Цифровое почвенное картографирование по данным воздушного лазерного сканирования | Геосферные исследования. 2025. № 1. DOI: 10.17223/25421379/34/9

Цифровое почвенное картографирование по данным воздушного лазерного сканирования

Предложена методика прогнозного цифрового картографирования почвенного покрова на основе данных воздушного лазерного сканирования и мультиспектрального космического снимка. Методика была апробирована на территории Воложинского района Минской области Республики Беларусь. Для прогнозирования почвенного покрова была использована модель машинного обучения Random Forest. В результате исследования были получены две цифровые почвенные карты (по гидроморфизму и по типам почв). Все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Скачать электронную версию публикации

Загружен, раз: 3

Ключевые слова

вегетационные индексы, случайный лес, автоматизированное дешифрирование, машинное обучение, цифровое почвенное картографирование, лидар, воздушное лазерное сканирование

Авторы

ФИО	Организация	Дополнительно	E-mail
Сазонов Алексей Александрович	Белорусский государственный университет	старший преподаватель, кафедра почвоведения и геоинформационных систем, факультет географии и геоинформатики	alexey.szonov@gmail.com
Киндеев Аркадий Леонидович	Белорусский государственный университет	преподаватель, кафедра почвоведения и геоинформационных систем, факультет географии и геоинформатики	Akindeev@tut.by
Князев Иван Сергеевич	Белорусский государственный университет	стажер младшего научного сотрудника, кафедра почвоведения и геоинформационных систем, факультет географии и геоинформатики	ivanknyazev0509@gmail.com

Всего: 3

Ссылки

Meng X., Bao Y., Liu H., Zhang X., Wang X. A new digital soil mapping method with temporal-spatial-spectral information derived from multi-source satellite images // Geoderma. 2022. V. 425.

Minasny B., McBratney A.B. Digital soil mapping: A brief history and some lessons // Geoderma. 2016. V. 2. P. 301-311.

Oliver M.A. An overview of geostatistics and precision agriculture // Geostatistical applications for precision agriculture. 2010. 34 p.

Knoema data hub. URL: https://public.knoema.com/ (date of accessed: 27.03.2023).

McBratney A.B., Mendona Santos M.L., Minasny B. On digital soil mapping // Geoderma. 2003. № 1-2. P. 3-52.

Heuvelink G.B.M., Webster R. Spatial statistics and soil mapping: A blossoming partnership under pressure // Spatial statistics. 2022. V. 50. P. 1-9.

Frazier A.E., Hemingway B.L. A technical review of planet smallsat data: Practical considerations for processing and using plan-etscope imagery // Remote Sensing. 2021. V. 13, № 19. 12 p.

Fathololoumi S., Vaezi A.R., Alavipanah S.K., Ghorbani A., Saurette D., Biswas A. Improved digital soil mapping with multitemporal remotely sensed satellite data fusion: A case study in Iran // Science of the Total Environment. 2020. V. 721. 14 с.

Шибут Л.И., Азаренок Т.Н. Почвенное районирование территории Беларуси: история, характеристика, использование // Почвоведение и агрохимия. 2018. № 1. С. 9-17.

Червань А.Н. Типизация структуры почвенного покрова с использованием ГИС для оценки производительного потенциала агроландшафтов (на примере Республики Беларусь) // Вестник Удмуртского университета. Серия: Биология. Науки о Земле. 2021. Т. 31, № 3. С. 280-289.

Флоринский И.В. Гипотеза Докучаева как основа цифрового прогнозного почвенного картографирования (к 125-летию публикации) // Почвоведение. 2012. № 4. С. 500-506.

Флоринский И.В., Айлерс Р.Дж., Бёртон Д.Л., Мак-Магон Ш.К., Монреал К.М., Фаренхорст А. Прогнозное почвенное картографирование на основе цифрового моделирования рельефа // Геоинформатика. 2009. № 1. С. 22-32.

Флоринский И.В. Картографирование почвы на основе цифрового моделирования рельефа (по данным кинематических gpsсъемок и почвенных наземных съемок) // Исследование Земли из космоса. 2009. № 6. С. 56-65.

Флоринский И.В. Теория и приложения математико-картографического моделирования рельефа: дис. д-ра техн. наук. Пущино, 2010. 267 с.

Темботов Р.Х., Горобцова О.Н., Гедгафова Ф.В., Улигова Т.С., Хакунова Е.М. Применение дистанционной информации и ГИС-технологий для создания цифровых почвенных карт (на примере равнинно-предгорной части Кабардино-Балкарии) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. С. 128-137.

Савин И.Ю., Жоголев А.В., Прудникова Е.Ю. Современные тренды и проблемы почвенной картографии // Почвоведение. 2019. № 5. С. 517-528.

О Государственной программе «Аграрный бизнес» на 2021-2025 годы // Национальный правовой Интернет-портал Республики Беларусь. Инф. сист. uRl: https://pravo.by/document/?guid=3871&p0=C22100059 (дата обращения: 22.10.2023).

ООН // Всемирный день почв. Инф. сист. URL: https://www.un.org/ru/observances/world-soil-day (дата обращения: 22.10.2023).

Мониторинг достижения связанных с продовольствием и сельским хозяйством показателей ЦУР, 2023 год // Рим: ФАО. Инф. сист. URL: https://www.fao.org/documents/card/ru/c/cc7088ru (дата обращения: 22.10.2023).

Матвеев А.В., Гурский Б.Н., Левицкая Р.И. Рельеф Беларусии. Минск : МН. Университетское, 1988. 320 с.

Минаев Н.В. Цифровая модель почвенно-ландшафтных связей владимирского ополья : дис. канд. боиол. наук. М., 2020. 144 с.

Минаев Н.В., Бузылев А.М., Таллер Е.Б. Разработка крупномасштабной цифровой модели автоматизированного почвенноагроэкологического картографирования на примере представительных ландшафтов Владимирского Ополья // АгроЭкоИнфо. 2018. № 3. С. 24-42.

Лапа В.В., Азаренок Т.Н., Шульгина С.В., Шибут Л.И., Матыченков Д.В., Матыченкова О.В., Дыдышко С.В., Цыбулько Н.Н., Устинова А.М., Цырибко В.Б. Почвы Республики Беларусь. Минск : Ивц Минфина, 2019. 632 с.

Классификатор произвольных деревьев с обучением (Image Analyst) // Esri. ArcGIS Pro Inf. sist. URL: https://pro.arcgis.com/ru/pro-app/latest/tool-reference/image-analyst/train-random-trees-dassifier.html (дата обращения: 05.01.2023).

Клебанович Н.В., Киндеев А.Л. Сопряженность изменений урожайности зерновых и зернобобовых культур и уровня применения удобрений по районам Республики Беларусь // Вестник БГУ. Сер. 2: Химия. Биология. География. 2022. Т. 1. С. 15-27.

Захаров С.А. Курс почвоведения. 2-е изд., испр. и доп. М. ; Л. : Сельколхозгиз, 1931. 550 с.

Киндеев А.Л. Перспективные направления геостатистического анализа и стохастического моделирования с учетом экономических издержек при точном земледелии // Вестник Московского университета. Сер. 17: Почвоведение. 2022. № 2. С. 59-70.

Жичкин К.А., Жичкина Л.Н. Оценка современных технологий в сельском хозяйстве // Современное экологическое состояние природной среды и научно-практические аспекты рационального природопользования. 2016. С. 3830-3838.

Докучаев П.М. Построение цифровой почвенной карты и картограммы углерода с использованием методов цифрового почвенного картографирования (на примере Вятско-Камской провинции дерновоподзолистых почв южной тайги) : дис. канд. боиол. наук. М., 2017. 161 с.

Докучаев В.В. Русский чернозем. Отчет Императорскому вольному экономическому обществу. СПб. : Тип. Деклерона и Евдокимова, 1883. 376 с.

Геопортал земельно-информационной система: Республики Беларусь // Геопортал ЗИС. Инф. сист. URL: https://gismap.by/next/ (дата обращения: 22.10.2023).

Азарёнок Т.Н., Матыченков Д.В. Научные основы почвенного картографирования в Республике Беларусь // Эволюция почв и развитие научных представлений в почвоведении. 2022. С. 46-50.