Preview

Бюллетень Почвенного института имени В.В. Докучаева

Расширенный поиск

Возможности использования данных тепловой съемки для детектирования основных параметров плодородия пахотных почв

https://doi.org/10.19047/0136-1694-2020-105-146-172

Полный текст:

Аннотация

Проведен анализ возможности использования результатов тепловой съемки для детектирования параметров плодородия серых лесных и аллювиальных пахотных почв на примере ключевого участка в Тульской области. Совместно с отбором 25 образцов почв из слоя 0–10 см проводилась съемка открытой поверхности почв с использованием тепловизора FLIR VUE 512 и измерение спектральной отражательной способности почв. По результатам корреляционного анализа было установлено, что наиболее тесные связи наблюдаются с такими параметрами плодородия почв: содержание гумуса, азота, обменных магния и калия. Коэффициент корреляции между содержанием гумуса и отражением в видимой и ближней ИК-областях, а также со средним значением показаний тепловизора превышает 0.81. В разных диапазонах видимого спектра корреляция отражения с содержанием обменного магния и калия ниже, чем в тепловой области, где коэффициент корреляции с содержанием обменного магния составляет 0.81, а с содержанием обменного калия – 0.65. Построены степенные регрессионные уравнения для детектирования по отражению в тепловой области спектра таких параметров плодородия почв как содержание гумуса (R2 = 0.74), обменного калия (R2 = 0.68) и обменного магния (R2 = 0.72). Регрессии, полученные с данными тепловизора и с данными отражения в видимом и ближнем ИК-диапазонах, близки по качеству для детектирования содержания гумуса и обменного калия, а для детектирования обменного магния немного выше. Полученные результаты показывают, что тепловая съемка применима для детектирования наиболее значимых параметров плодородия почв тестового поля и может быть использована в качестве основы для их оперативного дистанционного мониторинга.

Об авторах

П. Г. Грубина
ФИЦ "Почвенный институт им. В.В. Докучаева"
Россия

Младший научный сотрудник, отдел генезиса, географии, классификации и цифровой картографии почв, SPIN: 8805-9813

119017, Москва, Пыжевский пер, 7, стр. 2



И. Ю. Савин
ФИЦ "Почвенный институт им. В.В. Докучаева"; Российский университет дружбы народов
Россия
119017, Москва, Пыжевский пер, 7, стр. 2;
117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, 6


Е. Ю. Прудникова
ФИЦ "Почвенный институт им. В.В. Докучаева"; Российский университет дружбы народов
Россия
119017, Москва, Пыжевский пер, 7, стр. 2; 
117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, 6


Список литературы

1. Агроклиматический справочник по Тульской области. Л.: Гидрометеоиздат, 1958. 128 с.

2. Анциферов А.Ю. Технологические особенности идентификации состояния почв методами дистанционного зондирования // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2012. С. 76–80.

3. Вадюнина А.Ф., Корчагина З.А. Методы исследования физических свойств почв. М.: Агропромиздат. 1986 г. 416 с.

4. Карманов И.И. Спектральная отражательная способность и цвет почв как показатели их свойств. М.: Колос, 1974. 351 с.

5. Качинский Н.А. Физика почвы. Часть 1. М.: Высшая школа, 1965. 321 с.

6. Методические указания по проведению комплексного мониторинга плодородия почв земель сельскохозяйственного назначения. М.: ФГНУ “Росинформагротех”, 2003. 240 с.

7. Михайлова Н.А., Орлов Д.С. Оптические свойства почв и почвенных компонентов. М.: Наука, 1986. 119 с.

8. Обухов А.И., Орлов Д.С. Спектральная отражательная способность главнейших типов почв и возможности использования диффузного отражения при почвенных исследованиях // Почвоведение. 1964. № 2. С. 83–93.

9. Орлов Д.С., Суханова Н.И., Розанова М.С. Спектральная отражательная способность почв и их компонентов. М.: МГУ, 2001. 176 с.

10. Ратников А.И. Почвы Тульской области: Автореф. дисс. … канд. с.-х. наук. М., 1960. 25 с.

11. Редькин Ф.Б., Геннадиев А.Н., Савин И.Ю. Антропогенно измененные почвы севера Среднерусской возвышенности: эволюция и классификация // Ветн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. 1996. № 2. С. 31–36.

12. Савин И.Ю. Современный спутниковый мониторинг почв и посевов: достижения и проблемы // В сборнике: Применение средств дистанционного зондирования земли в сельском хозяйстве. 2015. С. 29–32.

13. Савин И.Ю., Симакова М.С. Спутниковые технологии для инвентаризации и мониторинга почв в России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 5. С. 104–115.

14. Симакова М.С., Савин И.Ю. Использование материалов аэро-и космической съемки в картографировании почв: пути развития, состояние, задачи // Почвоведение. 1998. № 11. С. 1339–1347.

15. Сорокина Н.П. Структура почвенного покрова пахотных земель: Типизация, картографирование, агроэкологическая оценка: Дисс. … докт. с.-х. наук: 03.00.27. М., 2003. 294 с.

16. Чинилин А.В., Савин И.Ю. Потенциальные возможности дистанционной индикации характера почвообразующих и подстилающих пород черноземных почв по цветовым характеристикам их поверхности // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. 2018. № 1. С. 48–59.

17. Шеин Е.В. Курс физики почв. М.: МГУ, 2005. 432 с.

18. Ягодин Б.А., Жуков Ю.П., Кобзаренко В.И. Агрохимия. М.: Колос, 2002. 584 с.

19. Camargo L.A., Marques J., Barron V., Ferracciu Alleoni L.R., Barbosa R.S., Pereira G.T. Mapping of clay, iron oxide and adsorbed phosphate in Oxisols using diffuse reflectance spectroscopy // Geoderma. 2015. Vol. 251. P. 124–132.

20. Coutinho M.A.N., Alari F. de O., Ferreira M.M.C. Influence of soil sample preparation on the quantification of NPK content via spectroscopy // Geoderma. 2019. Vol. 338. P. 401–409.

21. Csillag F., Pasztor L., Biehl L.L. Spectral band selection for the characterization of salinity status of soils // Remote Sensing of Environment. 1993. Vol. 43 (4). P. 231–242.

22. Dhawale N.M., Adamchuk V.I., Prasher S.O., Rossel R.A.V., Ismail A.A., Kaur J. Proximal soil sensing of soil texture and organic matter with a prototype portable mid-infrared spectrometer // European journal of soil science. 2016. Vol. 66. P. 661–669.

23. Hong Y., Yu L., Chen Y., Liu Y., Cheng H. Prediction of Soil Organic Matter by VIS-NIR Spectroscopy Using Normalized Soil Moisture Index as a Proxy of Soil Moisture // Remote sensing. 2018. Vol. 10. 28 p.

24. Islam K., Singh B., McBratney A. Simultaneous Estimation of Several Soil Properties by Ultra-Violet, Visible, and Near-Infrared Reflectance Spectroscopy // Australian Journal of Soil Research. 2003. Vol. 41. P. 1101–1114.

25. Leng P., Song X., Li Z.L., Wang Y., Wang D. Effects of vegetation and soil texture on surface soil moisture retrieval using multi-temporal optical and thermal infrared observations // International journal of remote sensing. 2015. Vol. 36. P. 4972–4985.

26. Ma F., Du C., Zhou J. A Self-Adaptive Model for the Prediction of Soil Organic Matter Using Mid-Infrared Photoacoustic Spectroscopy // Soil science society of America journal. 2016. Vol. 80. P. 238–246.

27. Nanni M.R., Dematte J.A.M. Spectral reflectance methodology in comparison to traditional soil analysis // Soil science society of America journal. 2006. Vol. 70. P. 393–407.

28. Palombo A., Pascucci S., Loperte A. Soil Moisture Retrieval by Integrating TASI-600 Airborne Thermal Data // Sensors. 2019. Vol. 19. P. 1515.

29. Rossel R.A.V., Walvoort D.J.J., McBratney A.B., Janik L.J., Skjemstad J.O. Visible, near infrared, mid infrared or combined diffuse reflectance spectroscopy for simultaneous assessment of various soil properties // Geoderma. 2006. Vol. 131. P. 59–75.

30. Rossel R.A.V., Rizzo R., Dematte J.A.M., Behrens T. Spatial Modeling of a Soil Fertility Index using Visible-Near-Infrared Spectra and Terrain Attributes // Soil science society of America journal. 2010. Vol. 74. P. 1293–1300.

31. Sanchez J.M., French A.N., Mira M., Hunsaker D.J., Thorp K. R., Valor E., Caselles V. Thermal Infrared Emissivity Dependence on Soil Moisture in Field Conditions // IEEE transactions on geoscience and remote sensing. 2011. Vol. 49. P. 4652–4659.

32. Soriano-Disla J.M., Janik L.J., Rossel R.A.V., Macdonald, L. M. McLaughlin M.J. The Performance of Visible, Near-, and Mid-Infrared Reflectance Spectroscopy for Prediction of Soil Physical, Chemical, and Biological Properties // Applied spectroscopy reviews. 2014. Vol. 49. P. 139–186.

33. Stenberg B., Rossel R.A.V., Mouazen A. M., Wetterlind J. Visible and near infrared spectroscopy in soil science // Advances in agronomy. 2010. Vol. 107. P. 163–215.

34. Vasat R., Kodesova R., Boruvka L., Klement A., Jaksik O., Gholizadeh A. Consideration of peak parameters derived from continuum-removed spectra to predict extractable nutrients in soils with visible and near-infrared diffuse reflectance spectroscopy (VNIR-DRS) // Geoderma. 2014. Vol. 232–234. P. 208–218.

35. Wang Y., Peng J., Song X., Leng P., Ludwig R., Loew A. Surface Soil Moisture Retrieval Using Optical/Thermal Infrared Remote Sensing Data // IEEE transactions on geoscience and remote sensing. 2018. Vol. 56. No. 9. P. 5433–5442.

36. Xia Y., Ugarte C.M., Guan K., Pentrak M. Developing Near- and Mid-Infrared Spectroscopy Analysis Methods for Rapid Assessment of Soil Quality in Illinois // Soil science society of America journal. 2018. Vol. 82. No. 6. P. 1415–1427.


Дополнительные файлы

Для цитирования:


Грубина П.Г., Савин И.Ю., Прудникова Е.Ю. Возможности использования данных тепловой съемки для детектирования основных параметров плодородия пахотных почв. Бюллетень Почвенного института имени В.В. Докучаева. 2020;(105):146-172. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2020-105-146-172

For citation:


Grubina P.G., Savin I.Yu., Prudnikova E.Yu. The possibilities of using thermal infrared imaging data for detecting the main parameters of arable soil fertility. Dokuchaev Soil Bulletin. 2020;(105):146-172. (In Russ.) https://doi.org/10.19047/0136-1694-2020-105-146-172

Просмотров: 212


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 0136-1694 (Print)
ISSN 2312-4202 (Online)