Журнал

О журнале Новости Редколлегия Информация для авторов и рецензентов Публикационная этика Дискуссия Контакты ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ:
отправка и рецензирование статей
Архив
Том 22, 2025
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 21, 2024
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 20, 2023
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 19, 2022
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 18, 2021
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 17, 2020
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 16, 2019 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 15, 2018 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 14, 2017 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 13, 2016 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 12, 2015 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 11, 2014 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 10, 2013 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 9, 2012 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5
Том 8, 2011 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 7, 2010 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Выпуск 6, 2009 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 5, 2008 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 4, 2007 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 3, 2006 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 2, 2005 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 1, 2004 г.
Том 1
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
подписаться отписаться
English version
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. 2025. Т. 22. № 4. С. 302-314

Дистанционный микроволновый индикатор обводнённости солончака

А.Н. Романов 1 
1 Институт водных и экологических проблем СО РАН, Барнаул, Россия
Одобрена к печати: 04.07.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-4-302-314
Гидрологические изменения, связанные с глобальным потеплением и происходящие в разных регионах земного шара с разной интенсивностью, ведут к нарушению устоявшихся экосистем, существенным образом осложняют социально-экономические проблемы населения. В аридных и полуаридных зонах Северной Евразии к негативным последствиям этих изменений относятся аридизация климата, снижение водообеспеченности территорий, активизация почвенных и гидрологических засух, частичное или полное пересыхание солёных озёр и образование на их месте солончаков. В настоящей работе приведено описание результатов натурных и лабораторных исследований диэлектрических характеристик грунта, отобранного с поверхности содового солончака (англ. sodic gleyic solonchak), образовавшегося на осушенной части гиперсолёного содового озера. Для возможности моделирования диэлектрических свойств природного солончака измерялись диэлектрические параметры химически чистого образца минеральной соли Na2CO3 и её водного раствора. Показана возможность наблюдения изменения коэффициента излучения и радиояркостной температуры солончака, поверхность которого при высыхании представляет собой солевую корку. Перепад радиояркостной температуры, достигающий 100 К в течение одного дня, может быть обнаружен при дистанционном микроволновом зондировании подстилающей поверхности. Предложен алгоритм дистанционного микроволнового мониторинга солончаков по их радиоизлучательным параметрам. Разработан дистанционный микроволновый индикатор обводнённости солончака, который может быть использован для обнаружения солончаков посредством дистанционного микроволнового мониторинга с беспилотных летательных аппаратов, малой авиации, спутников.
Ключевые слова: пересыхающие гиперсолёные озёра, солончаки, радиоизлучательные характеристики, микроволновый диапазон
Полный текст

Список литературы:

  1. Базилевич Н. И. Геохимия почв содового засоления. М.: Наука, 1965. 349 с.
  2. Глушкова Н. В., Чупина Д. А., Пчельников Д. В., Болдырев И. И., Селятицкая Н. А. Картографирование и мониторинг процессов аридизации на юге Западно-Сибирской равнины // География и природные ресурсы. 2016. № 1. С. 133–140.
  3. Ковда В. А. Солончаки и солонцы. Л.: Изд-во АН СССР, 1937. 246 с.
  4. Ковда В. А. Происхождение и режим засоленных почв. Вып. 1. М.; Л.: Изд-во АН СССР, 1946. 574 с.
  5. Ковда В. А. Проблемы борьбы с опустыниванием и засолением орошаемых почв. М.: Колос, 1984. 304 с.
  6. Комаров С. А., Миронов В. Л., Романов А. Н. Аэрокосмическое зондирование гидрологического состояния почв радиофизическими методами. Барнаул: Изд-во Алтайского гос. ун-та, 1997. 104 с.
  7. Лебедева (Верба) М. П., Лопухина О. В., Калинина Н. В. Особенности химико-минералогического состава солей в соровых солончаках и озерах Кулундинской степи // Почвоведение. 2008. № 4. С. 467–480.
  8. Лямина В. А., Глушкова Н. В., Смоленцева Е. Н., Зольников И. Д. Использование методов ГИС и ДЗ для мониторинга площади озер и солончаков на территории юга Западной Сибири // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. 2010. Т. 4. № 2. С. 3–7.
  9. Панкова Е. И. Засоленные почвы России: решенные и нерешенные проблемы // Почвоведение. 2015. № 2. С. 131–144.
  10. Панкова Е. И., Горохова И. Н. Анализ сведений о площади засоленных почв России на конец XX и начало XXI веков // Бюл. Почвенного ин-та им. В. В. Докучаева. 2020. № 103. С. 5–33.
  11. Рабинович В. А., Хавин З. Я. Краткий химический справочник, 3-е изд., СПб.: Химия, 1978. 392 с.
  12. Романов А. Н. Диэлектрические и радиоизлучательные свойств засоленных почв. Барнаул: Изд-во Алтайского гос. ун-та, 2002. 118 с.
  13. Романов А. Н. Влияние массовой концентрации минеральных солей на диэлектрические характеристики их водных растворов в микроволновом диапазоне // Радиотехника и электроника. Т. 49. № 9. 2004. С. 1157–1163.
  14. Трофимов И. А., Трофимова Л. С., Яковлева Е. П. Дистанционные индикаторы опустынивания земель // Аридные экосистемы. 2015. Т. 21. № 1 (62). С. 36–40.
  15. Шарков Е. А. Радиотепловое дистанционное зондирование Земли: физические основы. В 2 т. Т. 1. М.: ИКИ РАН, 2014. 548 с.
  16. Шутко А. М. СВЧ-радиометрия водной поверхности и почвогрунтов. М.: Наука, 1986. 190 с.
  17. Aihaiti A., Nurmemet I., Yu X. et al. An enhanced soil salinity estimation method for arid regions using multisource remote sensing data and advanced feature selection // Catena. 2025. V. 256. Article 109116. https://doi.org/10.1016/j.catena.2025.109116.
  18. Alizade Govarchin Ghale Y., Baykara M., Unal A. Investigating the interaction between agricultural lands and Urmia Lake ecosystem using remote sensing techniques and hydro-climatic data analysis // Agricultural Water Management. 2019. V. 221. P. 566–579. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2019.05.028.
  19. Alizade Govarchin Ghale Y., Tayanc M., Unal A. Dried bottom of Urmia Lake as a new source of dust in the northwestern Iran: Understanding the impacts on local and regional air quality // Atmospheric Environment. 2021. V. 262. Article 118635. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2021.118635.
  20. Bouaziz M., Matschullat J., Gloaguen R. Improved remote sensing detection of soil salinity from a semi-arid climate in Northeast Brazil // Comptes Rendus Géoscience. 2011. V. 343. No. 11–12. P. 795–803. https://doi.org/10.1016/j.crte.2011.09.003.
  21. Gao Z., Li X., Zuo L. et al. Unveiling soil salinity patterns in soda saline-alkali regions using Sentinel-2 and SDGSAT-1 thermal infrared data // Remote Sensing of Environment. 2025. V. 322. Article 114708. https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.114708.
  22. Ghasempour R., Aalami M. T., Saghebian S. M., Ozgur Kirca V. S. Analysis of spatiotemporal variations of drought and soil salinity via integrated multiscale and remote sensing-based techniques (Case study: Urmia Lake basin) // Ecological Informatics. 2024. V. 81. Article 102560. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2024.102560.
  23. Gopi N. M., Annadurai R. A statistical approach to map saline and fluoride (F) affected areas using optical and microwave remote sensing data simulations: A case study in Palacode Taluk, Tamil Nadu, India // Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2024. V. 35. Article 101207. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2024.101207.
  24. Guo Y., Shi Z., Zhou L.-Q. et al. Integrating remote sensing and proximal sensors for the detection of soil moisture and salinity variability in coastal areas // J. Integrative Agriculture. 2013. V. 12. No. 4. P. 723–731. https://doi.org/10.1016/S2095-3119(13)60290-7.
  25. Hall D. K., O’Leary D. S., DiGirolamo N. E. et al. The role of declining snow cover in the desiccation of the Great Salt Lake, Utah, using MODIS data // Remote Sensing of Environment. 2021. V. 252. Article 112106. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112106.
  26. IUSS Working Group WRB. World reference base for soil resources 2006: A framework for international classification, correlation and communication. World Soil Resources Reports No. 103. Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), Rome, Italy, 2006. 145 p.
  27. IUSS Working Group WRB. World reference base for soil resources. International soil classification system for naming soils and creating legends for soil maps. 4th ed. International Union of Soil Sciences (IUSS), Vienna, Austria, 2022. 236 p.
  28. Kazemi M., Asadi A., Feiznia S. et al. Transformations in a hypersaline lake: Examining the linkages between water level changes and Aeolian dust generation // Environmental Research. 2025. V. 271. Article 121090. https://doi.org/10.1016/j.envres.2025.121090.
  29. Lopes C. L., Mendes R., Caçador I., Dias J. M. Assessing salt marsh extent and condition changes with 35 years of Landsat imagery: Tagus Estuary case study // Remote Sensing of Environment. 2020. V. 247. Article 111939. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111939.
  30. Mohamed S. A., Metwaly M. M., Metwalli M. R. et al. Integrating active and passive remote sensing data for mapping soil salinity using machine learning and feature selection approaches in arid regions // Remote Sensing. 2023. V. 15. Article 1751. https://doi.org/10.3390/rs15071751.
  31. 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. V. 162. No. 1–2. P. 1–19. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2010.12.018.
  32. Pouladi P., Nazemi A. R., Pouladi M. et al. Desiccation of a saline lake as a lock-in phenomenon: A socio-hydrological perspective // Science of the Total Environment. 2022. V. 811. Article 152347. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.152347.
  33. Romanov A. N. (2019a) Dielectric behavior of sodic solonchak at 1.41 GHz in the south of Western Siberia // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2019. V. 57. No. 12. P. 9517–9523. https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2927243.
  34. Romanov A. N. (2019b) Influence of water content and temperature on the dielectric and radio-emitting properties of the salt crust of puffy solonchak // Eurasian Soil Science. 2019. V. 52. No. 2. P. 171–179. https://doi.org/10.1134/S1064229319020121.
  35. Romanov A. N., Khvostov I. V. Emissivity peculiarities of the inland salt marshes in the south of Western Siberia // Intern. J. Remote Sensing. 2018. V. 39. No. 2. P. 418–431. http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2017.1385105.
  36. Romanov A. N., Bordonskiy G. S., Gurulev A. А. et al. On some features of diurnal dynamics of solonchak emissivity in summer // Intern. J. Remote Sensing. 2025. V. 46. No. 3. P. 1248–1256. https://doi.org/10.1080/01431161.2024.2429780.
  37. Shinkarenko S. S., Bartalev S. A. Mapping of sor depressions and solonchaks in the northern Caspian region based on long-term Landsat data // Cosmic Research. 2024. V. 62. Suppl. 1. P. S115–S123. https://doi.org/10.1134/S0010952524601300.
  38. Stückemann K.-J., Waske B. Mapping Lower Saxony’s salt marshes using temporal metrics of multi-sensor satellite data // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2022. V. 115. Article 103123. https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.103123.
  39. Sun C., Liu Y., Zhao S. et al., Classification mapping and species identification of salt marshes based on a short-time interval NDVI time-series from HJ-1 optical imagery // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2016. V. 45. Pt. A. P. 27–41. https://doi.org/10.1016/j.jag.2015.10.008.
  40. Tebbs E. J., Remedios J. J., Avery S. T. et al. Regional assessment of lake ecological states using Landsat: A classification scheme for alkaline–saline, flamingo lakes in the East African Rift Valley // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2015. V. 40. P. 100–108. https://doi.org/10.1016/j.jag.2015.03.010.
  41. Wang Z., Zhang F., Zhang X. et al. Regional suitability prediction of soil salinization based on remote-sensing derivatives and optimal spectral index // Science of the Total Environment. 2021. V. 775. Article 145807. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.145807.
  42. Wang N., Peng J., Chen S. et al. Improving remote sensing of salinity on topsoil with crop residues using novel indices of optical and microwave bands // Geoderma. 2022. V. 422. Article 115935. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2022.115935.
  43. Wang J., Yang T., Zhu K. et al. A novel retrieval model for soil salinity from CYGNSS: Algorithm and test in the Yellow River Delta // Geoderma. 2023. V. 432. Article 116417. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2023.116417.
  44. Xiao Y., Hu W., Zhang Y. et al. Spatiotemporal variation and driving forces of soil salinization in the lower reach of arid endorheic basins: Critical role of lake system and groundwater overflow // Agricultural Water Management. 2025. V. 315. Article 109568. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2025.109568.
  45. Zhang C., Gong Z., Qiu H. et al. Mapping typical salt-marsh species in the Yellow River Delta wetland supported by temporal-spatial-spectral multidimensional features // Science of the Total Environment. 2021. V. 783. Article 147061. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.147061.