Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
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. 2022. Т. 19. № 4. С. 128-137

Применение дистанционной информации и ГИС-технологий для создания цифровых почвенных карт (на примере равнинно-предгорной части Кабардино-Балкарии)

Р.Х. Темботов 1 , О.Н. Горобцова 1 , Ф.В. Гедгафова 1 , Т.С. Улигова 1 , Е.М. Хакунова 1 
1 Институт экологии горных территорий им. А.К. Темботова РАН, Нальчик, Россия
Одобрена к печати: 28.07.2022
DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-128-137
Показана эффективность применения методики создания цифровых почвенных карт, сочетающей фактический материал о почвах (обучающую выборку) и данные дистанционного зондирования, обработанные с использованием методов геостатистики. Методику применили для формирования модели структуры почвенного покрова на примере равнинно-предгорной части Кабардино-Балкарии. Для обработки совмещённых данных пространственной динамики свойств различных типов и подтипов почв и дальнейшего моделирования использовали пошаговый дискриминантный анализ. Полученные результаты свидетельствуют, что в созданной модели все 11 изученных подтипов почв хорошо распознаются. Качество распознавания составляет 74–100 %, а общее качество дискриминантной модели — 85 %, что позволяет считать созданную цифровую почвенную карту вполне адекватной. В отличие от обычных оцифрованных версий бумажных почвенных карт созданный информационный продукт представляется картографической моделью, представляющую собой базу данных, которую можно обновлять и дополнять, тем самим повышая её достоверность. Цифровая версия традиционной почвенной карты, полученная на основе совокупности полевых данных и дистанционной информации, выступает эффективным инструментом управления земельными ресурсами, разработки агротехнологий и почвоохранных мероприятий.
Ключевые слова: цифровая почвенная карта, дискриминантный анализ, данные дистанционного зондирования, цифровая модель рельефа, биоклиматические характеристики
Полный текст

Список литературы:

  1. Векшина В. Н. Построение цифровых моделей почвенного покрова западной части Большеземельской тундры // Бюл. Почвенного ин-та им. В. В. Докучаева. 2019. Вып. 99. С. 21–46. DOI: 10.19047/0136-1694-2019-99-21-46.
  2. Гаврилюк Е. А., Ершов Д. В. Методика совместной обработки разносезонных изображений Landsat TM и создания на их основе карты наземных экосистем Московской области // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 4. С. 15–23.
  3. Желтухин А. С., Пузаченко Ю. Г., Сандлерский Р. Б. Оценка качества местообитаний животных на основе учетов следовой активности и дистанционной информации // Сибирский эколог. журн. 2009. Т. 16. № 3. С. 341–351.
  4. Классификация и диагностика почв СССР. М.: Колос, 1977. 280 с.
  5. Козлов Д. Н. Традиции и инновации в крупномасштабной почвенной картографии // Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования. М.: Почвенный ин-т им. В. В. Докучаева, 2012. С. 35–57.
  6. Конюшкова М. В., Козлов Д. Н. Автоматизированный анализ распространения темноцветных черноземовидных почв в северном Прикаспии по данным космической съемки (на примере Джаныбекского стационара) // Аридные экосистемы. 2010. Т. 16. № 5(45). С. 46–56.
  7. Кренке А. Н. Отображение факторов формирования компонентов ландшафта на основе тематических карт, дистанционной информации и трехмерной модели рельефа: дис. … канд. биол. наук. М.: ИГ РАН, 2011. 128 с.
  8. Кренке А. Н., Пузаченко Ю. Г. Построение карты ландшафтного покрова на основе дистанционной информации // Экологическое планирование и управление. 2008. Т. 2. № 7. С. 10–25.
  9. Молчанов Э. Н. Почвенный покров Кабардино-Балкарской АССР: Пояснительная записка к Почвенной карте Кабардино-Балкарской АССР. М.: ГУГК СССР, 1990. 22 с.
  10. Попов С. Ю. Опыт создания геоботанической карты методом дискриминантного анализа полевых и дистанционных данных // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 1. С. 25–35. DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-1-25-35.
  11. Пузаченко М. Ю., Пузаченко Ю. Г., Козлов Д. Н., Федяева М. В. Картографирование мощности органогенного и гумусового горизонтов лесных почв и болот южно-таежного ландшафта (юго-запад Валдайской возвышенности) на основе трехмерной модели рельефа и дистанционной информации (Landsat-7) // Исслед. Земли из космоса. 2006. № 4. С. 70–79.
  12. Пузаченко Ю. Г., Онуфреня И. А., Алещенко Г. М. Спектральный анализ иерархической организации рельефа // Изв. Российской акад. наук. Сер. географ. 2002. № 4. С. 29–38.
  13. Пузаченко Ю. Г., Желтухин А. С., Сандлерский Р. Б. Анализ пространственно-временной динамики экологической ниши на примере популяции лесной куницы (Martes martes) // Журн. общей биологии. 2010. Т. 71. № 6. С. 467–487.
  14. Разумов В. В., Курданов Х. А., Разумова Л. А., Крохмаль А. Г., Батырбекова Л. М. Экосистемы гор Центрального Кавказа и здоровье человека. М.: Илекса, Ставрополь: Ставропольсервисшкола, 2003. 448 с.
  15. Рухович Д. И., Вагнер В. Б., Вильчевская Е. В., Калинина Н. В., Королева П. В. Проблемы использования цифровых тематических карт на территорию СССР при создании ГИС «Почвы России» // Почвоведение. 2011. № 9. С. 1043–1045.
  16. Савин И. Ю. Использование спутниковых данных для составления почвенных карт: современные тенденции и проблемы // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 6. С. 29–39. DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-6-29-39.
  17. Сандлерский Р. Б. Термодинамические характеристики южно-таежных биогеоценозов на основе дистанционной информации (юг Валдайской возвышенности, Центрально-лесной заповедник): дис. … канд. биол. наук. М.: ИПЭЭ РАН, 2013. 269 с.
  18. Соколов В. Е., Темботов А. К. Позвоночные Кавказа. Млекопитающие. Насекомоядные. М.: Наука, 1989. 547 с.
  19. Ali R. R., Kotb M. M. Use of Satellite Data and GIS for Soil Mapping and Capability Assessment // Nature and Science. 2010. Iss. 8. No. 8. P. 104–115.
  20. Boettinger J., Ramsey R., Bodily J., Cole N., Kienast-Brown S., Nield S., Saunders A., Stum A. Landsat spectral data for digital soil mapping // Digital soil mapping with limited data / eds. A. Hartemink, A. McBratney, M. Mendonça-Santos. 2008. P. 193–202. DOI: 10.1007/978-1-4020-8592-5_16.
  21. 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. Art. No. 421904. 12 p. DOI: 10.1155/2011/421904.
  22. Elbeih S. F. Evaluation of agricultural expansion areas in the Egyptian deserts: A review using remote sensing and GIS // Egyptian J. Remote Sensing and Space Science. 2021. V. 24. Iss. 3. No. 2. P. 889–906. DOI: 10.1016/j.ejrs.2021.10.004.
  23. Fick S., Hijmans R. WorldClim 2: New 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas // Intern. J. Climatology. 2017. V. 37(2). DOI: 10.1002/joc.5086.
  24. Liping Y., Xingmin M., Xiaoqiang Z. SRTM DEM and its application advances // Intern. J. Remote Sensing. 2011. V. 32(14). P. 3875–3896. DOI: 10.1080/01431161003786016.
  25. Minasny B. Digital soil mapping: A brief history and some lessons // Geoderma. 2016. V. 264. P. 301–311. DOI: 10.1016/j.geoderma.2015.07.017.
  26. Puzachenko Yu. G., Sandlersky R. B., Svirejeva-Hopkins A. Estimation of thermodynamic parameters of the biosphere, based on remote sensing // Ecological Modelling. 2011. V. 222(16). P. 2913–2923. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2011.05.011.
  27. 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.