ISSN 0137-0944
En Ru
ISSN 0137-0944
Перспективы развития картографирования и мониторинга почв на основе интерполяции точечных данных и дистанционных методов

Перспективы развития картографирования и мониторинга почв на основе интерполяции точечных данных и дистанционных методов

Аннотация

Рассмотрено современное состояние проблемы картографирования почв. Показано, что произошло замещение методов традиционного картографирования почв на методы, базирующиеся на использовании геоинформационных, цифровых и дистанционных технологий. Обозначены основные преимущества и недостатки используемых в настоящее время методов картографирования почв и продемонстрирована необходимость учета уровня генерализации информации, используемой в процессе картографирования почв. Продемонстрированы ошибки, возникающие на почвенных картах, при использовании при картографировании пространственных цифровых данных с разным уровнем генерализации информации. Выявлены наиболее перспективные направления в развитии методов картографирования почв. Показано, что основное внимание должно быть уделено развитию методов цифровой почвенной картографии на основе данных дистанционного зондирования, которые содержат наиболее точную информацию о пространственном варьировании свойств поверхностного горизонта почв. Использование методов пространственной интерполяции данных точечных наблюдений априори являются менее точными по сравнению с использованием данных дистанционного зондирования. Однако последние позволяют уверенно детектировать лишь отдельные свойства почв, а не всех, необходимых для создания почвенных карт в традиционном виде. Более перспективным является картографирование отдельных свойств почв. Карты отдельных свойств почв более удобны и точны для оценки почвенных и земельных ресурсов. В перспективе они могут быть использованы в качестве основы и для воссоздания почвенных выделов в терминах принятой классификации почв и для создания почвенных карт в традиционном виде с отражением на них классификационных выделов почв. Но для полного перехода к картографированию свойств почв, необходимо углубление исследований в области изучения спектральной отражательной способности поверхности почв и ее связи со свойствами нижележащих почвенных горизонтов.

Литература

1. Викторов С.В., Ремезова Г.Л. Индикационная геоботаника. М.: МГУ, 1988.

2. Виндекер Г.В., Прудникова Е.Ю., Савин И.Ю. Трансформация открытой поверхности почв под воздействием осадков в модельном эксперименте // Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева. 2018. № 95.

3. Дмитриев Е.А. Почва и почвоподобные тела // Почвоведение. 1996. № 3.

4. Докучаев В. В. Картография русских почв. СПб.: изд. М-ва гос. имуществ, 1879.

5. Докучаев П.М., Жоголев А.В., Кириллова Н.П., и др. Цифровая почвенная картография. М.: РУДН, 2017.

6. Жоголев А.В. Пространственная оценка неопределенности почвенного картографирования при использовании метода классификационных и регресионных деревьев // Почвоведение: горизонты будущего. Материалы докладов Первой открытой конференции молодых ученых, посвященной 90-летию Почвенного института им. В.В. Докучаева. М.: Почвенный институт им. В.В. Докучаева, 2017.

7. Нефедов Г.Ф. О почвенной картографии. С.: Тип.об-ва книгопеч., 1914.

8. Общесоюзная инструкция по почвенным обследованиям и составлению крупномасштабных почвенных карт землепользования. М.: Колос, 1973.

9. Полевой определитель почв. М.: Почвенный ин-т им. В.В. Докучаева, 2008.

10. Рожков В.А. О цифровой классификации почв // Современные проблемы изучения почвенных и земельных ресурсов. Сборник докладов Третьей всероссийской открытой конференции. М.: Почвенный институт им. В.В. Докучаева, 2019.

11. Савин И.Ю. Классификация почв и земледелие // Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева. 2016. № 84.

12. Савин И.Ю. Компьютерная имитация картографирования почв // Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования. М.: Российская академия сельскохозяйственных наук, Почвенный институт им. В.В. Докучаева, Всероссийское общество почвоведов им. В. В. Докучаева. 2012.

13. Савин И.Ю. Проблема масштаба в современной почвенной картографии // Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева. 2019. № 97.

14. 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.

15. Савин И.Ю., Столбовой В.С., Иванов А.Л., и др. Технологии составления и обновления почвенных карт. М.: Перо, 2019.

16. Самсонова В.П. Пространственная изменчивость почвенных свойств. М.: URSS, 2008.

17. Симакова М.С., Савин И.Ю. Использование материалов аэро- и космической съемки в картографировании почв: (пути развития, состояние, задачи) // Почвоведение. 1998. № 11.

18. Сорокина Н.П. Применение статистических методов при уточнении диагностики черноземов // Крупномасштабное картографирование почв (методы, теория и практика). М.: Почвенный институт им. В.В. Докучаева, 1971.

19. Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования / Под ред. Иванов А.Л., Савин И.Ю., Сорокина Н.П., Самсонова В.П., Мешалкина Ю.Л., Конюшкова М.В. М.: Почвенный институт им. В.В. Докучаева. 2012.

20. Флоринский И.В. Гипотеза Докучаева - центральная идея цифрового прогнозного почвенного картографирования (к 125-летию публикации) // Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования. М.: Почвенный институт им. В.В. Докучаева. 2012.

21. Dewitte O, Jones A, Elbelrhiti H, et. al. Satellite remote sensing for soil mapping in Africa: An overview // Progress in Physical Geography: Earth and Environment. 2012. Vol. 36. № 4.

22. Fathololoumi S., Vaezi A.R., Alavipanah S.K., et. al. Improved digital soil mapping with multitemporal remotely sensed satellite data fusion: A case study in Iran // Science of The Total Environment. 2020. Vol. 721.

23. FAO, Global Soil Organic Carbon Map. [Электронный ресурс]. 2019. (accessed on 20.01.2022) URL: https://www.fao.org/global-soil-partnership/pillars-action/4-information-and-data-new/global-soil-organic-carbon-gsoc-map/en/

24. Hengl T, Mendes de Jesus J, Heuvelink GBM, et. al. SoilGrids250m: Global gridded soil information based on machine learning // PLoS ONE. 2017. Vol. 12. № 2.

25. Görres J.H. Soil: Spatial Variability. Chapter 34 // Landscape and Land Capacity. Boca Raton: CRC Press, 2020.

26. Lowe B., Kulkarni A. Multispectral Image Analysis Using Random Forest // International Journal on Soft Computing. 2015. № 6.

27. Mahala A. The significance of morphometric analysis to understand the hydrological and morphological characteristics in two different morpho-climatic settings // Appl Water Sci. 2020. Vol. 10. № 33.

28. Manchanda M.L., Kudrat M., Tiwari A.K. Soil survey and mapping using remote sensing // Tropical Ecology. 2002. Vol. 43.

29. McBratney, A.B., Mendonça Santos M.L., Minasny B. On digital soil mapping // Geoderma. 2003. Vol. 117. № 1–2.

30. Schulte R.P.O., Bampa F., Bardy M., et. al. Making the Most of Our Land: Managing Soil Functions from Local to Continental Scale // Frontiers in Environmental Science. 2015. Vol. 3. № 81.

31. Vogel H-J., Eberhardt E., Franko U., et. al. Quantitative Evaluation of Soil Functions: Potential and State // Front. Environ. Sci. 2019. Vol. 7. № 164.

32. Zhogolev A., Savin I. Soil mapping based on globally optimal decision trees and digital imitations of traditional approaches // ISPRS International Journal of Geo-Information. 2020. Vol. 9. № 11.

Статья на сайте ELibrary.ru

Поступила: 27.01.2022

Принята к публикации: 09.03.2022

Дата публикации в журнале: 30.06.2022

Ключевые слова: цифровое картографирование почв; дешифрирование почв; пространственная интерполяция данных; классификация почв; картографическая генерализация

Доступно в on-line версии с: 30.06.2022

  • Для цитирования статьи:
Номер 2, 2022