Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Подходы к картографированию почв 10
1.1. Традиционное почвенное картографирование 10
1.2. Аэрокосмические методы почвенного картографирования 16
1.3. Цифровая почвенная картография 27
1.4. Региональное почвенное картографирование 34
Глава 2. Почвы Московской области и их изображение на среднемасштабных почвенных картах 40
2.1. Климат 40
2.2. Рельеф 43
2.3. Растительность и использование земель 46
2.4. Почвообразующие и подстилающие породы 51
2.5. Почвы и почвенный покров 58
2.7. Почвы на существующих среднемасштабных почвенных картах 66
Глава 3. Методы составления и обновления региональных почвенных карт 68
3.1. Этапы составления карты 68
3.2. Составление базы данных 69
3.3. Районирование 74
3.4. Составление легенды 75
3.5. Составление дерева правил картографирования 76
3.6. Картографирование факторов почвообразования з
3.7. Картографирование антропогенно-трансформированных почв 91
3.8. Составление почвенной карты 93
3.9. Верификация составленной почвенной карты 94
Глава 4. Результаты цифрового картографирования почв Московской области 96
4.1. База данных 96
4.2. Особенности районирования 97
4.3. Результаты апробации Классификации и диагностики почв России 2004 года
4.4. Результаты картографирования факторов почвообразования 100
4.5. Результаты использования дерева правил картографирования почв 117
4.6. Результаты апробации подхода к картографированию антропогенно трансформированных почв 119
4.7. Результаты составления почвенной карты 121
4.8. Результаты сравнения с крупномасштабными почвенными картами 128
Выводы 133
Список литературы 135
- Цифровая почвенная картография
- Растительность и использование земель
- Районирование
- Результаты картографирования факторов почвообразования
Введение к работе
Актуальность темы
В связи с активизацией в последнее время кадастровых работ и увеличением спроса на почвенно-картографическую информацию со стороны администраций регионов для решения экологических и сельскохозяйственных задач возрастает значимость областных (региональных) почвенных карт. Для большинства областей почвенные карты были составлены более 30 лет назад и нуждаются в обновлении. За эти годы появились новые технологии, основанные на использовании компьютерной техники, которые могут существенно сократить трудоемкость и время обновления почвенных карт областей, а также повысить объективность и технологичность их составления.
Наиболее значимыми для регионального картографирования почв являются геоинформационные и спутниковые технологии, потенциальные возможности которых продемонстрированы во многих научных публикациях (Т.В. Афанасьева, 1990; В.Л. Андроников, 1990; Е.И. Панкова, 1993; Т.В. Королюк, 2012; М.С. Симакова, 2014; И.Ю. Савин, 2004, 2015 и др.). В последние годы получило развитие новое научное направление «цифровая картография почв», основанное на моделировании пространственной организации почвенного покрова на основе анализа почвенно-ландшафтных связей (A. McBratney, 2003; P. Lagacherie, 2006; T. Hengl, 2003, 2014; B. Minasny, 2016; A. Zhu, 1994, 2015; Н.П. Сорокина, 2003; Ю.Г. Пузаченко, 2006; Д.Н. Козлов, 2009 и др.).
Все это предопределило необходимость и актуальность создания новых методов и подходов для обновления региональных почвенных карт.
Степень разработанности темы
Обзор российской и иностранной литературы показал, что имеющийся опыт применения статистических и геостатистических методов в цифровой почвенной картографии, может быть использован для создания автоматизированной технологии актуализации региональных почвенных карт на основе установления статистических связей почва-факторы почвообразования.
Цель исследования
Разработать методы и технологию обновления цифровых региональных
(среднемасштабных) почвенных карт на основе спутниковых и
геоинформационных технологий и провести их апробацию на примере почвенной карты Московской области.
Задачи исследования:
1) провести анализ существующих подходов к региональному
картографированию почв (литературный обзор);
-
разработать методы и создать технологию обновления региональных почвенных карт на основе спутниковых и геоинформационных технологий;
-
апробировать разработанную технологию на примере почвенной карты Московской области;
-
осуществить верификацию обновленной цифровой почвенной карты Московской области.
Научная новизна
Предложена оригинальная технология обновления региональных почвенных карт на основе имитации процесса традиционного картосоставления в ГИС с использованием метода построения деревьев классификации CART.
Разработаны новые подходы к составлению карт факторов почвообразования в нужных для почвенного картографирования градациях на основе автоматизированного дешифрирования космических снимков и анализа цифровой модели рельефа.
Создан новый метод выделения аллювиальных почв на основе расчёта взвешенных расстояний по цифровой модели рельефа, имитирующий традиционный способ их картографирования.
Впервые составлена региональная среднемасштабная почвенная карта Московской области с использованием классификации и диагностики почв России 2004 года.
Проведено уточнение географии почв Московской области.
Практическая значимость:
Разработанные методы и подходы могут использоваться для обновления региональных почвенных карт и мониторинга почв. Алгоритм автоматизированного установления связей почва-факторы почвообразования по архивным почвенным картам с незначительной корректировкой может использоваться для обновления карт разных регионов. Связи почва - факторы
почвообразования в виде деревьев классификации могут использоваться для обновления почвенных карт других масштабов. Разработанные методы, подходы и алгоритмы автоматизированной подготовки карт факторов почвообразования для Московской области могут быть основой для составления карт факторов почвообразования и других регионов. Обновлённая цифровая почвенная карта Московской области может использоваться в научных, прикладных и учебных целях.
Положения, выносимые на защиту:
-
Подход к региональному цифровому почвенному картографированию, включающий: (1) этап построения цифровых карт факторов почвообразования с градациями, необходимыми для автоматизированного составления почвенной карты, (2) этап формулирования правил картографирования почв и составления дерева правил картографирования, (3) этап обновления карты; (4) этап верификации почвенной карты путём сравнения с крупномасштабными картами.
-
Технология автоматизированного обновления региональных почвенных карт с помощью автоматизированного составления дерева правил картографирования почв статистическим методом построения деревьев классификации CART.
-
Автоматизированный метод картографирования аллювиальных почв с помощью расчёта взвешенных расстояний с учётом уклонов до рек, основанный на имитации традиционного способа их выделения по топографическим картам.
-
Автоматизированный метод картографирования урбаногенных структур почвенного покрова на основе классификации методом дискриминантного анализа по значению спектральных индексов, рассчитанных по спутниковым снимкам.
-
Обновлённая цифровая почвенная карта Московской области.
Обоснованность и достоверность результатов
При разработке подходов, методов и технологии проводился широкий литературный обзор для учёта имеющегося российского и иностранного опыта. Достоверность полученных результатов подтверждена статистическими методами и выборочными полевыми обследованиями. Статистическая обработка данных проводилась с использованием программных средств Excel, R, Statistica.
Апробация результатов
Основные положения работы доложены на конференции «Почвенные и земельные ресурсы» (2014) и «Cовременные методы исследований почв и почвенного покрова» (2015) в Почвенном институте им. В.В. Докучаева (Москва), на конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» в Институте Космических Исследований РАН (Москва, 2014), на конференции «Контроль деградации земель в Евразийском регионе» (2014) на почвенном факультете МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва), на конференции «7th Global Digital Soil Mapping Workshop» (2016) в Университете г. Орхус (Дания), использовались в учебном процессе географического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова и докладывались на заседаниях отдела генезиса, географии, классификации и цифровой картографии почв Почвенного института им. В.В. Докучаева.
Декларация личного участия
Автор проводил литературный обзор, разработку подходов, методов и технологии, а также все работы по обновлению почвенной карты Московской области, включая: дешифрирование космических снимков, статистический анализ, создание скриптов в R и ILWIS, составление и верификацию карт, принимал непосредственное участие в полевых работах.
Автор выражает глубокую признательность своему научному
руководителю д.с.-х.н И.Ю. Савину за интересную и актуальную тематику диссертационной работы и всестороннюю поддержку в ходе её выполнения; С.В. Овечкину за консультации по использованию классификаций почв и всестороннюю помощь в проведении полевых работ; Д.Л. Голованову за всестороннюю помощь в проведении полевых работ; сотрудникам отдела генезиса, географии, классификации и цифровой картографии почв Почвенного института им. В.В. Докучаева за постоянный интерес и помощь в работе; своей семье и друзьям за моральную поддержку и помощь в работе.
Структура и объём работы
Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, выводов, списка литературы и приложения; изложена на 152 страницах; содержит 25 рисунков и 14 таблиц. Список литературы включает 169 наименований, в том числе 63 наименования иностранной литературы. Приложение состоит из 52 страниц.
Цифровая почвенная картография
В качестве важного преимущества космических данных также указывается естественная генерализация информации, происходящая закономерно, независимо от желания человека, и соответственно, обеспечивающая возможность получить более объективную нагрузку почвенной карты [Аэрокосмические …, 1990]. Исследованиями Ю.Г. Кельнер и Г.Н. Романкевич [1979] установлено сокращение объема работ при создании тематических карт (картографировании, редактировании, согласовании отдельных карт серии) [Прудникова, 2013]. Данные спутниковой съёмки и почвенная спектроскопия могут рассматриваться как потенциально эффективные и малозатратные технологии, которые позволяют проводить картографирование недоступных для полевых исследований территорий и получать оперативную информацию об изменениях почвенного покрова [Mulder et al., 2011]. Важно отметить, что существуют бесплатные общедоступные интернет базы данных архивной спутниковой съёмки практически на любую территорию.
Основные характеристики съёмочной аппаратуры: тип сенсора (оптическая съёмочная система, радар, лидар, гамма-спектрометр, магнитометр), пространственное разрешение (линейные размеры участка поверхности земли, отображаемые на снимке одним пикселом), спектральное разрешение (количество каналов съёмки в различных диапазонах электромагнитного спектра), радиометрическое разрешение (число градаций отображаемых значений интенсивности излучения), полоса обзора, временное разрешение (частота съёмки одной и той же территории спутником), для радаров важны поляризация и угол обзора [Конюшкова, 2010]. Существуют космические снимки с самыми разными характеристиками, например, пространственное разрешение некоторых спутников достигает десятков сантиметров, что сопоставимо или лучше размеров зерна аэрофотоснимков, использовавшихся для среднемасштабного картографирования.
Генетический профиль почвы не отображается непосредственно на снимках [Симакова, Савин, 1998]. На снимках может быть видна поверхность почвы или, при использовании инфракрасной и радарной съёмки, осреднённая информация о свойствах поверхностных горизонтов, поэтому дешифрирование почв обычно проводят косвенно по различным индикаторам: растительности, ландшафту и другим, которые хорошо различимы на снимке [Савин, Симакова, 2012]. Спутниковые данные могут использоваться для: (1) установления факторов почвообразования, позволяющих классифицировать ландшафты на относительно однородные почвенно-ландшафтные единицы, которые могут быть использованы как ковариаты для цифрового почвенного картографирования или чей почвенный покров может определяться классическими полевыми исследованиями; (2) – измерения или предсказания почвенных свойств на основе физических или эмпирических методов, и (3) – как главный или вспомогательный источник информации для пространственной интерполяции данных о почвенных свойствах, измеренных на ключевых участках [Mulder, 2011].
Для картографирования разумно использовать космические данные с определённым разрешением, соответствующим масштабу картографирования [Hengl, 2006; Malone, McBratney, Minasny, 2013]. В цифровой почвенной картографии в качестве топографической основы используются цифровые модели рельефа (ЦМР), представляющие собой растровые изображения в каждом пикселе которых содержится информация об абсолютной высоте. Пространственное разрешение остальных космических данных подбирают близким к разрешению ЦМР, так как близкое пространственное разрешение данных упрощает сопоставление информации о факторах почвообразования полученной из ЦМР и других спутниковых данных. Такой подход используется, например, при составлении глобальной почвенной карты - GlobalSoilMap.net [Hengl et al., 2014; Dominique et al., 2014]. Таким образом, уровень генерализации ЦМР обычно задаёт уровень генерализации остальных данных, причём уровень генерализации описывается пространственным разрешением.
Для построения ЦМР в региональном масштабе удобно использовать данные радарной или лидарной съёмки, которые позволяют получать объективную и актуальную информацию о рельефе, во многих случаях они могут заменить ЦМР, полученные интерполяцией векторизованных данных о высотах с топографических карт, которые не всегда доступны. Возможности использования радарных и лидарных данных для построения ЦМР очень велики, но всё же имеется ряд ограничений, которые необходимо учитывать. Среди ограничений необходимо выделить влияние растительности. Сигналы большинства радаров или лидаров не проходят сквозь густую растительность, приводя к завышению значений высоты рельефа [Simard et al., 2006; Mulder et al., 2011]. Так как высота леса может достигать 25 и более метров, то влияние леса почти всегда вносит главную ошибку при определении высот. Для высокодетальных данных радарной и лидарной съёмки влияние растительности теоретически лучше поддаётся корректировке, так как сигнал может проходить между кронами деревьев, но такие данные достаточно дороги и не доступны в региональном масштабе. Таким образом, применение лидарных и радарных данных для построения ЦМР в региональном масштабе в лесных областях ограничено.
Среди лидарных и радарных данных (LIDAR, SRTM, ASTER GDEM, SPOT DEM и ALOS PALSAR) одним из наиболее широко используемых для построения ЦМР, в том числе и для целей регионального почвенного картографирования, является продукт SRTM [Mendona-Santos et al., 2008; Nelson, Reuter, Gessler, 2009; Hengl, Heuvelink, Van Loon, 2010; Mulder et al., 2011; Hengl et al, 2014; Odgers et al., 2014]. Существует две версии данных SRTM с пространственным разрешением 1” и 3”, но для большей части территории мира доступны только 3” данные. Радарная съёмка для получения SRTM проводилась в феврале 2000 года [Nelson, Reuter, Gessler, 2009]. С того времени вышло несколько обновлённых версий SRTM, последняя версия - 4.1. Эволюция данных SRTM заключалась в улучшении пространственной привязки, заполнении пробелов и других изменениях [URL: http://www.cgiar-csi.org/data/srtm-90m-digital-elevation-database-v4-1#version_history]. Также, как и для других данных, в первичную подготовку данных SRTM не входит корректировка многих факторов, в том числе влияния растительности.
Растительность и использование земель
Рельеф территории Московской области довольно разнообразен. Здесь встречаются расчлененные поднятия с абсолютными высотами более 200 м и выровненные заболоченные низменности с отметками 120—100 м над ур. м. и ниже. Современный рельеф в значительной мере обусловлен рельефом коренных пород, что уже отмечалось выше. Так, Верхне-Волжская и Мещерская низменности существовали как понижения в дочетвертичный период. Отчетливо выделяются отдельные приподнятые участки коренных пород Клинско-Дмитровской возвышенности. Однако полное совпадение древних и современных форм, безусловно, отсутствует. Ледниковая нивелировка, моренные аккумуляции, длительная денудация внесли изменения в древний рельеф.
Согласно почвенному районированию [Ильина, 1973] на территории области выделяют шесть почвенных округов, пруроченных к: 1) Верхне-Волжской низменности; 2) Смоленско-Московской возвышенности; 3) Москворецко-Окской равнине; 4) Заокской части Московской области, севернее реки Осётр; 5) Северному склону Средне-Русской возвышенности и 6) Мещерской низменности.
Верхне-Волжская низменность расположена на самом севере области в пределах территории, испытавшей влияние Московского оледенения. Рельеф здесь ровный, поверхность отличается монотонностью. Повышения в виде отдельных холмов и увалов также имеют сглаженные формы и небольшие превышения над основной поверхностью низменности. Такие повышения сложены обычно моренным материалом, реже песчаным (дюнные образования). К повышениям приурочены поселения и весь пахотный фонд округа. На территории округа имеется много озер, болот, заболоченных массивов. Долины рек плохо разработаны, течение в них замедленное. Большая часть низменности покрыта маломощным слоем песков, подстилаемых моренным карбонатным суглинком. Суглинок на холмах иногда выходит на поверхность. В этом случае его верхние горизонты обычно выщелочены и опесчанены.
Округ Смоленско-Московской возвышенности занимает почти половину территории области и также находится в пределах Московского оледенения. Н.А. Молгачева [1966] в его пределах выделяет три крупных района, четко различающихся по формам рельефа и его генезису. На западе области выделены пологоволнистые слаборасчлененные моренные равнины Волоколамской возвышенности, местами с сильнорасчлененным рельефом и крупнохолмистым конечноморенным рельефом. Абсолютные высоты достигают 200—250 м и более. На северо-востоке области, южнее округа Верхне-Волжской низменности, выделяется холмистая и пологоволнистая моренная равнина Клинско-Дмитровской гряды. Она имеет слабо- и средне- расчлененный рельеф, приурочена к доледниковой возвышенности. Здесь также господствуют высоты 200—250 м и более. Центральную часть области в этом округе занимает пологоволнистая моренная равнина. Она слабо расчленена. Долины рек в ее пределах хорошо разработаны. Господствуют высоты менее 200 м, преимущественно 200—150 м над уровнем моря.
Почвообразующие породы представлены главным образом покровными суглинками. Москворецко-Окская равнина расположена к югу от Москвы и тянется с востока на запад от правого берега Москвы-реки до юго-западной границы области. На юге ее границей является Средне-Русская возвышенность. Москворецко-Окская равнина расчленена эрозионными процессами. Она находится за пределами территории, испытавшей влияние Московского оледенения, перекрыта днепровской мореной и покровными суглинками. Господствующие высоты 200-150 м над уровнем моря.
Основным типом рельефа являются слабоволнистые равнины. Однако встречаются участки с отчетливо выраженным холмистым рельефом (к востоку от ст. Михнево; к северо-востоку от г. Ступино). Относительная высота холмов достигает 10—15 м. В большинстве своем они сложены днепровской мореной, реже — песчаными отложениями. В целом моренные аккумулятивно-ледниковые формы рельефа выражены в округе слабо.
На юге области (Серпуховской, Подольский районы) близко от поверхности залегает толща коренных карбонатных пород. Это послужило причиной развития карстовых явлений, проявившихся в возникновении воронок, глухих долин. Развитие их происходит и в настоящее время.
Округ серых лесных почв Заокской части Московской области так же, как и округ черноземных почв, занимает северные и северо-восточные склоны СреднеРусской возвышенности и расположен на юге Московской области. Рельеф округов сильно отличается от охарактеризованных выше. Поверхность территории округов покрывалась ледником Днепровского оледенения, после отступления которого она длительное время подвергалась денудационным процессам. В результате в округах господствуют типично эрозионные формы рельефа. Поверхность равнины расчленена на относительно узкие водоразделы с покатыми склонами. Разделяющие их речные долины, овраги и балки врезаны в толщу коренных пород, состав и свойства которых определяют их форму. В известняках карбона долины имеют крутые склоны, в песчано-глинистых отложениях юры и мела (юго-восточная часть округов) — более пологие очертания. Состав коренных пород влияет и на формы водоразделов. На территории, сложенной известняками, водоразделы платообразные, плоские, а на песчано-глинистых отложениях-узкие, увалистые.
На коренных породах залегает днепровская морена. Она отсутствует только в долинах рек. Поверх нее залегают покровные лессовидные суглинки. Мещерская низменность расположена непосредственно на востоке от Москвы, за пределами Московского оледенения. Однако его влияние на формирование отложений и рельефа поверхности Мещерской низменности существенно. В пределах Мещерской низменности по рельефу четко выделяются два района: 1) западный, по левому берегу р. Москвы, являющийся слаборасчлененной зандровой равниной Московского оледенения и 2) слаборасчлененный заболоченный аллювиально-флювиогляциальный район центральной части Мещерской низменности.
Поверхность низменности понижается с запада на восток от абсолютных отметок 117-120 м в первом районе до 100-80 м - во втором. Рельеф представлен чередованием плоских понижений и не менее плоских повышенных участков с пологими склонами. По берегам рек, озер, вблизи болот встречаются дюнные всхолмления. Гидрографическая сеть развита слабо.
Сложена низменность песчаными наносами флювиогляциального и аллювиального происхождения. На большой ее части пески залегают непосредственно на коренных породах юрского и каменноугольного возрастов. Они имеют различное строение — слоистое, однородное, могут содержать хрящ и мелкую гальку, прослои и линзы ленточных глин. Мощность их колеблется от 2— 3 до 30 м. Моренные отложения сохранились в Мещерской низменности только на отдельных участках в виде островков. Больше всего они распространены в западной части низменности вдоль р. Москвы. Мещерская низменность сильно заболочена, особенно в восточной части.
В Московской области В.В. Алёхин [1947] выделил четыре растительных района – еловых, елово-широколиственных, широколиственных лесов и сосново-болотный. Северную границу лесостепи он проводит несколько южнее Московской области. Последующие исследования показали, что в южной части выделяется лесостепной район. Таким образом, на территории области можно выделить 5 растительных районов (Рисунок 2). Рисунок 2. Растительные районы Московской области (Алёхин, 1947): 1 – еловых лесов (с примесью растительности широколиственного леса); 2 – елово-широколиственных лесов; 3 – широколиственных лесов; 4 – лесостепи; 5 – сосново-болотный. Граница растительных районов – сплошная чёрная линия, граница административных районов – пунктирная чёрная линия.
Районирование
Архивная карта 2002 г., составленная в ГИС, представляет собой векторный полигональный слой с пронумерованными выделами почв. Атрибутивная информация представлена в виде таблицы EXCEL со списком СПП, преобладающими и сопутствующими почвами. При обновлении проводилось автоматизированное присваивание полигонам наравне с номерами также наименований преобладающих и сопутствующих почв, почвообразующих пород, а также цветовых обозначений на основе цветовых обозначений карты почвенной карты РСФСР масштаба 1:2,5 млн. составленной под редакцией В.М. Фридланда [Почвенная карта РСФСР …, 1988]. Цветовые обозначения подбирались близкими для близких по строению профиля почв в классификации 1977 и 2004 годов, для упрощения их сравнения (Приложение Г).
В качестве топографической основы для среднемасштабного почвенного картографирования можно использовать цифровую модель рельефа SRTM с пространственным разрешением 90 м свободно доступную на территорию России до 60о северной широты. Использование цифровой модели рельефа (ЦМР) позволяет рассчитывать различные морфометрические показатели рельефа: уклоны, экспозиции, перегибы, направления стока, топографический индекс влажности и другие. Подобные морфометрические показатели рельефа полезны для экспертного анализа и необходимы для автоматизированного установления связей между почвами и рельефом. Цифровая модель рельефа SRTM v4.1 использовалась для актуализации среднемасштабной почвенной карты Московской области. Перед использованием оценивалось качество ЦМР SRTM с помощью сопоставления с цифровой моделью рельефа на основе топографических карт масштаба 1:100 000, которые также были импортированы в ГИС.
Для получения информации о почвообразующих породах обычно используются карты четвертичных и дочетвертичных геологических отложений, а также гидрогеологические карты. Поскольку для большей части территории Московской области четвертичные отложения имеют значительную мощность, то были импортированы в ГИС только карты четвертичных геологических отложений и гидрогеологические карты масштаба 1:200 000. Карты импортировались в виде растровых изображений и проводилась их привязка.
Пространственную информацию о растительности получают из карт растительности и путём дешифрования спутниковых снимков. Для среднемасштабного картографирования можно использовать космические снимки серии Landsat с пространственным разрешением 30 м. Для Московской области были скачаны снимки Landsat 5TM/7TM+/8OLI за различные года и вегетационные сезоны. Для составления обучающей выборки при автоматизированном дешифрировании растительности полезно иметь также космические снимки высокого или сверхвысокого пространственного разрешения (около или менее 3 м). На высокодетальных снимках видны различия в форме крон деревьев и форма произрастания травянистой, либо кустарничковой растительности. Для Московской области были скачаны космические снимки Worldview-2 с пространственным разрешением 2 м. В качестве альтернативы возможно использование других высокодетальных снимков с синим, зелёным, красным или инфракрасным каналами: QuickBird, IKOыNOS, Worldview-3 или GeoEye. Для выбора растительности, отражающей особенности почвенного покрова, и составления обучающей выборки при дешифрировании растительности было импортировано и привязано в ГИС карта растительности Московской области 1996 г. в виде геопривязанного изображения [Карта растительности …, 1996].
Кроме непосредственно карт факторов почвообразования для составления карты требуются дополнительные слои информации: актуальные административные границы региона, местоположение и границы населённых пунктов, карты железных и автодорог. Подобные слои в настоящее время можно получить из разных источников, среди которых нужно отметить: базы данных проекта Open Street Maps и оцифрованные топографические карты подходящего масштаба. Данные проекта Open Street Maps (OSM) находятся в свободном доступе [URL: http://www.openstreetmap.org/] и представлены в векторной форме, удобной для импортирования в ГИС. Данные OpenStreetMaps обычно содержат более актуальную информацию, чем доступные данные топографических карт. Как правило точность данных OpenStreetMaps вполне достаточна для почвенного картографирования. Для Московской области были импортированы в ГИС: векторный слой административных границ, векторный слой границ населённых пунктов и векторный точечный слой с названиями крупных населённых пунктов проекта OSM.
Для автоматизированного установления связей почва - факторы полезно использование данных на момент составления архивной почвенной карты. Однако возможно и разумное использование актуальных данных по нескольким причинам. Во-первых, статистические методы установления связей достаточно гибкие и могут работать на основе обучающей выборки, состоящей из точек, а значит точные границы почв не имеют большого значения. Во-вторых, границы почвенных выделов на архивных почвенных картах, как правило, пространственно генерализованы. В-третьих, границы выделов почв могут немного отличаться при составлении почвенной карты различными почвоведами-картографами в различное время. Таким образом, установление связей в любом случае имеет смысл только в случае некоторого осреднения или обобщения правил выделения почв. В-четвёртых, установление связей по архивным данным несопоставимым с актуальными не имеет смысла для дальнейшего картографирования. Однако нужно учитывать, что площади и границы некоторых почвенных выделов могут значительно меняться со временем, что может привести к большим ошибкам при установлении связей.
Результаты картографирования факторов почвообразования
Для картографирования почв Московской области в качестве районирования было использовано скорректированное почвенное районирование Л.П. Ильиной [1973] (Рисунок 6). Установление связей почва-факторы почвообразования предполагалось проводить в границах почвенных округов, поскольку размеры почвенных районов уже слишком детальны и сопоставимы с размерами некоторых почвенных выделов. Для почвенных районов, близких по размерам одному почвенному выделу, могли бы устанавливаться однозначные связи, приводящие к выделению одной почвы в районе. Между тем, недостаточно детальные границы почвенных районов приводили бы к плохой «увязке» с почвенным покровом соседних районов. В случае, когда связи устанавливаются для почвенных округов, включающих десятки или сотни различных почвенных выделов, связи должны учитывать переходные почвы на границах округов, а значит не должно возникать резких переходов в связи с неточными границами районирований. Тем не менее, границы почвенных округов были скорректированы в соответствии с более современным ландшафтным районированием под редакцией Г.Н. Анненской [Аненнская и др., 1997] (Рисунок 7). После корректировки, даже в случае, когда границы почвенных округов проходили по рекам, границы округов не «секли» реки.
Кроме уточнения границ, почвенный округ, приуроченный к Смоленско Московской возвышенности, был разделён на два почвенных округа Смоленской и Московской возвышенностей в соответствии с ландшафтным районированием. Округа были выделены в связи с различным распространением карбонатных отложений. Северная граница округа Москворецко-Окской равнины была отражена в соответствии с ландшафтным районированием и почвенной картой 2002 года [Почвы Московской области …, 2002]. Рисунок 6. Обновлённое почвенное районирование (1 – Верхне-Волжская низменность, 2 – Мещёрская низменность, 3 – Смоленская возвышенность, 4 – Московская возвышенность, 5 – Москворецко-Окская равнина, 6 – Заокская часть, 7 – Средне-Русская возвышенность). 100 km Lj 0 100 km Рисунок 7. Почвенное районирование (слева) и ландшафтное районирование (справа). 4.3. Результаты апробации Классификации и диагностики почв России 2004 года При переводе легенды карты 2002 года в классификацию почв России 2004 года трудности возникли с необходимостью отражения агрогенных, постагрогенных и урбаногенных почв, которые раньше не выделялись. Соответствующие почвы были добавлены в легенду новой карты.
Картографирование агрогенных почв проводилось с помощью класса пашни на карте наземного покрова, составленной по космическим снимкам Landsat в Национальном Центре Геоматики Китая в 2010 году. Урбаногенные почвы были картографированы путём дешифрирования по космическим снимкам Landsat. Использовались внеклассификационные названия почв урбаногенных почв [Герасимова, Строганова, Прокофьева, 2003] близкие к названиям в КиДП 2004 г., которые могут быть заменены названиями из КиДП 2004 г. В связи с неизвестной формой карбонатов в почвах, неоднозначен был перевод в новую классификацию пойменных дерново-карбонатных и пойменных дерновых карбонатных почв. Светло-серые лесные почвы были переведены как дерново-подзолистые в Классификации почв 2004 года. На архивной почвенной карте выделялся тип подзолов, как и в КиДП 2004 г., поэтому связи для их картографирования устанавливались статистическим методом построения деревьев классификации CART. Не удалось на настоящем этапе картографировать постагрогенные почвы, выделение которых требует либо большого количества полевой информации, либо информации о скорости восстановления постагрогенных горизонтов различных почв и качественных архивных картографических данных.
Опыт использования Классификации и диагностики почв России 2004 года для картографирования почв в среднем масштабе оказался удачным. С помощью использования Классификации и диагностики почв России 2004 года удалось успешно провести обновление среднемасштабной почвенной карты. Для более полного отражения на картах почв с использованием этой классификации необходима разработка подходов к картографированию постагрогенных почв. Полезна разработка методов автоматического выделения пашни по космическим снимкам для мониторинга агрогенно-трансформированного почвенного покрова.
В качестве базовой информации о рельефе предполагалось использование ЦМР SRTM. Качество ЦМР SRTM для среднемасштабного картографирования проверялось путём сравнения с ЦМР на основе топографических карт масштаба 1:100 000 («картографическая ЦМР). Корреляция между высотами ЦМР SRTM и “картографической” ЦМР оказались достаточно высокой для ключевых участков «Чашниково» и «Серебряные пруды» (коэффициенты корреляции 0.83 и 0.88 соотвественно), что говорит о хорошей сопоставимости ЦМР на этих участках (Таблица 7). Для участка «Щебаново» коэффициент корреляции между ЦМР составил 0.43, однако для территории характерны очень малые перепады высот и практически полное покрытие лесной растительностью.