Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
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. 2011. Т. 8. №4. С. 310-318

Линия почв как индикатор неоднородностей почвенного покрова

Е.Ю. Кирьянова 1, И.Ю. Савин 2
1 Институт космических исследований РАН РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева
2 Институт космических исследований РАН Почвенный институт имени В.В. Докучаева РАСХН
Неоднородности почвенного покрова являются важным фактором, определяющим ресурсный потенциал земель и возможности их сельскохозяйственного использования. При этом вопрос оперативного и низкозатратного картографирования неоднородностей почвенного покрова на сегодняшний день все еще остается не решенным. В статье рассматривается возможность применения спутниковых данных для оценки неоднородностей почвенного покрова пахотных земель на примере тестовых участков Саратовского Поволжья. Предлагаемый подход основан на концепции почвенной линии (Richardson, Wiegand, 1977) и зависимости между параметрами почвенной линии и свойствами почвенного покрова. Он позволяет осуществить попиксельный анализ почвенного покрова, выявить однородные и контрастные компоненты по цвету открытой поверхности почв и таким образом получить информацию о степени неоднородности почвенного покрова пахотных земель. Данный подход может быть также использован в качестве основы для организации многолетнего попиксельного мониторинга почвенного покрова по спутниковым данным.
Ключевые слова: неоднородности почвенного покрова, почвенная линия, Landsat
Полный текст

Список литературы:

  1. Андроников В.Л. Методика дешифрирования почвенного покрова территории лесостепи по аэрофотоматериалам: Автореф. дис. канд. геол.-мин. наук. М., 1958. 17 с.
  2. Афанасьева Т.В. Использование аэрометодов при картировании почв. М.: Изд-во МГУ, 1965. 158 с.
  3. Башкирев В.Д. Проектирование агротехнологий в степной зоне Саратовского Поволжья на основе ГИС агроэкологической оценки земель (на примере СХП «Татищево» ЗАО «Русский гектар урожай»): дис. магистра. М., 2010. 121 с.317
  4. Белобров В.П. Об определении контрастности почв и почвенного покрова // Структура почвенного покрова и методы ее изучения. М., 1973. С.89-95.
  5. Карманов И.И. Изучение почв по спектральному составу отраженных излучений // Почвоведение. 1970. № 4. С. 34-47.
  6. Кирюшин В.И. Экологизация земледелия и технологическая политика. М.: МСХА, 2000. 473 с.
  7. Кравцова В.И. Космические методы исследования почв. М.: Аспект Пресс, 2005. 190 с.
  8. Орлов Д.С. Спектральная отражательная способность почв и их компонентов. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2001. 175 с.
  9. Проект адаптивно-ландшафтного земледелия и агротехнологий для первичного производственного предприятия «Екатериновское» ЗАО «Русский гектар» Екатериновского района Саратовской области. М.: РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева, 2009. 457 с.
  10. Савин И.Ю. Дешифрирование почвенного покрова лесостепи Центрально-Черноземного района по среднемасштабным космическим снимкам: Дисс. канд. геогр. н. М., 1990. 300 с.
  11. Савин И.Ю., Столбовой В.С. Спектрально-отражательная способность красноцветных почв Сирии // Почвоведение. 1997. № 4. С. 427-434.
  12. Савин И.Ю. Компьютерная инвентаризация почвенного покрова // Почвоведение. 1999. № 7. С. 899.
  13. Столбовой В.С., Савин И.Ю. Опыт использования технологии SOTER для создания цифровой базы данных почв и суши России // Почвоведение. 1996. № 11. С. 1295.
  14. Толчельников Ю.С. Дешифрирование по аэроснимкам почв Северного Казахстана. М., Л.: Наука, 1966. 184 с.
  15. Фридланд В.М. Структура почвенного покрова. М.: Мысль, 1972. 423 с.
  16. Baret F., Guyo, G. Potentials, limits of vegetation indices for LAI, APAR assessment // Remote Sens. Environ. 1991. Vol. 35. P. 161-173.
  17. Baret F., Jackquemoud S., Hanocq J.F. About the soil line concept in remote sensing // Remote Sens. Rev. 1993. № 5. P. 281-284.
  18. Barnes E.M., Baker M.G. Multispectral data for soil mapping: possibilities, limitations // ASAE Paper. 1999. № 99. P. 1138-1153.
  19. Bausch W.C. Soil Background Effects on Reflectance-Based Crop Coefficients for Corn // Remote Sens. Environ. 1993. № 46. P. 213-222.
  20. Belinaso H., Demattê J.A.M., Remerio S.A. Soil spectral library, its use in soil classification // R. Bras. Ci. Solo. 2010. №34. P. 861-870.
  21. Bowers S.A., Hanks R.J. Reflectance of radiant energy from soils // Soil Sci. 1965. Vol.100. P. 130-138.
  22. Brown D.J., Shepherd K.D., Walsh M.G., Mays M.D., Reinsch T.G. Global soil characterization wirh VNIR diffuse reflectance spectroscopy // Geoderma. 2006. №132. P. 273-290.
  23. Coleman T.L., Agbu P.A., Montgomery O.L. Spectral differentiation on surface soils, soil properties: Is it possible from space platforms? //Soil Sci. 1993. Vol.155. № 4. P. 283-293.
  24. Daughtry C.S.T., Bausch W.C. Remote-, Ground-Based Sensor Techniques to Map Soil Properties // Photogramm. Eng. Remote Sens. 2003. Vol. 69. № 6. P. 619-630.
  25. Fox G.A., Sabbagh G.J. Estimation of soil organic matter from red, near-infrared remotely sensed data using a soil line Euclidian distance technique// Soil Sci. Soc. Am. J. 2002. №66. P. 1922-1928.
  26. Galvao L.S, Vitorello I. Variability of laboratory measured soil lines of soils from southeastern Brazil // Remote Sens. Environ. 1998. № 63. P. 166-181.
  27. Huete A.R., Jackson R.D., Post D.F. Soil spectra effects on 4-space vegetation discrimination // Remote Sens. Environ. 1984. №15. P. 155-165.
  28. Jordan C.F. Derivation of leaf area index from quality of light on the forest floor // Ecology. 1969. Vol. 50. P. 663-666.
  29. Lesaignoux A., Fabre S., Briotter X., Olioso A. Influence of surface soil moisture on spectral reflectance of bare soil in the 0.4-15μM domain / Geosciences and Remote Sensing Letters. 2011. Vol. 8, № 1. p. 143-147.
  30. Metternicht G., Zinck J.A. Remote Sensing of soil salinization. Impact on land management. New York: CRC Press. 2009.
  31. McBratney A.B.; M.L. Mendonça Santos, B. Minasny. «On digital soil mapping». Geoderma (Elsevier B.V., Amsterdam) 117 (1-2): 3-52, 2003.
  32. Richardson A.J., Wiegand C.L. Distinguishing vegetation from soil background information // Photogramm. Eng. Remote Sens. 1977. № 43. P. 1541-1552.
  33. Rouse J. W., Haas R. H., Schell J. A.,, Deering D. W. Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS // Third ERTS Symposium, NASA SP-351. 1973. Vol. 1. p. 309-317.
  34. Savin I.Yu. Soil Inventory with the use of GIS Technologies // Eurasian Soil Science. 2003. № 10. С. 1189.
  35. Scull P.; J. Franklin O.A. Chadwick D. McArthur. Predictive soil mapping - a review. Progress in Physical Geography (Sage Publications) 27 (2): 171-197.
  36. Sinha A.K. Spectral reflectance characteristics of soil, its correlation with soil properties, surface conditions// Journal of the Indian Society of Remote Sensing. 1986. Vol.14. № 1. P. 1-9.
  37. Thiam A.K. Geographic Information Systems, Remote Sensing Methods for Assessing and Monitoring Land Degradation in the Sahel: The Case of Southern Mauritania. Doctoral Dissertation, Clark University, Worcester Massachusetts. 1997.
  38. Thomasson J.A., Sui R., Cox M.S., Al-Rajehy A. Soil reflectance sensing for determining soil properties in precision agriculture // Trans . Am. Soc. Agron. Eng. 2001. № 44. P. 1445-1453.
  39. Yoshioka H., Muira T., Demattê J.A.M., Batchily K., Huete A.R. Derivation of soil line influence on two-band vegetation indices, vegetation isolines // Remote Sens. 2009. №1. P. 842-857.
  40. Yoshioka H., Muira T., Demattê J.A.M., Batchily K., Huete A.R. Soil line influence on two-band vegetation indices, vegetation isolines: a numerical study // Remote Sens. 2010. №2. P. 545-561.