Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

Семнадцатая Всероссийская Открытая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»

XVII.F.233

Спутниковые данные в цифровом картографировании почв

Жоголев А.В. (1), Чинилин А.В. (2)
(1) Почвенный институт имени В.В. Докучаева, Москва, Россия
(2) Российский аграрный университет им. К.А.Тимирязева, Москва, Россия
В направлении цифровой картографии почв широко используются спутниковые данные. Методология цифровой картографии почв основана на построении моделей почвенно-ландшафтных связей с использованием ковариат на основе различной спутниковой информации и тематических карт. Такие модели используются для прогноза почв и почвенных свойств. Существуют глобальные базы цифровых моделей рельефа и спутниковых снимков от мелкого до высокого пространственного разрешения практически на любую территорию. Для почвенного картографирования требуются данные, позволяющие прогнозировать почвы и почвенные свойства. При прогнозном картографировании почв в обзорном масштабе с разрешением 500м для трёх ключевых участков в различных природных зонах России (Пензенская область, Московская область, Республика Коми) установлено, что среди многих показателей наиболее информативны: среднегодовая температура на основе данных CHELSA, высоты и глубина вреза долин рек на основе данных GMTED2010, а также температура поверхности ночью и днём по данным MODIS. При региональном прогнозном почвенном картографировании с разрешением 90м использовались цифровая модель рельефа SRTM и спутниковые снимки Landsat. Использование цифровой модели рельефа SRTM для регионального картографирования почв ограничено из-за завышения высот рельефа в лесных районах. По спутниковым снимкам Landsat путём автоматического дешифрирования по обучающей выборке построены карты растительности для регионов России (Белгородская, Московская и Владимирская области). Дешифрирование мелколиственных, широколиственных, светло-хвойных и темно-хвойных лесов возможно с достаточной точностью. Недостаточна точность автоматического дешифрирования классов лугов и сельскохозяйственных полей нужных для картографирования почв в Классификации почв 2004 года.

Ключевые слова: спутниковые данные, цифровая почвенная картография, Россия

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

424