The Study of Soil Humus Content in Agrochronological Series Using Ground-Based Tools and Remote Sensing Data
DOI:
https://doi.org/10.52575/2712-7443-2022-46-2-210-222Keywords:
soil fertility, Landsat, monitoring land, humus, forest-steppe, organic matter, humus reservesAbstract
Extensive implementation of Earth remote sensing data has substantially increased the ability to research and evaluate natural resources. The limited experience of the combined use of historical-cartographic and remote research methods to study the humus content of the developed gray forest soils involved in plowing in different historical periods requires further study of these approaches. The proposed article presents the results of studies to identify the dependence of the image tone on the content and reserves of organic matter of the gray forest soils used for agriculture in the Belgorod region of the Russian Federation, obtained on the basis of the analysis of Landsat satellite data and information on the data of ground observations of the humus state of the soils of the region. Based on the analysis of the image of the open surface of arable gray forest soils the dependence of the image tone on the content and reserves of humus was studied. The data obtained allow us to conclude that with automated interpretation of soils from satellite images, the analysis of the tone space of the open surface of arable soils from the content and reserves of organic matter shows a high correlation.
Appreciation. The author expresses gratitude to the scientific supervisor, Doctor of Geographical Sciences, Professor Chendev Yu.G. for the advisory support at all stages of conducting this research.
Downloads
References
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.
Abstract views: 98
Share
Published
How to Cite
Issue
Section
Copyright (c) 2022 REGIONAL GEOSYSTEMS
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
