vestnik Журнал "Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий (СГУГиТ)" 2411-1759 ФГБОУ ВО "Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ)" RU https://vestnik.sgugit.ru 10.33764/2411-1759-2023-28-1-80-91 Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия Применение методов комплексной обработки данных дистанционного зондирования Земли для изучения процессов окарбоначивания почв с искусственным орошением Д. В. Филиппов Филиппов Д. В. И. Н. Чурсин Чурсин И. Н. Д. Д. Рулёв Рулёв Д. Д. А. Д. Бояренкова Бояренкова А. Д. Научный геоинформационный центр Российской академии наук (НГИЦ РАН), г. Москва, Российская Федерация 2023 28 1 80 91 © Д. В. Филиппов, И. Н. Чурсин, Д. Д. Рулёв, А. Д. Бояренкова, 2023 2023 Д. В. Филиппов, И. Н. Чурсин, Д. Д. Рулёв, А. Д. Бояренкова Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная. 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 %. мультиспектральная космическая съемка окарбоначенные почвы оросительная система космические снимки multyspectral survey carbonate enrichment irrigation system space imagery 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 7. В. И. Вернадского. Серия География. – 2010. – Т. 23 (62), № 2. – С. 156–166. 8. Виноградов Б. В. Аэрофотосъемка и картография растительности на международной конференции в Тулузе // Геоботаническое картографирование. – 1966. – С. 70–74. 9. Виноградов Б. В. Применение дистанционной индикации для изучения Биосферы // Геоботаническое картографирование. – 1977. – С. 84–87. 10. Виноградов Б. В. Разработка фотометрического метода дешифрирования для автоматизации картирования растительности по аэрофотоснимкам // Геоботаническое картографирование. – 1963. – С. 30–36. 11. 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. 12. Панкова Е. И., Мазиков В. М. Оценка засоления орошаемых почв хлопковых полей по аэрофотоснимкам (на примере Голодной степи) // Почвоведение. – 1976. – № 5. – С. 55–56. 13. Петерсон У., Нидьсон Т. Линейные комбинации коэффициентов спектральной яркости для анализа ландшафта // Ученые записки Тартуского государственного университета. – 1988. – № 808. – С. 34–45. 14. Скрипчинский А. В. Мониторинг эрозионных процессов средствами космической съемки // Наука. Инновации. Технологии. – 2016. – № 2. – С. 89–98. 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. 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. 17. 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. 18. 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. 19. 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. 20. 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. 21. 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. 22. 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. 23. 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. 24. Беленко В. В. Анализ данных дистанционного зондирования (ДДЗ), применяемых для ландшафтно-экологического картографирования // Молодой ученый. Ежемесячный научный журнал. – 2009. – № 10. – С. 34–37. 25. 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. 26. Будажапова М., Шалова Л. Стандарты в области качества почв: реальность, направления, перспективы // Стандарты и качество. – 2015. – № 7 (937). –С. 58–60. 27. 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. 28. 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. 29. 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. 30. 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. 31. 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. 32. 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. 33. Солоха М. А. Определение агрохимических показателей почвы на основе аэрофотосъемки с беспилотного летательного аппарата // Почвоведение и агрохимия. – 2018. – № 1 (60). – С. 67–76. 34. 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 35. 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. 36. 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. 37. 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. 38. 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. 39. 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. 40. Хлебникова Е. П. Использование геопространственных данных для решения задач мониторинга особо охраняемых природных территорий // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 1. – С. 96–104.