ISSN 0137-0944
eISSN 2949-6144
En Ru
ISSN 0137-0944
eISSN 2949-6144
Спектральные почвенные базы данных

Спектральные почвенные базы данных

Аннотация

Выделены и рассмотрены два направления цифровизации почвенных исследований: первое — создание и пополнение баз данных с диапазоном спектров отражения в области 300—2500 нм для верхних почвенных горизонтов и их основных физико-химических свойств; второе — аккумуляция и актуализация уже опубликованных спектров в видимом диапазоне (400—750 нм) с включением данных по горизонтам всего почвенного профиля, позволяющее проводить диагностику как их самих, так и профиля в целом. Во втором направлении широко используются показатели цвета почв как в международных оптических системах, так и в специфических для России системах показателей. Алгоритмы можно использовать для изучения глобальных почвенных библиотек, находящихся в открытом доступе

Литература

1. Виноградов Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем. М., 1984.

2. Карманов И.И. Изучение почв по спектральному составу отраженных излучений // Почвоведение. 1970. № 4.

3. Карманов И.И. Спектральная отражательная способность и цвет почв как показатели их свойств: Дис. ... докт. с.-х. наук. М., 1973.

4. Карманов И.И. Спектральная отражательная способность и цвет почв как показатели их свойств. М., 1974.

5. Кириллова Н.П. Комплексный подход к почвенной картографии на основе цифровой морфометрии и комбинаторного анализа: Дис. ... докт. биол.  наук. М., 2018.

6. Кириллова Н.П., Евстратов П.А., Азиков Д.А. и др. Спектры отражения и цифровые показатели цве) та почв. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2020621406 // Офиц. бюл. «Програм мы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем». 2020. № 8.

7. Кириллова Н.П., Силёва Т.М., Ульянова Т.Ю. идр. Диагностика почвенных горизонтов по цвету (на примере почв Подмосковья) // Почвоведение. 2018. № 11.

8. Михайлова Н.А., Орлов Д.С. Оптические свойства почв и почвенных компонентов. М., 1986.

9. Орлов Д.С. Химия почв. М., 1992.

10. Орлов Д.С., Воробьева Л.А., Суханова Н.И. Количественные параметры спектральной отражательной способности почв // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 17. Поч) воведение. 1995. № 4.

11. Садовников Ю.Н. Изменение спектральной отражательной способности по профилю главных генетических типов почв // Вестн. Моск. ун)та. Сер. 17. Почвоведение. 1980. № 1.

12. Baldridge A.M., Hook S.J., Grove C.I., Rivera G. The ASTER spectral library version 2.0 // Remote Sens. Environ. 2009. Vol. 113.

13. Brodsky L., Klement A., Pen zek V. et al. Building soil spectral library of the Czech soils for quantitative digital soil mapping // Soil Water Res. 2011.Vol. 6.

14. Cambule A.H., Rossiter D.G., Stoorvogel J.J., Smaling E.M.A. Building a near infrared spectral library for soil organic carbon estimation in the Limpopo National Park, Mozambique // Geoderma. 2012. Vol. 183—184.

15. Colorimetry, CIE Techn. Rep. Vienna, 2004. N 15.

16. Dematt J.A.M., Dotto A.C., Paiva A.F.S. et al. The Brazilian Soil Spectral Library (BSSL): a general view, application and challenges // Geoderma. 2019. Vol. 354.

17. Dematt J.A.M., Safanelli J.L., Poppiel R.R. et al. Bare Earth’s Surface Spectra as a Proxy for  Soil  Resource Monitoring // Sci. Rep. 2020. Vol. 10. URL: https:// doi.org/10.1038/s 41598-020-61408-1 (дата обращения: 25.02.2021).

18. Garrity D., Bindraban P. A Globally Distributed Soil Spectral Library Visible Near Infrared Diffuse Reflectance Spectra. ICRAF (World Agroforestry Centre)/ISRIC (World Soil Information) Spectral Library. Nairobi, 2004.

19. Goge F., Joffre R., Jolivet C. et al. Optimization criteria in sample selection step of local regression for quantitative analysis of large soil NIRS database // Chemom. Intell. Lab. Syst. 2012. Vol. 110.

20. Ji W., Li S., Chen S. et al. Prediction of soil attributes using the Chinese soil spectral library and standardized spectra recorded at field conditions // Soil Tillage Res. 2016. Vol. 155.

21. Knadel M., Deng F., Thomsen A., Greve M. Development of a Danish national Vis—NIR soil spectral library for soil organic carbon determination // Digital Soil Assessments and Beyond: Proceedings of the 5th Global Workshop on Digital Soil Mapping / Ed. by B. Minasny et al. Sydney, 2012.

22. Shepherd K.D., Walsh M.G. Development of Reflectance Spectral Libraries for Characterization of Soil Properties // Soil Sci. Soc. Amer. J. Vol. 66. URL: http://dx.doi. org/10.2136/sssaj2002.9880 (дата обращения: 25.02.2021).

23. Soil Survey Staff, Soil taxonomy: A basic system of soil classification for making and interpreting soil surveys // Natural Resources Conservation Service. Twelfth ed. U.S. Department of Agriculture Handbook. Washington, 2014.

24. Stevens A., Nocita M.,  Toth  G.  et al. Prediction of soil organic carbon at the European scale by visible and near InfraRed reflectance spectroscopy // PLoS One. 2013. Vol. 8.

25. Terra F.S., Dematt J.A.M., Viscarra Rossel R.A. Spectral libraries for quantitative analyses of tropical Brazilian soils: Comparing vis—NIR and mid)IR reflectance data // Geoderma. 2015. Vol. 255—256.

26. Terra F.S., Dematt J.A.M., Viscarra Rossel R.A. Proximal spectral sensing in pedological assessments: vis— NIR spectra for soil classification based on weathering and pedogenesis // Geoderma. 2018. Vol. 318.

27. Viscarra Rossel R.A., Behrens T. Using data mining to model and interpret soil diffuse reflectance spectra // Geoderma. 2010. Vol. 158.

28. Viscarra Rossel R.A., Behrens T., Ben-Dor E. et al. A global spectral library to characterize the world’s soil // Earth-Sci. Rev. 2016. Vol. 155.






29. Viscarra Rossel R.A., Minasny B., Roudier P., McBratney A.B. Colour space models for soil science // Geoderma. 2006. Vol. 133.

30. Viscarra Rossel R.A., Webster R. Predicting soil pro) perties from the Australian soil visible)near infrared spect) roscopic database // Europ. J. Soil Sci. 2012. Vol. 63 (6).

Скачать в формате PDF Статья на сайте ELibrary.ru

Поступила: 28.12.2020

Принята к публикации: 20.01.2021

Дата публикации в журнале: 30.06.2021

Ключевые слова: почва; почвенный покров; почвенный профиль; горизонты; цифровые технологии; базы данных; спектральные характеристики; цвет почв; CIELAB

Доступно в on-line версии с: 30.06.2021

  • Для цитирования статьи:
Номер 2, 2021