Применение методов комплексной обработки данных дистанционного зондирования Земли для изучения процессов окарбоначивания почв с искусственным орошением
В статье представлены методические исследования процессов окарбоначивания почв сельскохозяйственного назначения по данным дистанционного зондирования Земли. Исследования проведены на территории Светлоярской оросительной системы, расположенной в Волгоградской области. Рассмотрена совокупность методических подходов по комплексной цифровой обработке данных мультиспектральной космической съемки и результатов полевых исследований. Обобщен материал о дешифровочных признаках окарбоначенных земель и установлена взаимосвязь между спектральными яркостями пикселей и уровнем окарбоначивания на полях по диаграммам рассеянья, определены методы сбора полевых данных для комплексной обработки совместно со спутниковыми изображениями высокого разрешения. Выделены тестовые участки почв по уровню окарбоначивания с их графическим отображением на картографических схемах. Определена достоверность выявления зон пиксельного отображения окарбоначенных сельскохозяйственных земель на уровне 75 %.
Детальная_Инф:
Да
Автор1:
Д. В. Филиппов
Афиилиация1:
Научный геоинформационный центр Российской академии наук (НГИЦ РАН), г. Москва, Российская Федерация
Автор2:
И. Н. Чурсин
Афиилиация2:
Научный геоинформационный центр Российской академии наук (НГИЦ РАН), г. Москва, Российская Федерация
Автор3:
Д. Д. Рулёв
Афиилиация3:
Научный геоинформационный центр Российской академии наук (НГИЦ РАН), г. Москва, Российская Федерация
Автор4:
А. Д. Бояренкова
Афиилиация4:
Научный геоинформационный центр Российской академии наук (НГИЦ РАН), г. Москва, Российская Федерация
Название статьи:
Применение методов комплексной обработки данных дистанционного зондирования Земли для изучения процессов окарбоначивания почв с искусственным орошением
Рубрика:
Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия
Начало_Страница:
80
Конец_Страница:
91
УДК:
528.8:631.46
DOI:
10.33764/2411-1759-2023-28-1-80-91
Год:
2023
Номер:
1
Том:
28
Ключевые слова_RU:
мультиспектральная космическая съемка, окарбоначенные почвы, оросительная система, космические снимки
Ключевые слова_EN:
multyspectral survey, carbonate enrichment, irrigation system, space imagery
Библиографический список:
1. Ливенгаупт А. И. Опыт применения аэрофотосъемки при изучении Днепровских плавень // Материалы по проблеме Нижнего Днепра. – 1931. – Т. 2. – С. 143–152.
2. Селяков Л. Я. Из опыта Казахстанской съемки // Геодезист. – 1932. – №. 5. – С. 34–41.
3. Сметанин И. С. Из опыта использования материалов аэрофотосъемки при почвенных исследованиях // Почвоведение. – 1940. – № 12. – С. 66–72.
4. Кринов Е. Л. Спектральная отражательная способность природных образований. – М. : АН СССР, 1947. – 272 с.
5. Савин И. Ю., Симакова М. С. Спутниковые технологии для инвентаризации и мониторинга почв в России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2012. – Т. 9, № 5. – С. 104–115.
6. Клочко Т. А. Исследование современного состояния проблем выявления засоленных почв по данным космических съемок // Ученые записки Таврического национального университета имени
В. И. Вернадского. Серия География. – 2010. – Т. 23 (62), № 2. – С. 156–166.
7. Виноградов Б. В. Аэрофотосъемка и картография растительности на международной конференции в Тулузе // Геоботаническое картографирование. – 1966. – С. 70–74.
8. Виноградов Б. В. Применение дистанционной индикации для изучения Биосферы // Геоботаническое картографирование. – 1977. – С. 84–87.
9. Виноградов Б. В. Разработка фотометрического метода дешифрирования для автоматизации картирования растительности по аэрофотоснимкам // Геоботаническое картографирование. – 1963. – С. 30–36.
10. Панкова Е. И. Засоление почв аридных территорий и методы их дистанционного изучения в целях мониторинга: автореф. дисс. … доктора сельскохозяйственых наук. – М. : Почвенный институт имени В. В. Докучаева, 1988. – 52 с.
11. Панкова Е. И., Мазиков В. М. Оценка засоления орошаемых почв хлопковых полей по аэрофотоснимкам (на примере Голодной степи) // Почвоведение. – 1976. – № 5. – С. 55–56.
12. Петерсон У., Нидьсон Т. Линейные комбинации коэффициентов спектральной яркости для анализа ландшафта // Ученые записки Тартуского государственного университета. – 1988. – № 808. – С. 34–45.
13. Скрипчинский А. В. Мониторинг эрозионных процессов средствами космической съемки // Наука. Инновации. Технологии. – 2016. – № 2. – С. 89–98.
14. Симакова М. С. От визуального дешифрирования аэрофотоснимков и полевого картографирования почв до автоматизированного дешифрирования и картографирования по космическим снимкам // Бюллетень почвенного института им. В. В. Докучаева. – 2014. – Вып. 74. – С. 3–19.
15. Симакова М. С. От визуального дешифрирования аэрофотоснимков и полевого картографирования почв до автоматизированного дешифрирования и картографирования по космическим снимкам // Бюллетень почвенного института им. В. В. Докучаева. – 2014. – Вып. 74. – С. 3–19.
16. Metternicht G. I., Zinck J. A. Remote sensing of soil salinity:Potentials and constraints // Remote Sensing Environment. – 2003. – Vol. 85. No. 1. – P. 1–20.
17. Nield S. J., Boettinger J. L., Ramsey R. D. Digitally mapping gypsic and natric soil areas using Landsat ETM data // Soil Science Society of America Journal. – 2007. – Vol. 71, No. 1. – P. 245–252.
18. Shrestha D. P., Farshad A. Mapping salinity hazard: an integrated application of remote sensing and modeling-based techniques // Remote sensing of soil salinization. Impact on land management. – 2009. – No. 1. – P. 257–272.
19. Singh A. N., Dwivedi R. S. Delineation of salt-affected soilsthrough digital analysis of Landsat MSS data // International Journal of Remote Sensing. – 1989. – Vol. 10, No. 1. – P. 83–92.
20. Савин И. Ю., Отаров А., Жоголев А. В. и др. Выявление многолетних изменений площади засоленных почв Шаульдерского орошаемого массива по космическим снимкам Landsat // Бюллетень Почвенного института имени В. В. Докучаева. – 2014. – № 74. – С. 49–65.
21. Fernandez-Buces N., Siebea C., Cramb S., Palacio J. L. Mapping soil salinity using a combined spectral response index for bare soil and vegetation: A case study in the former lake Texaco, Mexico // Journal of Arid Environments. – 2006. – Vol. 65, No. 4. – P. 644–667.
22. Masoud A. A., Koike K. Arid land salinization detected by remotely-sensedlandcover changes: A case study in the Siwa region, NW Egypt // Journal of Arid Environments. – 2006. – Vol. 66, No. 1. – P. 151–167.
23. Беленко В. В. Анализ данных дистанционного зондирования (ДДЗ), применяемых для ландшафтно-экологического картографирования // Молодой ученый. Ежемесячный научный журнал. – 2009. – № 10. – С. 34–37.
24. Кравченко Е. И. Факторы засоления почв участков «Червленое» и «Дубоовражный» Светлоярской оросительной системы // Бюллетень почвенного института им. В. В. Докучаева. – 2019. – Вып. 99. – С. 47–61.
25. Будажапова М., Шалова Л. Стандарты в области качества почв: реальность, направления, перспективы // Стандарты и качество. – 2015. – № 7 (937). –С. 58–60.
26. Караванова Е. И. Оптические свойства почв и их природа. – М., 2003 г [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://soil.msu.ru/attachments/article/1366/Оптические%20свойства%20почв.pdf.
27. Лисецкий Ф. Н., Маринина О. А., Терехин Э. А. Опыт комплексного картографирования разновременных залежей на щебнистых почвах в сельской округе Керкинитиды // Проблемы истории, филологии, культуры. – 2016. – № 2. – С. 227–246.
28. Горохова И. Н., Панкова Е. И. Природа пятнистости орошаемых почв сухостепной зоны (на примере Светлоярской оросительной системы) // Аридные экосистемы. – 2017. – Т. 23, № 3 (72). – С. 44–54.
29. Горохова И. Н., Авдеева Т. Н., Панкова Е. И., Прокопьева К. О. Почвенно-агрохимическая характеристика Светлоярского орошаемого участка в Волгоградской области // Аридные экосистемы. – 2019. – Т. 25, № 1 (78). – С. 49–60.
30. Савельев А. А., Григорьян Б. Р., Добрынин Д. В., Мухарамова С. С., Кулагина В. И., Сахабиев И. А. Оценка почвенного плодородия по данным дистанционного зондирования Земли // Ученые записки Казанского университета. – 2012. – Т. 154, кн. 3. – С. 158–172.
31. Кротов Д. Г., Самсонова В. П., Кротова Е. А., Лавринова Е. Ю. Связь между содержанием гумуса в пахотном горизонте серой лесной почвы и яркостью в красном канале спутникового изображения // Агрохимический вестник. – 2017. – № 1. – С. 11–14.
32. Солоха М. А. Определение агрохимических показателей почвы на основе аэрофотосъемки с беспилотного летательного аппарата // Почвоведение и агрохимия. – 2018. – № 1 (60). – С. 67–76.
33. Патент № 2 497 112 Российская Федерация. Способ дистанционного определения деградации почвенного покрова, В. Г. Бондур, А. Б. Мурынин, В. Ф. Давыдов, К. Ю. Гороховский; заявитель и патентообладаель ФГБН учреждение «Научно-исследовательский институт аэрокосмического мониторинга «Аэрокосмос». – 2012123643/28, заявл. 08.06.2012; Опубл. 27.10.2013. – Бюл. № 30
34. Горохова И. Н., Филиппов Д. В. Применение геоинформационных технологий и материалов космической съемки для мониторинга орошаемых земель Светлоярской оросительной системы (Волгоградская область) // Исследования Земли из космоса. – 2017. – № 4. – С. 79–87.
35. Горохова И. Н., Панкова Е. И., Шишконакова Е. А. Опыт использования космических снимков для составления карты землепользования орошаемых и залежных земель Светлоярской оросительной системы // Бюллетень Почвенного института им. В. В. Докучаева. – 2017. – Вып. 89. – С. 68–86.
36. Братков В. В., Кравченко И. В., Туаев Г. А., Атаев З. В., Абдулжалимов А. А. Применение вегетационных индексов для картографирования ландшафтов Большого Кавказа // Известия ДГПУ. – 2016. – Т. 10, № 4. – С. 97–111.
37. Соромотин А. А., Бродт Л. В Мониторинг растительного покрова при освоении нефтегазовых месторождений по данным многозональной съемки LANDSAT // Вестник Тюменского государственного университета. Экология и природопользование. – 2018. – Т. 4, № 1. – С. 37–49.
38. Белоусова А. П. Применение вегетационных индексов при анализе использования пахотных угодий (на примере Уинского района Пермского края) // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 4. – С. 208–218.
39. Хлебникова Е. П. Использование геопространственных данных для решения задач мониторинга особо охраняемых природных территорий // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 1. – С. 96–104.
Ссылка:
/upload/vestnik/sborniki/2023/28_1/80-91.pdf