Аграрный
Вестник
Урала

Всероссийский научный аграрный журнал

Издание зарегистрировано в Министерстве Российской Федерации
по делам печати, телерадиовещания и средствам массовых коммуникаций.
Свидетельство о регистрации: ПИ № 77-12831 от 31 мая 2002 г.
Подписной индекс в каталоге «Пресса России» — 16356
ISSN 1997 - 4868 (Print)

Журнал включен в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук
Журнал включен в Российский индекс научного цитирования.
Входит в список ВАК (от 25.09.2017), №291

ISSN 2307-0005 (Online)
Key title: Agrarnyj vestnik Urala (Online)
Abbreviated key title: Agrar. vestn. Urala (Online)

Аграрный вестник Урала № 04 (171) 2018

Технические науки

Попович В. Ф. старший научный сотрудник Научно-исследовательский институт сельского хозяйства Крыма

Дунаева Е. А. кандидат технических наук, заведующий лабораторией Научно-исследовательский институт сельского хозяйства Крыма

УДК:631.153:632.125:504.062+528.88

ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ЛОКАЛИЗАЦИЯ УЧАСТКОВ ВТОРИЧНОГО ЗАСОЛЕНИЯ НА БЫВШИХ РИСОВЫХ ТЕХНОГЕННЫХ СИСТЕМАХ

В работе представлены результаты исследований территории бывших рисовых техногенных систем Крыма на предмет выявления с использованием данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) признаков вторичного засоления при переходе на богарную систему земледелия. Описываются особенности создания данных систем, построенных около полувека назад в большинстве своем на исходно засоленных почвах различной степени солонцеватости, и функционирования втекущих условиях, а также наиболее вероятные причины возникновениядеградационных почвенных процессов на данных землях. Целью работы являлось исследованиекосвенных параметров, которые могут характеризовать факторы проявленияпроцессов реставрации засоления и его возможную временную и пространственнуюдинамику. Приведено сравнение чувствительности шести вегетационных и пяти специализированныхиндексов, рассчитанных по данным 2–7-го каналов спутника Landsat 8 (разрешение 30 м) для получения пространственныхоценок, ориентированных на локализацию проблемных участков, и даны рекомендациипо уровню детализации мониторинговых наблюдений, в том числе с использованиемданных ДЗЗ. Наиболее существенное значение параметра отклонения придетектировании деградационных процессов показали нормализованный разностныйвегетационный индекс NDVI Green и индекс засоления, отзывчивый на состояниеповерхности – CRSI. Величина разницы их значений для поля в целом и дляпроблемного участка, выраженная числом среднеквадратических отклонений,достигала 5,0 и 4,3 соответственно. Использованные в работе подходы позволили выявитьи локализовать ряд проблемных участков, вместе с тем применение только косвенныхпоказателей может быть неэффективным для диагностики реставрации засоления наранних стадиях развития деградационных почвенных процессов.


Ключевые слова:

засоление, спутниковый мониторинг, вегетационный индекс, Landsat, Крым.


Список литературы:

1. Хитров Н. Б., Роговнева Л. В., Добрицкая Е. Ю., Дунаева Е. А., Кириленко Н. Г., Попович В. Ф. Солевое состояние рисовой системы севера Крыма после прекращения подачи воды // Таврический вестник аграрной науки. 2016. № 3. С. 140–154.

2. Попович В. Ф. Система мониторинга почвенного плодородия, режима и минерализации грунтовых вод на бывших рисовых техногенных системах в Крыму // Таврический вестник аграрной науки. 2017. № 2. С. 133–144.

3. Хитров Н. Б., Роговнева Л. В., Дунаева Е. А., Попович В. Ф., Паштецкий В. С., Клименко О. Е. Постирригационное состояние пахотных почв степного Крыма // Таврический вестник аграрной науки. 2016. № 1. С. 91–110.

4. Савин И. Ю., Отаров А., Жоголев А. В., Ибраева М. А., Дуйсеков С. Выявление многолетних изменений площади засоленных почв Шаульдерского орошаемого массива по космическим снимкам Landsat // Бюллетень Почвенного института им. В. В. Докучаева. 2014. Вып. 74. С. 49–65.

5. Allbed A., Kumar L. Soil Salinity Mapping and Monitoring in Arid and Semi-Arid Regions Using Remote Sensing Technology: A Review // Advances in Remote Sensing. 2013. № 2. P. 373–385. URL : http://dx.doi.org/10.4236/ars.2013.24040 (дата обращения: 05.12.2017).

6. Elhag M., Bahrawi J.A. Soil salinity mapping and hydrological drought indices assessment in arid environments based on remote sensing techniques // Geosci. Instrum. Method. Data Syst. 2017. № 6. P. 149–158. URL : https://www.geosci-instrum-method-data-syst.net/6/149/2017/gi-6-149-2017.pdf (дата обращения: 05.12.2017).

7. Ivushkin K., Bartholomeus H., Bregt A. K., Pulatov A. Satellite thermography for soil salinity assessment of cropped areas in Uzbekistan // Land Degrad. Develop. 2017. № 28. P. 870–877. URL : http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ldr.2670/pdf (дата обращения: 06.12.2017).

8. Методология обработки данных SRTM // SRTM Data Processing Methodology. URL : http://srtm.csi.cgiar.org/SRTMdataProcessingMethodology.asp (дата обращения: 08.01.2018).

9. Landsat Spectral Indices Product Guide. Version 3.6. 2017. 31 p. // URL : https://landsat.usgs.gov/sites/default/files/documents/si_product_guide.pdf (дата обращения: 04.12.2017).

10. Vermote E., Justice C., Claverie M., Franch B. Preliminary analysis of the performance of the Landsat 8/OLI land surface reflectance product // Remote Sensing of Environment. 2016. № 185. P. 46–56.

11. Sriwongsitanon N., Gao H., Savenije H. H. G., Maekan E., Saengsawang S., Thianpopirug S. Comparing the Normalized Difference Infrared Index (NDII) with root zone storage in a lumped conceptual model // Hydrology and Earth System Sciences. 2016. № 20. P. 3361–3377. doi:10.5194/hess-20-3361-2016.

12. Li W., Du Z., Ling F., Zhou D., Wang H., Gui Y., Sun B., Zhang X. A Comparison of Land Surface Water Mapping Using the Normalized Difference Water Index from TM, ETM+ and ALI // Remote Sensing. 2013. № 5. P. 5530–5549. doi:10.3390/rs5115530.

13. Pastor-Guzman J., Atkinson P. M., Dash J., Rioja-Nieto R. Spatiotemporal Variation in Mangrove Chlorophyll Concentration Using Landsat 8 // Remote sensing. 2015. № 7. P. 14530–14558. doi: 10.3389/rs71114530.

14. Wu W. The generalized difference vegetation index (GDVI) for dryland characterization // Remote Sens. 2014. № 6 (2). P. 1211–1233. doi: 10.3390/rs6021211.

15. Scudiero E., Skaggs T. H., Corwin D. L. Regional-scale soil salinity assessment using Landsat ETM+ canopy reflectance // Remote Sens. Environ. 2015. № 169. P. 335–343.

16. Барталев С. А., Егоров В. А., Жарко В. О., Лупян Е. А., Плотников Д. Е., Хвостиков С. А., Шабанов Н. В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М. : ИКИ РАН, 2016. 208 с.


Скачать статью в PDF:

10.pdf (536.2 КБ)

В нашей базе 2917 авторов

На сайте опубликовано 2740 статей в 132 выпусках.

Bg