Использование многомерных статистических методов для классификации и диагностики строения порового пространства почвы в микроморфологических шлифах

На примере 200 микроморфологических шлифов вертикальной ориентации, изготовленных из подзолистых (Республика Коми, Россия), дерново-подзолистых (Московская область, Россия), серых лесных почв (Тульская область Россия) и черноземов (Курская, Воронежская области, Россия, Одесская область Украина) опробовано применение методов многомерной статистики и кластер анализа для автоматизированной классификации и диагностики строения порового пространства почвы на основе плоских срезов. Методом компьютерного анализа изображения исследовали тонкие макропоры ( d = 0.2-2 мм) в полях зрения размером 2 × 2 см. Для каждой поры в поле зрения измеряли ее площадь сечения ( S ), периметр ( P ), поперечный ( D ) и продольный ( L ) габариты, ориентацию длинной оси среза в плоскости шлифа и фактор формы F = (4p S / P²+ D / L )/2. Общий объем выборки в пределах шлифа составлял 100-150 пор. Для характеристики порового пространства в шлифах использовали эмпирическое распределение пор по фактору формы и ориентации, а также среднюю длину пор в поле зрения. С использованием дискриминантного анализа разработана автоматизированная система, которая позволяет на основании параметров формы, ориентации и протяженности пор в шлифах проводить морфометрическую диагностику строения порового пространства почвы при различных почвенных структурах, специфичных для суглинистых почв европейской территории России: комковатой, зернистой, ореховатой, пластинчатой, массивно-плитчатой, трещиновато-массивной и массивной. Результаты автоматизированной диагностики имеют высокую сходимость (75-90%) с экспертной визуальной оценкой строения порового пространства почвы в шлифах.

поровое пространство почвы, классификация, диагностика, многомерные статистические методы, кластерный анализ, the pore space in soil, classification, diagnostics, multidimensional statistic methods, claster analysis

1. Герасимова М.И. Микроморфологическая диагностика и микроморфотипы почв: Автореф. … дис. д. б. н. М., 1992. 43 с.

2. Герке К.М., Карсанина М.В., Скворцова Е.Б. Описание и реконструкция строения порового пространства почвы с помощью корреляционных функций // Почвоведение. 2012. № 9. С. 962.

3. Рожков В.А. Почвенная информатика. М.: Агропромиздат, 1989. 200 с.

4. Рожков В.А. Формальный аппарат классификации почв // Почвоведение. 2011. № 12. С. 1411-1424.

5. Рожков В.А., Скворцова Е.Б. Тектология почвенной мегасистемы (общность организации и анализа данных) // Почвоведение. 2009. № 10. С. 1155-1164.

6. Скворцова Е.Б., Калинина Н.В. Микроморфометрические типы строения порового пространства целинных и пахотных суглинистых почв // Почвоведение. 2004. № 9. С. 1114-1125.

7. Burrough P.A. Fractals in soil science // European J. Soil Sci. 2001. Т. 52. № 3. С. 527-528.

8. Cárdenas J.P., Santiago A., Losada J.C., Benito R.M., Tarquis A.M., Borondo F. Soil porous system as heterogeneous complex network // Geoderma. 2010. Т. 160. № 1. С. 13-21.

9. Hartemink A.E., Minasny B. Towards digital soil morphometrics // Geoderma. 2014. Т. 230-231. С. 305-317.

10. Holden N.M. Description and classification of soil structure using distance transform data // European J. Soil Sci. 2001. Т. 52. № 4. С. 529-545.

11. Ringrose-Voase A.J. A scheme for the quantitative description of soil macrostructure by image analysis // J. Soil Sci. 1987. V. 38. P. 343-356.