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 текстСписок литературы:
- 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.
- 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.
- 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.
- Классификация и диагностика почв СССР. М.: Колос, 1977. 280 с.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Молчанов Э. Н. Почвенный покров Кабардино-Балкарской АССР: Пояснительная записка к Почвенной карте Кабардино-Балкарской АССР. М.: ГУГК СССР, 1990. 22 с.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Соколов В. Е., Темботов А. К. Позвоночные Кавказа. Млекопитающие. Насекомоядные. М.: Наука, 1989. 547 с.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.