ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 6. С. 29-39

Использование спутниковых данных для составления почвенных карт: современные тенденции и проблемы

И.Ю. Савин 1, 2 
1 Почвенный институт им. В.В. Докучаева, Москва, Россия
2 Российский университет дружбы народов, Москва, Россия
Одобрена к печати: 10.11.2016
DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-6-29-39
Рассмотрены особенности использования спутниковых данных для картографирования почв на современном этапе. Несмотря на длительный период развития дистанционных (в том числе и спутниковых) методов в почвоведении в настоящий момент спутниковые данные все еще достаточно редко используются при составлении почвенных карт. Часть исследователей используют спутниковые композиты в качестве подложки, а также в качестве источника данных о рельефе территории при картографировании почв. Другие пытаются развивать методы автоматизированного анализа спутниковых изображений. Использование тех или иных методов в значительной степени предопределяется масштабом работ и географическими особенностями территории исследований. В большинстве случаев используются многоканальные спутниковые данные высокого и сверхвысокого пространственного разрешения. Единично используются данные радарной спутниковой съемки и гиперспектральные данные. В отличие от прошлых десятилетий в настоящее время больше исследований направлено на картографирование отдельных свойств почв поверхностного горизонта почв, а не на составление почвенных карт. Это связано с тем, что свойства верхнего горизонта почв не всегда связаны с их классификационным положением, которое является объектом отображения на почвенных картах всех масштабов.
Ключевые слова: картографирование почв, классификация почв, бесконтактное изучение почв, генерализация
Полный текст

Список литературы:

  1. Андроников В.Л. Аэрокосмические методы изучения почв. М.: Колос, 1979. 280 с.
  2. Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйстве. М.: Наука, 1990. 247 с.
  3. Герасимова М.И., Гаврилова И.П., Богданова М.Д. Мелкомасштабное почвенное картографирование. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2010. 119 с.
  4. Евдокимова Т.И. Почвенная съемка. М.: МГУ, 1987. 271 с.
  5. Кирьянова Е.Ю., Савин И.Ю. Неоднородность посевов, определяемая по спутниковым данным MODIS, как индикатор контрастности почвенного покрова // Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук. 2013. № 3. С. 36–39.
  6. Классификация и диагностика почв СССР. М.: Колос, 1977. 218 с.
  7. Конюшкова М.В., Козлов Д.Н. Автоматизированный анализ распространения тёмноцветных черноземовидных почв в северном Прикаспии по данным космической съемки (на примере Джаныбекского стационара) // Аридные экосистемы. 2010. Т. 16, № 5. С. 46–56.
  8. Королюк Т.В. Почвенная интерпретация космических изображений в системе методов ЦПК // Цифровая картография почв: теоретические и экспериментальные исследования. М.: Почвенный институт им. В.В. Докучаева, 2012. С. 124–139.
  9. Кравцова В.И. Космические методы картографирования. М.: Изд-во МГУ, 1995. 240 с.
  10. Кренке А.Н. Коррекция почвенных карт на основе данных дистанционного зондирования и цифровой модели рельефа // Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования. М.: Почвенный ин-т им. В.В. Докучаева, 2012. С. 284–302.
  11. Мохамед Е.С., Али А.М., Ширбени М.А.Э., Разек А.А.А.Э., Савин И.Ю. Использование ближнего инфракрасного диапазона для спектрометрической оценки загрязнения почв дельты Нила // Почвоведение. 2016. № 6. С. 690–696.
  12. Общесоюзная инструкция по почвенным обследованиям и составлению крупномасштабных почвенных карт землепользования. М.: Колос, 1973. 95 с.
  13. Прудникова Е.Ю. Автоматизированное картографирование почв по спутниковым данным для проектирования АЛСЗ: автореферат дисс. канд. биол. наук. М., 2013. 30 с.
  14. Прудникова Е.Ю., Савин И.Ю. Спутниковая оценка дегумификации пахотных почв в Саратовском Поволжье // Почвоведение. 2015а. № 5. С. 597–604.
  15. Прудникова Е.Ю., Савин И.Ю. Автоматизированное картографирование гранулометрического состава почв по спутниковым данным среднего и высокого разрешения // Почвенные и земельные ресурсы: состояние, оценка, использование. Материалы Первой Всероссийской открытой конференции. М.: Почвенный ин-т им. В.В. Докучаева, 2015б. С. 251–256.
  16. Савин И.Ю. Влияние ливневого дождя на интегральную отражательную способность поверхности черноземных почв // Почвоведение. 1995. № 8. С. 976–980.
  17. Савин И.Ю. О тоне изображения открытой поверхности почв как прямом дешифровочном признаке // Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева. 2013. № 71. С. 52–64.
  18. Савин И.Ю., Овечкин С.В. Об обновлении среднемасштабных почвенных карт // Почвоведение. 2014. № 10. С. 1184–1192.
  19. 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.
  20. Савин И.Ю., Симакова М.С., Овечкин С.В. Перспективы развития картографии почв в России // Почвенные и земельные ресурсы: состояние, оценка, использование. Материалы Первой Всероссийской открытой конференции. М.: Почвенный ин-т им. В.В. Докучаева, 2015. С. 274–279.
  21. Симакова М.С. Картографирование почвенного покрова с использованием материалов аэро– и космической фотосъемки: автореф. дисс. докт. с-х. наук. М., 1984. 43 с.
  22. Симакова М.С., Савин И.Ю. Использование материалов аэро- и космической съемки в картографировании почв: (пути развития, состояние, задачи) // Почвоведение. 1998. № 11. С. 1339–1347.
  23. Составление областных среднемасштабных почвенных карт Нечерноземья с показом структуры почвенного покрова (рекомендации). М.: Агропромиздат, 1990. 80 с.
  24. Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования. М.: Почвенный ин-т им. В.В. Докучаева, 2012. 350 с.
  25. Bartholomeus H.M., Schaepman E.M., Kooistra L., Stevens A., Hoogmoed B.W., Spaargaren O.S.P. Spectral Reflectance Based Indices for Soil Organic Carbon Quantification // Geoderma. 2008. Vol. 145. P. 28–36.
  26. Bellinaso H., Demattê J.A.M., Romeiro S.A. Soil Spectral Library and Its Use in Soil Classification // R. Bras. Ci. Solo. 2010. No. 34. P. 861–870.
  27. Ben-Dor E., Chabrillat S., Demattê J.A.M., Taylor G.R., Hill J., Whiting M.L., Sommer S. Using Imaging Spectroscopy to Study Soil Properties // Remote Sensing of Environment. 2009. Vol. 113. P. 38–55.
  28. Brocca L., Tullo T., Melone F., Moramarco T., Morbidelli R. Catchment scale soil moisture spatial-temporal variability // Journal of Hydrology. 2012. Vol. 422. P. 63–75.
  29. Browning D.M., Duniway M.C. Digital Soil Mapping in the Absence of Field Training Data: A Case Study Using Terrain Attributes and Semiautomated Soil Signature Derivation to Distinguish Ecological Potential // Applied and Environmental Soil Science. 2011. Vol. 2011. Article ID 421904. P. 1–12.
  30. De Jeu R., Dorigo W. On the importance of satellite observed soil moisture // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2016. Vol. 45. Part B. P. 107–109.
  31. Digital Soil Mapping with Limited Data. Netherlands: Springer, 2008. 446 p.
  32. Douaoui A.K., Herve´ N., Walter C. Detecting salinity hazards within a semiarid context by means of combining soil and remote sensing data // Geodema. 2006. Vol. 134. P. 217–230.
  33. Hively W., McCarty G.W., Reeves III J.B., Lang M.W., Oesterling R.A., Delwiche S.R. Use of Airborne Hyperspectral Imagery to Map Soil Properties in Tilled Agricultural Fields // Applied and Environmental Soil Science. 2011. Article ID 358193. P. 1–13.
  34. Hengl T., Reuter H.I. (eds). Geomorphometry: Concepts, Software, Applications. Developments in Soil Science. Netherlands: Elsevier, 2008. Vol. 33. 772 p.
  35. Lagacherie P., Gomez C., Bailly J.S., Baret F., Coulouma G. The Use of Hyperspectral Imagery for Digital Soil Mapping in Mediterranean Areas // Digital Soil mapping. 2010. P. 93–102.
  36. Lhissou R., El Harti A., Chokmani K. Mapping soil salinity in irrigated land using optical remote sensing data // Eurasian Journal of Soil Science. 2014. No. 3. P. 82–88.
  37. Maselli F., Gardin L., Bottai L. Automatic mapping of soil texture through the integration of ground, satellite and ancillary data // Int. J. Remote Sens. 2008. No. 29. P. 5555–5569.
  38. McBratney A.B., Mendonça Santos M.L., Minasny B. On digital soil mapping // Geoderma. 2003. Vol. 117. No. 1–2. P. 3–52.
  39. Metternichet G.I., Zinck J.A. Remote sensing of soil salinity: potential and constraints // Remote Sensing of Environment. 2003. Vol. 85. P. 1–20.
  40. Minasny B., McBratney A.B. Digital soil mapping: A brief history and some lessons // Geoderma. 2015. Vol. 184. P. 301–311.
  41. Mulder V.L., de Bruin S., Schaepman M.E., Mayr T.R. The use of remote sensing in soil and terrain mapping. A review // Geoderma. 2011. Vol. 162. P. 1–19.
  42. Saunders A.M., Boettinger J.L. Incorporating classification trees into a pedogenic understanding raster classification methodology, Green River Basin, Wyoming, USA // Digital Soil Mapping: An Introductory Perspective. Amsterdam: Elsevier, 2007. P. 389–399.
  43. Serteser A., Kargιoğlu M., Içağa Y., Konuk M. Vegetation as an Indicator of Soil Properties and Water Quality in the Akarçay Stream (Turkey) // Environmental Management. 2008. Vol. 42. P. 764.
  44. Shepherd K.D., Walsh M.G. Development of Reflectance Spectral Libraries for Characterization of Soil Properties // Soil Sci. Soc. Am. J. 2002. Vol. 66. P. 988.
  45. Tiwari S., Saha S., Kumar S. Prediction Modeling and Mapping of Soil Carbon Content Using Artificial Neural Network, Hyperspectral Satellite Data and Field Spectroscopy // Advances in Remote Sensing. 2015. No. 4. P. 63–72.
  46. Wang D.-C., Zhang G.-L., Zhao M.-S. Retrieval and Mapping of Soil Texture Based on Land Surface Diurnal Temperature Range Data from MODIS // PLoS ONE. 2015. Vol. 10. No. 6. e0129977.
  47. Wang L., Qu J.J. Satellite remote sensing applications for surface soil moisture monitoring: A review // Frontiers of Earth Science in China. 2009. Vol. 3. No. 2. P. 23–247.
  48. Zhai Y.S., Thomasson J.A., Boggess J.E., Sui R.X. Soil texture classification with artificial neural networks operating on remote sensing data // Computers and Electronics in Agriculture. 2006. Vol. 54. P. 53–68.