МЕТОД ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТРУКТУРНОГО СОСТАВА ПОЧВЫ МЕТОДАМИ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ

Хорошо известно, что структурный состав почвы значительно влияет на отражательные свойства Земли и в значительной степени предопределяет оптико-физические характеристики незаросшей части суши при проведении дистанционного зондирования Земли. Кроме этого, структурный состав частиц почвы влияет на эрозионные характеристики Земли, и находится в тесной корреляционной связи с содержанием углерода почве и предопределяет текстуру почвенного слоя. В проводимых исследованиях была использована известная регрессионная взаимосвязь между количеством органических веществ и процентным содержанием ила и глины в почве. Также используется аналогичная связь между количеством органических веществ и процентным содержанием песка в почве. Отмечена важность и значимость структурного показателя для изучения физико-химических свойств почв в зонах сельскохозяйственной деятельности. Дана сравнительная характеристика спектральных методов дистанционного определения структурного состава почвы. Особый интерес представляет возможность использования гиперспектральных методов дистанционного зондирования для определения структурного состава почвы. Гиперспектральные методы определения структурного состава почвы разработаны с использованием соответствующей аппаратуры, установленной на борту летательных средств. Предложен усовершенствованный метод гиперспектрального анализа структуры почвы. Показано, что известный гиперспектральный метод определения структурного состава почвы при неучете влияния атмосферного аэрозоля фактически теряет свою работоспособность, что диктует необходимость усовершенствования данного метода. Реализация предложенного усовершенствованного метода гиперспектрального определения структурного состава почвы позволяет устранить аэрозольную погрешность известного метода, достигающую, по приближенной оценке, 12 %.

почва, атмосферный аэрозоль, погрешность, структурный состав, органическое содержание

1. Olaniya M., Bora P. K., Das S., Chau P. H. Soil erodibility indices under different land uses in Ri - Bhoi district of Meghalaya (India) // Scientific Reports. - 2020. - Vol. 10:14968. https://doi.org/10.1038/s41598-020-720170-y .

2. Augustin C., Cihacek L.I. Relationship between soil carbon and soil texture in the Northern Great Plains // Soil Science. - 2016. - Vol. 181. - No. 8. - P. 386-392.

3. Dematte J., Guimaraes C.C.B., Fongaro C.T., Vidoy Elf., Sayao V.M., Dotto A.C., Santos N.V. Satellite spectral data on the quantification of soil particle size from different geographic size from different geographic regions // Rev. Bras. Cienc. Solo. - 2018. - Vol. 42: e0170392. https://doi.org/10.1590.18069657rbcs20170392.

4. Hewson R.D., Cudahy T.J., Jones M., Thomas M. Investigations into soil composition and texture using infraared spectroscopy (2-14μm) // Hindwaii Publishing Corporation Applied and Environmental Soil Science. - 2012. - Article ID 535646. https://doi.org/10.1155/2012/535646.

5. Ewing J., Oommen T., Jayakumar P., Alger R. Utilizing hyperspectral remote sensing for gradation of soils // Remote Sensing. - 2020. - Vol. 12(20). - P. 1-13. doi:10.3390/rs12203312.

6. Stark N., Mcninch J., wadman H., Graber H.C., Albatal A., Mallas P.A. Friction angles at sandy beaches from remote imagery// Geotechnique Letters. - 2017. - Vol. 7(4). - P. 292-297. doi:10.1680/jgele.17.00053.

7. Vohland M., Ludwig M., Thiele-Bruhn S., Ludwig B. Quantification of soil properties with hyperspectral data: selecting spectral variables with different methods to improve accuracies and analyze prediction mechanisms// Remote Sensing. - 2017. - Vol. 9(11). - P. 1103. doi:10.3390/rs9111103.