esoilБюллетень Почвенного института имени В.В. ДокучаеваDokuchaev Soil Bulletin0136-16942312-4202V.V. Dokuchaev Soil Science Institute10.19047/0136-1694-2022-113-31-57esoil-722Research ArticleСтатьиКомплексная оценка неоднородности почвенного покрова по состоянию посевовComprehensive assessment of soil heterogeneity by crop canopy statushttps://orcid.org/0000-0002-8739-5441СавинИ. Ю.SavinI. Yu.savin_iyu@esoil.ruБербековС. А.BerbekovS. A.djudi_12@mail.ruТутуковаД. А.TutukovaD. A.djudi_12@mail.ruФИЦ "Почвенный институт им. В.В. Докучаева"РоссияFederal Research Centre “V.V. Dokuchaev Soil Science Institute”Russian FederationНаучно-образовательный центр КБЦН РАНРоссияScientific-Educational Center of KBCN RASRussian FederationИнститут сельского хозяйства – филиал Кабардино-Балкарского научного центра РАНРоссияInstitute of Agriculture - Branch of Kabardino-Balkarian Scientific Center RASRussian Federation20223012202201133157Copyright © Савин И.Ю., Бербеков С.А., Тутукова Д.А., 20232023Савин И.Ю., Бербеков С.А., Тутукова Д.А.Savin I.Y., Berbekov S.A., Tutukova D.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://bulletin.esoil.ru/jour/article/view/722

Одним из самых важных направлений прикладного использования знаний о почвах является решение сельскохозяйственных задач. От почвенных условий сильно зависит урожайность сельскохозяйственных культур и кормовых угодий. Поэтому точная информация о почвах является важным компонентом информационного обеспечения сельскохозяйственного производства. В качестве основы для получения данных о почвах земельного участка используют почвенную карту. Но информация на почвенной карте во многих случаях не отражает пространственное варьирование всех агрономически важных свойств почв, что приводит к схематичности и неточности анализа почвенной информации при принятии управленческих решений. Предложен новый подход к комплексной оценке неоднородности почвенного покрова полей по состоянию посевов, базирующийся на детальном анализе состояния посевов в севообороте по многолетним архивам спутниковых данных. Карты неоднородностей почвенного покрова отдельных полей, получаемые на основе предложенных подходов, существенно отличаются от традиционно составленных почвенных карт и более точно, с точки зрения агроэкологических требований посевов сельскохозяйственных культур, отражают пространственные неоднородности свойств почв, определяющих их актуальное плодородие. 

One of the most important applications of soil knowledge is in agricultural processes and crop production. Crop and forage yields strongly depend on soil conditions. Therefore, accurate soil information is an important component of informational support for agricultural production. A soil map is used as the basis for obtaining the soil data of a land plot. But the information on the soil map in many cases does not reflect the spatial variation of all agronomically important properties of soils, which leads to oversimplified and inaccurate analysis of soil information when making management decisions. A new methodology of applied soil mapping for agricultural purposes, based on a detailed analysis of the state of crops in a crop rotation with the use of multi-year satellite data archives, is proposed. The maps of soil inhomogeneity of individual fields, obtained on the basis of the proposed approaches, differ significantly from the traditionally developed soil maps and more accurately reflect the spatial heterogeneity of soil properties, predetermining their actual fertility. 

агроэкологическая оценка почвнеоднородности посевовспутниковый мониторинг посевовпочвенная картаagro-ecological assessment of soilscrop heterogeneitysatellite monitoring of cropssoil mapМинобрнауки России, № 075-15-2022-321Ministry of Education and Science of the Russian Federation № 075-15-2022-321ReferencesВикторов С.В., Востокова Е.А., Вышивкин Д.Д. Введение в индикационную геоботанику. М.: Наука, 1962. 232 с.Viktorov S.V., Vostokova E.A., Vyshivkin D.D., Vvedenie v indikacionnuyu geobotaniku (Introduction to indicative geobotanic), Moscow: Nauka, 1962, 232 p.Ганжара Н.Ф., Зайдельман Ф.Р., Кауричев И.С., Кашанский А.Д., Коротков А.А., Кочубей М.С., Крупеников И.А., Люжин М.Ф., Поддубный Н.Н. Составление и использование почвенных карт. М.: Агропромиздат, 1987. 273 с.Ganzhara N.F., Zajdel'man F.R., Kaurichev I.S., Kashanskij A.D., Korotkov A.A., Kochubej M.S., Krupenikov I.A., Lyuzhin M.F., Poddubnyj N.N., Sostavlenie i ispol'zovanie pochvennyh kart (Compilation and use of soil maps), Moscow: Agropromizdat, 1987, 273 p.Докучаев В.В. Итоги о русском черноземе // Тр. Вольн. эконом. об-ва. 1877. T. 1. Вып. 4. С. 415–432.Dokuchaev V.V., Itogi o russkom chernozyome (Conclusions about Russian chernozem), Tr. Vol'n. ekonom. ob-va, 1877, Vol. 1, Iss. 4, pp. 415–432.Кирьянова Е.Ю., Савин И.Ю. Неоднородность посевов, определяемая по спутниковым данным MODIS, как индикатор контрастности почвенного покрова // Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук. 2013. № 3. С. 36–39.Kir'yanova E.Yu., Savin I.Yu., Neodnorodnost' posevov, opredelyaemaya po sputnikovym dannym MODIS, kak indikator kontrastnosti pochvennogo pokrova (Heterogeneity of soil cover, detected based on MODIS data, as an indicator of soil patterns contrast), Doklady Rossijskoj akademii sel'skohozyajstvennyh nauk, 2013, No. 3, pp. 36–39.Козубенко И.С. Почвенная информация в аналитическом центре Минсельхоза России // Бюллетень Почвенного института имени В.В. Докучаева. 2018. Вып. 92. С. 3–15. DOI: 10.19047/0136-1694-2018-92-3-15.5. Kozubenko I.S., Soil information in the analytical center of the ministry of agriculture of Russia, Dokuchaev Soil Bulletin, 2018, Vol. 92, pp. 3–15, DOI: 10.19047/0136-1694-2018-92-3-15.Маханова Г.С., Дурницкая М.С., Радаева Ю.Г. Методы индикационных исследований в геоботанике // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2010. № 3 (27–1). C. 218–219.Mahanova G.S., Durnickaya M.S., Radaeva Yu.G., Metody indikacionnyh issledovanij v geobotanike (Methods of indicative investigations in geobotanic), Izvestiya Orenburgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta, 2010, Vol. 3 (27-1), pp. 218–219.Методическое руководство “Агроэкологическая оценка земель, проектирование адаптивно-ландшафтных систем земледелия и агротехнологий” / Под ред. В.И. Кирюшина, А.Л. Иванова. М.: ФГНУ “Росинформагротех”, 2005. 794 с.Kiryushina V.I., Ivanov A.L., Metodicheskoe rukovodstvo “Agroekologicheskaya ocenka zemel', proektirovanie adaptivno-landshaftnyh sistem zemledeliya i agrotekhnologij” (Methodical manual “Agro-ecological land evaluation, planning of landscape adaptive land use systems, and agrotechnologies”), Moscow: FGNU “Rosinformagrotekh”, 2005, 794 p.Прохорова З.А., Сорокина Н.П. Влияние компонентов элементарной структуры дерново-подзолистых почв на продуктивность сельскохозяйственных растений // Бюллетень Почвенного института имени В.В. Докучаева. 1975. Вып. 8. С. 178–191.Prohorova Z.A., Sorokina N.P., Vliyanie komponentov elementarnoj struktury dernovo-podzolistyh pochv na produktivnost' sel'skohozyajstvennyh rastenij (Influence of sod-podzolic soil structure patterns on crop productivity), Dokuchaev Soil Bulletin, 1975, No. 8, pp. 178–191.Савин И.Ю. Классификация почв и земледелие // Бюллетень Почвенного института имени В.В. Докучаева. 2016. Вып. 84. С. 3–9. DOI: 10.19047/0136-1694-2016-84-3-9.Savin I.Yu., The classification of soils and agriculture, Dokuchaev Soil Bulletin, 2016, Vol. 84, pp. 3–9, DOI: 10.19047/0136-1694-2016-84-3-9.Савин И.Ю. Пространственные аспекты прикладного почвоведения // Бюллетень Почвенного института имени В.В. Докучаева. 2020. Вып. 101. С. 5–18. DOI: 10.19047/0136-1694-2020-101-5-18.Savin I.Yu., Spatial aspects of applied Soil Science, Dokuchaev Soil Bulletin, 2020, Vol. 101, pp. 5–18, DOI: 10.19047/0136-1694-2020-101-5-18.Савин И.Ю. Перспективы развития картографирования и мониторинга почв на основе интерполяции точечных данных и дистанционных методов // Вестник Московского университета. Серия 17: Почвоведение. 2022. № 2. С. 13–19.Savin I.Yu., The trends of soil mapping and monitoring based on interpolation of point data and remote sensing methods, Moscow University Soil Science Bulletin, 2022, Vol. 77, No. 2, pp. 62–66.Савин И.Ю., Блохин Ю.И. Об оптимизации размещения сети датчиков интернета вещей на пахотных угодьях // Бюллетень Почвенного института имени В.В. Докучаева. 2022. Вып. 110. С. 22–50. DOI: 10.19047/0136-1694-2022-110-22-50.Savin I.Yu., Blokhin Yu.I., On optimizing the deployment of an internet of things sensor network for soil and crop monitoring on arable plots, Dokuchaev Soil Bulletin, 2022, Vol. 110, pp. 22–50, DOI: 10.19047/0136-1694-2022-110-22-50.Савин И.Ю., Жоголев А.В., Прудникова Е.Ю. Современные тренды и проблемы почвенной картографии // Почвоведение. 2019. № 5. С. 517–528.Savin I.Yu., Zhogolev A.V., Prudnikova E.Yu., Sovremennye trendy i problemy pochvennoj kartografii (Modern trends and problems of soil cartography), Pochvovedenie, 2019, No. 5, pp. 517–528.Савин И.Ю., Симакова М.С. Спутниковые технологии для инвентаризации и мониторинга почв в России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. № 9 (5). С. 104–115.Savin I.Yu., Simakova M.S., Sputnikovye tekhnologii dlya inventarizacii i monitoringa pochv v Rossii (Satellite technologies for soil inventory and monitoring in Russia), Sovremennye problemy distancionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2012, No. 9 (5), pp. 104–115.Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования / гл. ред. Иванов А.Л. М.: Почвенный ин-т им. В.В. Докучаева, 2012. 350 с.Ivanov A.L., Cifrovaya pochvennaya kartografiya: teoreticheskie i eksperimental'nye issledovaniya (Digital soil cartography: theoretical and experimental investigations), Moscow: Pochvennyj in-t im. V.V. Dokuchaeva, 2012, 350 p.Толпин В.А., Барталев С.А., Ефремов В.Ю., Лупян Е.А., Савин И.Ю., Флитман Е.В. Возможности информационного сервера СДМЗ АПК // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. № 7(2). С. 221–232.Tolpin V.A., Bartalev S.A., Efremov V.Yu., Lupyan E.A., Savin I.Yu., Flitman E.V., Vozmozhnosti informacionnogo servera SDMZ APK (Abilities of informative service SDMZ APK), Sovremennye problemy distancionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2010, No. 7(2), pp. 221–232.Фридланд В.М. Структура почвенного покрова. М.: Мысль, 1972. 423 с.Fridland V.M., Struktura pochvennogo pokrova (The structure of the soil cover), Moscow: Mysl', 1972, 424 p.A framework for land evaluation. FAO Soils bulletin 32. Rome: FAO, 1976. 78 p.A framework for land evaluation, FAO Soils bulletin 32, Rome: FAO, 1976, 78 p.Asgari N., Ayoubi S., Demattê J.A.M., Jafari A., Safanelli J.L., Da Silveira A.F.D. Digital mapping of soil drainage using remote sensing, DEM and soil color in a semiarid region of Central Iran // Geoderma Regional. 2020. Vol. 22. e00302. DOI: 10.1016/j.geodrs.2020.e00302.19. Asgari N., Ayoubi S., Demattê J.A.M., Jafari A., Safanelli J.L., Da Silveira A.F.D., Digital mapping of soil drainage using remote sensing, DEM and soil color in a semiarid region of Central Iran, Geoderma Regional, 2020, Vol. 22, e00302, DOI: 10.1016/j.geodrs.2020.e00302.Becker-Reshef I., Justice C., Sullivan M., Vermote E., Tucker C., Anyamba A., Small J. Monitoring global croplands with coarse resolution earth observations: the Global Agriculture Monitoring (GLAM) project // Remote Sensing. 2010. Vol. 2(6). P. 1589–1609. DOI: 10.3390/rs2061589.Becker-Reshef I., Justice C., Sullivan M., Vermote E., Tucker C., Anyamba A., Small J., Monitoring global croplands with coarse resolution earth observations: the Global Agriculture Monitoring (GLAM) project, Remote Sensing, 2010, Vol. 2(6), pp. 1589–1609, DOI: 10.3390/rs2061589.Bousbih S, Zribi M, Pelletier C, Gorrab A, Lili-Chabaane Z, Baghdadi N, Ben Aissa N, Mougenot B. Soil Texture Estimation Using Radar and Optical Data from Sentinel-1 and Sentinel-2 // Remote Sensing. 2019. Vol. 11(13). 1520. DOI: 10.3390/rs11131520.Bousbih S., Zribi M., Pelletier C., Gorrab A., Lili-Chabaane Z., Baghdadi N., Ben Aissa N., Mougenot B., Soil Texture Estimation Using Radar and Optical Data from Sentinel-1 and Sentinel-2, Remote Sensing, 2019, Vol. 11(13), 1520, DOI: 10.3390/rs11131520.Fischer H.S., Michler B., Ziche D., Fischer A. Plants as Indicators of Soil Chemical Properties / Wellbrock N., Bolte A. (Eds) Status and Dynamics of Forests in Germany // Ecological Studies. 2019. Vol. 237. DOI: 10.1007/978-3-030-15734-0_10.Fischer H.S., Michler B., Ziche D., Fischer A., Plants as Indicators of Soil Chemical Properties, In: Wellbrock N., Bolte A. (Eds) Status and Dynamics of Forests in Germany, Ecological Studies, 2019, Vol. 237, DOI: 10.1007/978-3-030-15734-0_10.Ge Y., Thomasson J., Sui R. Remote Sensing of Soil Properties in Precision Agriculture: A Review // Frontiers of Earth Science. 2011. Vol. 5. P. 229–238. DOI: 10.1007/s11707-011-0175-0.Ge Y., Thomasson J., Sui R., Remote Sensing of Soil Properties in Precision Agriculture: A Review, Frontiers of Earth Science, 2011, Vol. 5, pp. 229–238, DOI: 10.1007/s11707-011-0175-0.Gleason C.J., Durand M.T. Remote Sensing of River Discharge: A Review and a Framing for the Discipline // Remote Sens. 2020. Vol. 12. 1107. DOI: 10.3390/rs12071107.Gleason C.J., Durand M.T., Remote Sensing of River Discharge: A Review and a Framing for the Discipline, Remote Sens., 2020, Vol. 12, 1107, DOI: 10.3390/rs12071107.Karjalainen V., Tokola T., Malinen J. Prediction of topsoil stoniness using soil type information and airborne gamma-ray data // Canadian Journal of Forest Research. 2021. Vol. 52(1). P. 27–37. DOI: 10.1139/cjfr-2021-0001.25. Karjalainen V., Tokola T., Malinen J., Prediction of topsoil stoniness using soil type information and airborne gamma-ray data, Canadian Journal of Forest Research, 2021, Vol. 52(1), pp. 27–37, DOI: 10.1139/cjfr-2021-0001.Kriegler F.J., Malila W.A., Nalepka R.F., Richardson W. Preprocessing transformations and their effects on multispectral recognition. Proc. of the Sixth International Symposium on Remote Sensing of Environment. 1969. P. 97–131.Kriegler F.J., Malila W.A., Nalepka R.F., Richardson W., Preprocessing transformations and their effects on multispectral recognition, Proc.of the Sixth International Symposium on Remote Sensing of Environment, 1969, pp. 97–131.Lal R. Societal value of soil carbon // Journal of Soil and Water Conservation. 2014. Vol. 69(6). P. 186A–192A. DOI: 10.2489/jswc.69.6.186Aa.27. Lal R., Societal value of soil carbon, Journal of Soil and Water Conservation, 2014, Vol. 69(6), pp. 186A–192A, DOI: 10.2489/jswc.69.6.186Aa.Manikandan K., Pandian K., Mariappan S., Devi G. Concepts on land evaluation // e-Journal Earth Science India. 2013. Vol. 6. P. 20–26.Manikandan K., Pandian K., Mariappan S., Devi G., Concepts on land evaluation, e-Journal Earth Science India, 2013, Vol. 6, pp. 20–26.Maloku D., Balogh P., Bai A., Gabnai Z., Lengyel P. Trends in scientific research on precision farming in agriculture using science mapping method // International Review of Applied Sciences and Engineering IRASE. 2020. Vol. 11 (3). P. 232–242. DOI: 10.1556/1848.2020.00086.Maloku D., Balogh P., Bai A., Gabnai Z., Lengyel P., Trends in scientific research on precision farming in agriculture using science mapping method, International Review of Applied Sciences and Engineering IRASE, 2020, Vol. 11(3), pp. 232–242, DOI: 10.1556/1848.2020.00086.Morais R., Mendes J., Silva R., Silva N., Sousa J., Peres E.A. Versatile, low-power and low-cost IoT device for field data gathering in precision agriculture practices // Agriculture. 2021. Vol. 11. P. 619.Morais R., Mendes J., Silva R., Silva N., Sousa J., Peres E.A., Versatile, low-power and low-cost IoT device for field data gathering in precision agriculture practices, Agriculture, 2021, Vol. 11, 619.Oldfield E.E., Bradford M.A., Wood S.A. Global meta-analysis of the relationship between soil organic matter and crop yields // SOIL. 2019. Vol. 5. P. 15–32. DOI: 10.5194/soil-5-15-2019.Oldfield E.E., Bradford M.A., Wood S.A., Global meta-analysis of the relationship between soil organic matter and crop yields, Soil, 2019, Vol. 5, pp. 15–32, DOI: 10.5194/soil-5-15-2019.Placidi P., Morbidelli R., Fortunati D., Papini N., Gobbi F., Scorzoni A. Monitoring soil and ambient parameters in the IoT precision agriculture scenario: An original modeling approach dedicated to low-cost soil water content sensors // Sensors. 2021. Vol. 21. 5110. DOI: 10.3390/s21155110.Placidi P., Morbidelli R., Fortunati D., Papini N., Gobbi F., Scorzoni A., Monitoring soil and ambient parameters in the IoT precision agriculture scenario: An original modeling approach dedicated to low-cost soil water content sensors, Sensors, 2021, Vol. 21, 5110, DOI: 10.3390/s21155110.Qi Y., Qie X., Qin Q., Shukla M.K. Prediction of soil calcium carbonate with soil visible-near-infrared reflection (Vis-NIR) spectral in Shaanxi province, China: soil groups vs. spectral groups // International Journal of Remote Sensing. 2021. Vol. 42:7. P. 2502–2516. DOI: 10.1080/01431161.2020.1854892.Qi Y., Qie X., Qin Q., Shukla M.K., Prediction of soil calcium carbonate with soil visible-near-infrared reflection (Vis-NIR) spectral in Shaanxi province, China: soil groups vs. spectral groups, International Journal of Remote Sensing, 2021, Vol. 42:7, pp. 2502–2516, DOI: 10.1080/01431161.2020.1854892.Rabot E., Wiesmeier M., Schlüter S., Vogel H.J. Soil structure as an indicator of soil functions: A review // Geoderma. 2018. Vol. 314. P. 122–137. DOI: 10.1016/j.geoderma.2017.11.009.Rabot E., Wiesmeier M., Schlüter S., Vogel H.J., Soil structure as an indicator of soil functions: A review, Geoderma, 2018, Vol. 314, pp. 122–137, DOI: 10.1016/j.geoderma.2017.11.009.Serteser A., Kargιoğlu M., Içağa Y. Vegetation as an Indicator of Soil Properties and Water Quality in the Akarçay Stream (Turkey) // Environmental Management. 2008. Vol. 42. P. 764–770. DOI: 10.1007/s00267-008-9165-8.35. Serteser A., Kargιoğlu M., Içağa Y. Vegetation as an Indicator of Soil Properties and Water Quality in the Akarçay Stream (Turkey), Environmental Management, 2008, Vol. 42, pp. 764–770, DOI: 10.1007/s00267-008-9165-8.The Aims of Land Evaluation. 2019. URL: https://sunnypapers.com/the-aims-of-land-evaluation-land-evaluation-is-concerned-with-the-present-land-performance/.The Aims of Land Evaluation, 2019, URL: https://sunnypapers.com/the-aims-of-land-evaluation-land-evaluation-is-concerned-with-the-present-land-performance/.Viscarra Rossel R.A., Bouma J. Soil sensing: A new paradigm for agriculture // Agricultural Systems. 2016. Vol. 148. P. 71–74. DOI: 10.1016/j.agsy.2016.07.001.Viscarra Rossel R.A., Bouma J., Soil sensing: A new paradigm for agriculture, Agricultural Systems, 2016, Vol. 148, pp. 71–74, DOI: 10.1016/j.agsy.2016.07.001.Wang J, Peng J, Li H, Yin C, Liu W, Wang T, Zhang H. Soil Salinity Mapping Using Machine Learning Algorithms with the Sentinel-2 MSI in Arid Areas, China // Remote Sensing. 2021. Vol. 13(2). 305. DOI: 10.3390/rs13020305.Wang J, Peng J, Li H, Yin C, Liu W, Wang T, Zhang H., Soil salinity mapping using machine learning algorithms with the Sentinel-2 MSI in arid areas, China, Remote Sensing, 2021, Vol. 13(2), Vol. 305, DOI: 10.3390/rs13020305.Wu B., Meng J., Li Q., Yan N., Du X., Zhang M. Remote sensing-based global crop monitoring: experiences with China's CropWatch system // International Journal of Digital Earth. 2014. Vol. 7(2). P. 113–137. DOI: 10.1080/17538947.2013.821185.Wu B., Meng J., Li Q., Yan N., Du X., Zhang M. Remote sensing-based global crop monitoring: experiences with China's CropWatch system, International Journal of Digital Earth, 2014, Vol. 7(2), pp. 113–137, DOI: 10.1080/17538947.2013.821185.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.