 10.1007/BF00897658.
Tiwari S., Saha S., Kumar S., 2015. Prediction Modeling and Mapping of Soil Carbon Content Using Artificial Neural Network, Hyperspectral Satellite Data and Field Spectroscopy. Advances in Remote Sensing, 4: 63–72. DOI: 10.4236/ars.2015.41006.
Просмотров аннотации: 98
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2022 Региональные геосистемы
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
