Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Основные подходы к проблеме изучения мониторига плодородия почв по данным дистанционной космической информации 9
Глава 2 Объекты и методы исследовании 23
Глава 3 Природно-геоморфологические особенности исследуемой территории 27
3.1 Географическое положение и рельеф территории 27
3.2 Почвы 28
3.3 Климат 32
Глава 4 Изучение отражательной способности почв лесостепной зоны Западной Сибири 34
Глава 5 Дешифрирование агрофитоценозов на одноканальных и синтезированных космических снимках 41
5.1 Выявление наиболее информативного спектрального диапазона съемки при изучении растительного покрова 42
5.2 Выявление наиболее информативного спектрального диапазона съемки при изучении почвенного покрова 44
5.3 Влияние синтезирования мультиспектральных космических снимков на изучение растительного покрова 46
5.4 Влияние синтезирования мультиспектральных космических снимков на изучение почвенного покрова 51
Глава 6 Оценка гумусового состояния почв в лесостепной зоне Западной Сибири 55
Глава 7 Исследование деградационных процессов в лесостепной зоне Западной Сибири 62
7.1 Отражение эродированности почвенного покрова накосмических снимках при разных вариантах синтезирования 63
7.2 Дендрографический анализ деградированных почв как способ мониторинга земель сельскохозяйственного назначения. 78
Глава 8 Дешифрирование космических снимков мелиорируемых почв черноземно-солонцовых комплексов Сибири 90
Выводы 99
Предложения производству 101
Библиографический список 102
Приложения 115
- Основные подходы к проблеме изучения мониторига плодородия почв по данным дистанционной космической информации
- Влияние синтезирования мультиспектральных космических снимков на изучение растительного покрова
- Отражение эродированности почвенного покрова накосмических снимках при разных вариантах синтезирования
- Дешифрирование космических снимков мелиорируемых почв черноземно-солонцовых комплексов Сибири
Введение к работе
Актуальность. Мировой опыт свидетельствует, что развитие космических методов оценки природных ресурсов позволяет давать достаточно точную и оперативную, постоянно обновляющуюся информацию о качестве земельных фондов. В то же время дистанционная оценка почвенно-растительного покрова, в том числе мультиспектральное сканирование, важны, прежде всего, для совершенствования принципов и методов почвенного картографирования в целях мониторинга плодородия почв земель сельскохозяйственного использования.
В связи с реорганизацией системы Росгипрозем многие почвенные материалы устарели, а выдать каждому крестьянско-фермерскому хозяйству качественные почвенные материалы не представляется возможным. Кроме того, за последние 15 лет принципиально изменились границы большинства землевладений. Но система налогообложения, а в перспективе и ипотечное кредитование под залог земли настоятельно требуют выдачи каждому землепользователю экологических паспортов, в которых должно быть отражено качество почвенного покрова. В современных условиях это может быть проведено специалистами региональных агрохимических и мониторинговых центров на основе дешифрирования мультиспектральных космических снимков.
Цель работы – совершенствование мониторинга плодородия почв сельскохозяйственного назначения на основе использования спектральной отражательной способности почв и агрофитоценозов с применением космической информации для обеспечения наиболее эффективного использования земельных фондов.
Задачи исследований:
- изучить эффективность способов определения отражательной способности почвенного покрова применением наземной и космической съемки;
- определить возможность использования одноканальных и синтезированных космических снимков для проведения мониторинга земель сельскохозяйственного назначения;
- разработать способ дифференциации норм органических удобрений;
- установить зависимость между содержанием гумуса в почве и спектральной яркостью космического снимка;
- выявить различия степени деградации почвенного покрова по изменению отражательной способности агрофитоценозов.
Научная новизна. Впервые в целях мониторинга плодородия почв сельскохозяйственного использования на основе применения кластерного анализа вариантов сочетания диапазонов светоотражения полей севооборотов научно обоснованы принципы синтезирования космических снимков для объективной оценки влияния почвенного покрова на состояние агроценозов.
Проведена группировка солонцовых комплексов Западной Сибири, различающихся по принципам мелиорации на основе дифференциации диапазонов космической съемки и соответствующих показателей интегральных коэффициентов спектральной яркости. Определены основные закономерности изменения спектров светоотражения на различных почвах преобладающих в регионе. Показана возможность определения диапазонов изменения коэффициента спектральной яркости почвенных горизонтов методом наземного фотометрирования цифровой фотокамерой с набором корректирующих светофильтров. Разработан способ дифференциации норм органических удобрений на основе материалов дистанционного зондирования земли по содержанию гумуса в почвах лесостепной зоны (патент РФ 2008 г. № 2337518).
Защищаемые положения, выносимые на защиту:
1. Диагностические признаки пространственных границ типов и подтипов почв наиболее четко проявляются при анализе одноканальных снимков в среднем инфракрасном диапазоне 1550-1750 нм.
2. Дендрографический анализ позволяет дать объективную оценку состояния почвенного покрова под посевами сельскохозяйственных культур и их группировку по степени светоотражения.
Практическая значимость. Результаты исследований позволют совершенствовать принципы мониторинга почвенного покрова земель сельскохозяйственного назначения с применением мультиспектральных космических снимков, а также могут быть использованы при обосновании программного обеспечения готовящегося к выпуску отечественного спутника «Космос СХ». Установлена возможность контроля процессов деградации и в т.ч. динамики гумусированности почв по материалам дистанционного зондирования.
Вклад автора. Лично автором проведены полевые работы по дешифрированию космических снимков при корректировке почвенных карт в ОПХ «Омское» и «Боевое» и в совхозах «Украинский» и «Селивановский», отобраны образцы почв и проведены лабораторные исследования. Проведено сравнительное изучение методов обработки данных дистанционного зондирования Земли: Photoshop, Erdas, CorelDrow и дендрографического анализа.
Апробация работы. Основные материалы диссертации доложены на: Международной научно-практической конференции молодых ученых «Молодые ученые – аграрной науке» (Омск, 2007); Международных научных конференциях: «Опустынивание земель и борьба с ними» (Абакан, 2006) и «Вклад Л.И. Прасолова в изучении сельскохозяйственного освоения земель Сибири» (Абакан, 2007); Международном научном конгрессе «Гео-Сибирь» (Новосибирск, 2007); национальной конференции с международным участием «Проблемы истории, методологии и философии почвоведения» (Пущино, 2007); V Всероссийском съезде общества почвоведов (Ростов-на-Дону, 2008). По результатам исследований получен диплом первой степени и диплом лауреата всероссийского конкурса на лучшую научную работу среди молодых ученых ВУЗов Минсельхоза Российской Федерации (Новосибирск, Москва, 2007).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 13 работ, в том числе две в изданиях, рекомендованных ВАК РФ. Получен патент РФ на «Способ внесения органических удобрений» № 2337518 Бюл. №31, опубликован 10.11.2008.
Структура и объём работы. Диссертация изложена на 115 страницах, состоит из введения, обзора литературы, 8 глав, выводов, предложений производству, 2 приложений, 27 рисунков и 2 таблиц. Библиографический список включает 128 источников, в том числе 7 иностранных авторов.
Основные подходы к проблеме изучения мониторига плодородия почв по данным дистанционной космической информации
Исследование возможностей дистанционного мониторинга окружающей среды со спутников активно ведется на протяжении последних десятков лет научными группами и организациями различных стран. Развитие приборов дистанционного зондирования (ДЗ) привело к расширению возможностей по оперативному глобальному наблюдению окружающей среды. Данные дистанционного зондирования (ДДЗ) используются для обнаружения и оценки последствий пожаров, контроля лесных вырубок, мониторинга изменений границ природных экосистем, контроля землепользования и целого ряда других приложений. Важным направлением исследований является разработка систем мониторинга сельскохозяйственных (с.-х.) земель.
Сельское хозяйство — одна из самых перспективных сфер для использования данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в целях повышения интенсификации животноводческого и особенно растениеводческого производства. Сельскохозяйственные культуры отлично проявляются на космических снимках, они ничем не скрыты, одноярусны, хорошо дешифрируются как по текстуре, так и по спектральным характеристикам.
Наблюдение за динамикой использования с.-х. земель является необходимым элементом системы регулирования агропромышленного комплекса.
Аэрокосмический мониторинг почв - система повторных изучений почв по материалам аэро- и космических съемок поверхности Земли с целью выявления и предотвращения негативных явлений, приводящих к снижению плодородия, загрязнению, уничтожению почв и других негативных явлений. На материалах аэро- и космических съемок регистрируется отражение света и собственного излучения Земли в разных спектральных интервалах длин волн. Материалы аэро- и космической фотосъемки наряду с другими картографическими и литературными источниками прежде всего используются для создания исходной базовой информации о состоянии почв и почвенного покрова, экологической обстановке, на момент начала наблюдений с отражением всех антропогенных объектов, являющихся причиной экологических нарушений почв и почвенного покрова. Информация аэро- и космических фотосъемок сравнивается с почвенными картами (Симакова М.С., 1985,1996, 2002; Виноградов Б.В, 1988, 1990; Азиязов Б.М., 1988).
Поскольку необходимо знать многолетние показатели погодных условий, урожаев и другой информации по участкам, обязательно нужно вести паспорт каждого участка, составлять базу многолетнего мониторинга.
В целях мониторинга плодородия почвенного покрова, традиционно использовались аэрофотоснимки, но космическая съемка имеет ряд преимуществ перед традиционными методами. Аэрофотосъемка не позволяет оперативно обновлять полученные данные, что отчасти обусловлено необходимостью согласования съемки с местными административными органами. Между тем облик агрофитоценозов меняется очень быстро, и все перемены необходимо оперативно отразить в картах и специализированных базах данных, которые со своей стороны и должны помогать в текущей работе местным административным органам.
Космические технологии позволяют проводить мониторинг больших территорий с высокой степенью детализации, многовариантностью данных.
Мировой опыт показывает, что съемки из космоса не только повышают точность, однородность, объективность и частоту наблюдений, но и позволяют существенно усовершенствовать методы оперативного контроля над состоянием посевов и прогнозирования урожая. Во многих странах мира (Канаде, США, странах ЕС, Индии, Японии, Китае и др.) информационно-маркетинговые службы базируются на ДДЗ сельскохозяйственных угодий. Например, система MARS (Monitoring Agriculture with Remote Sensing), обслуживающая страны Европейского сообщества, позволяет определять площади посевов и урожайность сельскохозяйственных культур, начиная с уровня страны и вплоть до отдельных ферм. Результаты анализа используются для оптимизации управления сельскохозяйственным производством, в частности, для контроля над объемами производства в рамках государственных программ поддержки сельскохозяйственных производителей.
Многолетний практический опыт применения ДДЗ накоплен в США. Этими вопросами занимаются Служба сельскохозяйственных исследований, Служба охраны природы и стабилизации в сельском хозяйстве, Бюро по мелиорации, Бюро по управлению земельными ресурсами и другие организации. Результаты анализа публикуются каждые две недели в специальном коммерческом бюллетене World Agricultural Statistical Production Estimation.
В России по причинам экономического характера последние 20-30 лет происходят значительные изменения в землепользовании. Значительные площади, ранее используемые для сельскохозяйственного производства, выводятся из оборота, изменяется структура использования пахотных земель. Существует потребность в объективной информации о происходящих изменениях в использовании земель с.-х. назначения. В настоящее время наблюдение за использованием земель ведется Федеральной службой государственной статистики (Росстат), главным образом, методом статистического наблюдения. Однако информация собирается только в обобщенном виде и не проводится достаточный контроль её достоверности.
Таким образом, существующая система сбора информации об использовании с.-х. земель не может быть признана полностью отвечающей современным требованиям. В настоящее время в большинстве субъектов Российской Федерации продолжается снижение плодородия почв, ухудшается состояние земель, используемых или предоставленных для ведения сельского хозяйства. Почвенный покров, особенно сельскохозяйственных угодий, подвержен деградации и загрязнению, теряет устойчивость к разрушению, способность к восстановлению свойств и воспроизводству плодородия (Темников В.Н., 2007).
В Тюменской области создали методику под названием "Космический мониторинг состояния сельскохозяйственных посевов, прогноз урожайности и валовых сборов зерновых культур в Тюменской области". В методике используются спутниковые данные оптического диапазона и наземные наблюдения на тестовых полях. Однако сотрудники Тюменского государственного университета не смогли решить поставленную проблему мониторинга, так как в основу мониторинга они положили наблюдение за метеорологическими данными, а не состоянием почвенного покрова (Егоров В.П., 1971).
Новый этап развития почвоведения России связан с разрабатываемыми направлениями исследований Стратегии-2020 и возникшими в этой связи проблемами, имеющими важное народнохозяйственное значение. К таким проблемам относятся охрана почвенного покрова, повышение ее плодородия, продуктивности как национального и незаменимого богатства страны. Этим вопросам и разработке научных прикладных основ развития почвоведения в современных условиях был посвящен 5 съезд Всероссийского общества почвоведов им. В.В. Докучаева.
По содержанию общей программы и состоявшихся докладов на съезде можно отметить, что в исследовании почвенного покрова, как объекта биосферы и источника биопродукции, наступает новый период, характеризующийся сменой старых традиционных методов оценки, изучения и новыми подходами, основанными на технологиях обновления материалов почвенных, агрохимических, мелиоративных, экологических исследований с использованием ноу-хау - аэрокосмических съемок, созданием электронной базы данных и ГИС-технологий.
В Иркутской области при применении данных дистанционного спутникового зондирования для слежения за состоянием сельскохозяйственных земель и посевов разработана схема получения спутниковых данных (NOAA/AVHRR, EOS/TERRA), их первичной и тематической обработки, а также форма представления и распространения спутниковой информации (Абушенко НА. и др., 2004).
Влияние синтезирования мультиспектральных космических снимков на изучение растительного покрова
В большей части исследований и в методических указаниях по дешифрированию космической информации рекомендуется применять радиолокационный (Бобров П.П., 2006) и спектрофотометрический метод (Орлов Д.С., 1982, 1986; Орлов Д.С., Суханова Н.И., Розанова М.С., 2001; Карманов И.И., 1968, 1974; Карманов И.И., Рожков В.А., 1972).
В наших исследованиях изучение растительного покрова проводилось не только по одноканальным, но и по синтезированным космическим снимкам. Для обработки этих снимков применялся дендрографический анализ, который по величине светоотражения группирует различные объекты. Можно отметить, что использование кластерного анализа для целей дешифрирования материалов космической съемки, судя по известным научным источникам, ранее не применялось. Хотя черно-белые космические снимки по сравнению с аэроснимками обладают одновременным охватом обширных пространств и позволяют сравнивать почвенный и растительный покров в разных точках местности, но они не могут сравниться с искусственно синтезированными космическими снимками в различных диапазонах съемки, которые можно использовать для почвенного дешифрирования и проведения мониторинга плодородия почв на землях сельскохозяйственного назначения и, тем более, массивах, выводимых из сельскохозяйственного использования под залежи, а также промышленное или жилищное строительство. А главное, то, что на основе сочетания диапазонов съемки можно провести оценку стоимости почвогрунтов, изымаемых из земель сельскохозяйственного назначения.
Для изучения растительного покрова по синтезированным космическим снимкам было проведено сопоставление данных космической информации с почвенной картой изучаемого хозяйства.
Благодаря многозональным снимкам, стало возможно эффективно и быстро дешифрировать изображения, получать больше информации для сельского хозяйства.
Достоверность дешифрирования предполагает правильность толкования того или иного цветоизображения, а также правильность определения границ объектов и их местоположения. Большую роль при дешифрировании играет процесс синтезирования. Синтезирование - это произвольное сочетание снимков с различными диапазонами.
Процесс синтезирования помогает на космических снимках добиться наиболее четкого изображения изучаемых ландшафтов в виде неоднородности цветопередачи за счет корректировки изображения, а также максимального цветового контраста.
При проведении дендрографического анализа на первом этапе осуществляется поиск тех вариантов синтезированных МКС, на которых наблюдается наибольшее сходство по величине светоотражения между одинаковыми культурами и наименьшее - между разными типами агрофонов (зерновые, пропашные, многолетние насаждения, пары и стерня), а также наибольшая информативность в плане отображения состояния посевов. После этого анализируются причины существенных различий между светоотражением посевов одной и той же культуры на различных полях: либо вследствие агротехнологии (сроки и нормы посева, сорта, удобрения, болезни и т.д.), либо особенностей почвенного покрова (рис. 6). По наиболее информативным вариантам синтезирования мультиспектральных снимков проводится эталонное дешифрирование культур на преобладающем типе почв по цветопередаче, которое, по нашему мнению, в дальнейшем может использоваться для корректировки устаревающих почвенных карт в данном почвеннно-климатическом природно-сельскохозяйственном микрорайоне.
На рисунке 6 показано визуальное различие по цветопередаче в варианте синтезирования R30G40B50, при котором, как показано в разделе 5.1 усиливается роль среднего инфракрасного диапазона съемки (1550-1750 нм), позволяющий наиболее четко выявлять группы культур. При этом выбор анализируемых полей диктовался размещением культур на одной группе почв, широко распространенных в данном регионе.
В данном примере дендрограмма показала четкое разделение всех полей изучаемого хозяйства на две принципиально различные группы практически с одинаковой численностью полей. В первой из них объединяются посевы зерновых и зернобобовых культур со степенью сходства 60-70 %.
Другая часть полей представлена паровыми полями и посевами пропашных культур, которые имеют между собой сходство по величине светоотражениялишь в пределах 42-48 %. В каждой из этих групп поля объективно объединяются в несколько подгрупп со степенью сходства между собой более 80%.
Первая подгруппа при данном варианте синтезирования включает близкие между собой по цвету массивы ряда колосовых зерновых культур, таких как твердая пшеница (№ 9 и № 25) и яровой ячмень (массивы № 1 и № 23). Очевидно, общим для этих двух абсолютно различных культур является типичная значительная остистость, оказывающая значительное влияние на светоотражение посевов.
Вторая подгруппа объединила посевы зернобобовых культур: гороха (№ 10 и № 13) и донника (№ 7).
Третья подгруппа включает гречиху (№ 20), пары (№ 24, 22, 14), картофель (№ 20, 15, 4), которые больше поглощают солнечные лучи. Однако, пока не ясна причина объединения посева вики в поле № 11 с пропашными культурами (массивы № 4, 20, 21). Возможно, причиной этого диссонанса является темная окраска семенного посева данной культуры.
Совершенно неожиданным оказалось выделение полей с яровой мягкой пшеницей (№ 2, 5, 6 и 12) в одной группе с картофелем. Лишь детальный анализ снимков, получаемых космическими аппаратами нового поколения (серией ИСЗ RAPIDEYE, запущенными Германией с Байконура российской ракетой в 2009), позволит специалистам ежесуточно следить за состоянием посевов и безошибочно определять причины изменения светоотражения того или иного массива на территории изучаемого объекта. Используя космоснимки Landsat-7, мы имеем лишь основание предположить, что данное поле с картофелем к моменту съемки было уже убрано, а поле вспахано.
Визуально по цветопередаче похожи посевы озимой пшеницы (массив № 17) и горчицы (№ 19). Очевидно, их объединил посев в конце вегетационного периода: в частности посев горчицы и рапса на зеленый корм в позднеосенний период. Оба массива находясь в фазе всходов, существенно отличаются от полей, занятых яровыми культурами в фазе созревания.
Таким образом, дендрографический анализ МКС показал, что разные группы культур дают разную отражательную способность. Степень их сходства по величине светоотражения всех полей изучаемого хозяйства составляет 24 %, что увеличивает достоверность проводимых исследований.
Гречиха, пары и картофель больше поглощают солнечную радиацию и их схожесть достигает 94 %, но все же различия присутствуют, что связано с почвенным покровом и агротехникой возделывания. Так же между собой схожи зерновые культуры на 95 %, но отличия все же наблюдаются. Эти различия находятся в пределах точности полевого опыта.
Отражение эродированности почвенного покрова накосмических снимках при разных вариантах синтезирования
Изучение проявления эрозионных процессов проводилось нами сочетанием двух путей: сравнительно-географическим методом (степень изменения отражательной способности агрофитоценоза на космическом снимке изучаемого полигона сопоставляли с ранее составленными почвенной и эрозионной картами), а также статистическим кластерным методом, позволяющим провести группировку земель по степени деградированное почвенного покрова.
Изучение интенсивности проявления эрозионных процессов проводилось на ключевых участках бывших совхозов «Украинский» и «Селивановский», расположенных возле озера Эйбеты - одного из крупнейших в регионе соленых озер. Для этого использовались космические снимки среднего разрешения Landsat-7 и методом сравнительного анализа синтезированных цветных изображений ландшафта проводилась оценка степени деградации почвенного покрова. і
Имеющиеся мультиспектральные черно-белые космические снимки анализировались на основе комбинации каналов в системе RGB в диапазонах При этом выдерживался принцип единственного различия. Для этого каждый из каналов подбирался в нескольких возрастающих значениях при равенстве двух других. В частности красный канал менялся от R10 до R50, зеленый - от G20 до G70, а синий - в пределах В30...В80. Такие пределы варьирования были определены при предварительном просмотре синтезированного МКС.
На каждом из вариантов синтезированных космических снимков в дальнейшем визуально оценивалось проявление эрозионных процессов путем сопоставления полученных синтезированных космических снимков с топографической, почвенной и эрозионной картами, любезно предоставленных Я.Р. Рейнгардом
Территорию ключевого Эбейтинского участка условно можно разделить на 2 части (рис. 13).
На рисунках 13 и 14 представлено сравнение космического снимка при варианте синетезирования МКС в канале R видимой зоны с почвенной и эродированной картами.
Для западной части почвенного микрорайона, расположенной в юго-восточной части Исилькульского района - В1 характерно: юго-восточная экспозиция склона, преобладание в составе почвенного покрова черноземов обыкновенных, глубоковскипающих и выщелоченных, слабая и средняя степень расчленения овражно-балочной сетью, преимущественно слабая степень подверженности дефляции. Для восточной - В2 характерно: юго-западная экспозиция склона, преобладание карбонатных средне- и сильносмытых черноземов, средне- и сильнодефлированных (рис. 14).
Анализ качества почвенного покрова Эбейтинской впадины по материалам космической информации показал, что наряду с эрозионными процессами столь же важным его показателем является наличие почв засоленного ряда: солонцов и солончаков. И те, и другие существенно отличаются по цвету от почв черноземного ряда, но почти не различаются в видимой части спектра между собой:
A) Ареалы солончаков луговых поверхностных и сильно эродированные почвы характеризуются почти белым цветом;
Б) Луговые солончаковатые почвы, комплексы солончаков с луговой солончаковатой почвой, а также слабо эродированные почвы светло-зеленым цветом.
B) Кроме того, по характеру светоотражения в диапазонах видимой части спектра оказываются также близкими засоленные почвы, массивы черноземов обыкновенных глубоковскипающих и черноземов выщелоченных, подвергшихся плоскостной водной эрозии (массивы № 1,2, 3, 4), а также массивы черноземов карбонатных, подверженные совместно водной эрозии и дефляции (массивы № 5, 6 - в слабой степени; № 7, 8, 9 - в средней и сильной степени).
Основной проблемой дешифрирования является определение характера почвенного покрова, который закрыт от съемки отражением растительного покрова. По существу на космическом снимке отражается суммарное, весьма неопределенное соотношение отражательной способности ПП и фитоценоза.
И задачей исследователя является разделить величину интегрального КСЯ на КСЯр растительного и КСЯП почвенного покрова. При этом, как уже было показано выше, эталоном минимального КСЯР и, казалось бы, истиной величиной КСЯП является светоотражение паровых полей, обусловленное специфическим влиянием свойств почвы, ее состоянием по влажности, структурности и т.п., отделяя влияние почвенного фактора от суммы влияния агрофона (культура и фаза ее развития, сорт, удобрения, обработка почвы, предшественник и т.д.). Бесконечность этих факторов и их сочетания делает поставленную задачу практически неразрешимой. Именно этим можно объяснить, что, несмотря на 30-летний опыт применения космической съемки специалистами многих стран, до сих пор не разработана единая методика почвенного дешифрирования мультиспектральных космических снимков.
Первой из задач дешифрирования деградированных почв стало разделение по цветопередаче засоленных, солонцовых и эродированных почв в виду наличия у них аналогичного увеличения КСЯ, т.к. окраска агроценоза становится светлее как за счет повышения концентрации солей в пахотном слое, так и вследствие снижения содержания гумуса. В обоих случаях наблюдается резкое снижение проектированного покрытии почвы растительностью, изреженности всходов вплоть до гибели посевов, а при нормальной густоте стеблестоя - ускоренного созревания. А в итоге наблюдается повышенние неравномерности окраски снимка при достижении коэффициента вариации гистограммы снимка более (или свыше) 50 %.
Устранить данный недостаток космоснимков оказалось возможным за счет дифференцированного подбора вариантов синтезирования. Существенный эффект разделения засоленных и эродированных почв проявился на МКС с использованием сочетания диапазонов видимой и средней части инфракрасного спектра (R10G30B50 и R20G30B50) (рис. 15/
Дешифрирование космических снимков мелиорируемых почв черноземно-солонцовых комплексов Сибири
Наряду с оценкой гумусового состояния и степени деградированности почвенного покрова важнейшим элементом мониторинга плодородия земель является анализ изменения структуры ПП и в первую очередь его комплексности (Фридланд Л.М., 1972). Отражение ее особенностей по материалам аэрофотосъемки глубоко изучено Э.А. Корнблюмом (1984), а в условиях Сибирского региона Л.Ю. Диц (2003) и Б. А. Смоленцевым (2002). При работах по проведению почвенного дешифрирования МКС в целях изучения основных элементов мониторинга плодородия почв сельскохозяйственного назначения Западной Сибири, нами применялся классический сравнительно-географический метод почвенных обследований, основы которого были заложены В.В. Докучаевым и развиты Л.И. Прасоловым и Н.П. Пановым. Для этого проводилась обработка синтезированного мультиспектрального снимка Landsat-7 районов распространения мелиорируемых почв черноземно-солонцовых комплексов Западной Сибири.
Одной из наиболее характерных черт почвенного покрова юга этого региона является весьма широкое распространение почв черноземно-солонцовых комплексов, которые занимают здесь третью часть сельскохозяйственных угодий и четверть пахотных земель (Фридланд Л.М., 1972; Горшенин К.П., 1955). В основу современной генетической классификации ряда почв, включая солонцы, положено их разделение по типу гидрологического режима, засолению, содержанию обменного натрия и мощности надсолонцового горизонта. Однако распространение солонцов не в чистом виде, а в составе сложных комплексов при чрезвычайно высокой динамичности уровня капиллярной каймы и грунтовых вод, динамичности обменного натрия и степени засоления дают право отойти от традиционного подхода (Березин Л.В., 1985, 1995, 2006).
В этом плане более обоснован подход П.С. Панина (1977), который при составлении областных почвенно-мелиоративных карт рекомендовал разделять мелиоративные группы земель, в зависимости от их расположения по элементам ландшафта и характеру использования в сельском хозяйстве. С учетом этих рекомендаций, применительно к особенностям мелиорируемых солонцовых земель, в данном регионе в пределах одного лесостепного Западно-Сибирского семейства солонцовых комплексов, описанного В.М. Фридладом (1972) выделяется четыре категории (класса) солонцовых комплексов (Березин Л.В., 1985, 1995).
Составленные до 1990 года крупномасштабные почвенные карты региона М 1:25 000 включают три группы солонцовых комплексов по доле почв низкого плодородия среди зональных почв, но не отражают особенностей расположения солонцовых ЭПА и тем самым ограничивают возможность мониторинга ПП (рис. 22). Мультиспектральные космические снимки даже масштаба 1:100 000 позволяют более четко выявить характер солонцовых комплексов.
Вопрос о рациональном использовании почв солонцовых комплексов имеет большое значение, так как, залегая пятнами среди зональных почв, солонцы препятствуют проведению полевых работ в оптимальные сроки. Высокая степень комплексности резко снижает продуктивность всего массива и, по существу, требуется либо мелиорация, либо исключение его из активного сельскохозяйственного оборота
Определенные типы комплексов по-разному отображаются на космических снимках. Комплексность почвенного покрова на космических снимках выявляется благодаря неоднородности цветопередачи полей в виде пятнистостей. Необходимо отметить, что солонцовая пятнистость проявляется на снимках полей севооборотов независимо от коэффициента спектральной яркости возделываемых культур.
Для почвенного дешифрирования отбираются синтезированные МКС, выполненные в тех каналах спектра, при которых максимально проявляется неоднородность цветопередачи полей в виде пятнистостей.
На рисунке 23. визуально видно, что синтезированные МКС в вариантах В и D, при традиционных каналах синтезирования в видимой зоне спектра (R30G30B30) и с участием ближнего инфракрасного спектра (R40G40B40), наблюдается ценотические отличия культур по полям севооборотов, но эдафические особенности почвенного покрова не выявляются. Последние четко проявляются при сочетании диапазонов в вариантах А и С за счет неоднородности почвенного покрова, связанной с неравномерным распределением солонцовых пятен в пределах массива (рис. 23).
Следовательно, при дешифрировании солонцовых комплексов снимки, полученные в видимой зоне (R20-R30), необходимо использовать при усилении роли средних инфракрасных диапазонов съемки.
С учетом группировки П.С. Панина нами выделены четыре группы (класса) солонцовых комплексов.
В первую группу включены комплексы луговых в разной степени засоленных и солонцеватых почв, изученные нами вблизи крупного соленого озера Эбейты (рис. 24).
В результате сопоставления различных диапазонов космической съемки установлено, что наиболее четко особенности почвенного покрова отображаются на МКС при дифференции сочетания каналов видимой зоны спектра:
На снимке в видимой зоне спектра (рис. 24 А) все солонцовые разности почв выделяются светлой окраской, а луговые совпадают по более интенсивному цвету полей с лугово-черноземными почвами.
В другом варианте синтезирования МКС R30G40B50, где усиливается роль среднего инфракрасного диапазона съемки (рис. 24 В), также четко различаются корковые солонцы и луговые почвы, но различия почвенного покрова.
В варианте синетезирования МКС R20G30B60 (рис. 24 С), где усиливается роль дальнего инфракрасного диапазона съемки, а значение видимых спектров ослабляется. В этом случае почти белым цветом характеризуются ареалы солончаков, светло-зеленым цветом - ареалы солонцов луговых корковых, желто-зеленым цветом солонцы луговые средние, а луговые почвы - желто-оранжевым цветом. Это позволяет рекомендовать применение для мониторинга солонцовых комплексов МКС на этапе камеральной обработки материалов полевого обследования и дистанционного зондирования Земли сочетание каналов в видимой зоне с усилением роли дальнего инфракрасного диапазона съемки.
