машинное обучение — Аридные экосистемы Arid ecosystems

МУЛЬТИВРЕМЕННЫЕ СПЕКТРАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ОТКРЫТОЙ ПОВЕРХНОСТИ ПОЧВЫ И КАРТОГРАФИРОВАНИЕ СОДЕРЖАНИЯ ОРГАНИЧЕСКОГО ВЕЩЕСТВА ПАХОТНЫХ ГОРИЗОНТОВ

Королева П.В., Рухович Д.И., Борщев Д.Г., Рухович А.Д. Мультивременные спектральные характеристики открытой поверхности почвы и картографирование содержания органического вещества пахотных горизонтов // Аридные экосистемы. 2025. Том 31. № 2 (103). С. 20-32. | PDF

В Южнорусской провинции степной зоны Восточно-Европейской равнины реализован новый метод построения карты содержания почвенного органического вещества на основе мультивременных спектральных характеристик открытой поверхности почвы. Карта построена на основе выявленной функциональной связи между содержанием почвенного органического вещества и мультивременными характеристиками открытой поверхности почвы с коэффициентом детерминации 0.81. Детальность карты составила 30 м, что превосходит точность существующего агрохимического обследования пахотных угодий России. Реализация нового подхода потребовала модификации наземного агрохимического обследования на основе карты коэффициента «С» мультивременной линии почвы. Детальная карта содержания почвенного органического вещества развивает методы картографирования структуры почвенного покрова в направлении выявления внутриполевой неоднородности почвенного покрова для систем точного земледелия.

Ключевые слова: спектральные характеристики почвы, органическое вещество почв, линия почвы, большие данные дистанционного зондирования, нейросети, машинное обучение, агрохимическое обследование.

DOI: 10.24412/1993-3916-2025-2-20-32

EDN: EDXUDQ

ЦИФРОВАЯ ФИТОИНДИКАЦИЯ ЗАСОЛЕНИЯ ПОЧВ В СУХОЙ СТЕПИ (РЕСПУБЛИКА КАЛМЫКИЯ)

Прокопьева К.О., Конюшкова М.В., Новикова Н.М., Соболев И.В. Цифровая фитоиндикация засоления почв в сухой степи (Республика Калмыкия) // Аридные экосистемы. 2021. Том 27. № 2 (87). С. 68-81. | PDF

На территории ландшафтного района Северной Сарпинской низменной равнины Прикаспийской низменности в зоне светло-каштановых почв проведены почвенно-геоботанические исследования, которые позволили оценить диапазон варьирования почвенного засоления, характерного для видов растений и растительных сообществ сухой степи Республики Калмыкия, и рассчитать цифровые модели для индикации степени засоления почв по геоботаническим данным. Вдоль 64-метровой трансекты на каждом метре закладывались геоботанические площадки, почвенные прикопки и скважины глубиной до 2-х метров. В почвенных пробах измеряли такой показатель засоления как pNa в водной суспензии (1:5). В результате удалось выявить величину засоления для каждого из 12 видов растений и 7 растительных сообществ, встреченных на трансекте, на глубине 0-30, 0-50, 0-100 см. Это, в свою очередь, позволило выделить группы видов растений по отношению к степени засоления. Первая группа включает виды, приуроченные к незасоленным почвам с узким диапазоном значений содержания солей. Вторая группа имеет широкий диапазон в отношении засоления и предпочтение к незасоленным почвам. К третьей группе относятся солелюбивые виды (галофиты), приуроченные к засоленным и сильно засоленным почвам. Из встреченных 7 растительных сообществ два (Stipa lessingiana+Festuca valesiaca+Artemisia lerchiana и S. lessingiana+F. valesiaca+Tanacetum achilleifolium) распространены на незасоленных до глубины 2 м почвах; два других (F. valesiaca+A. lerchiana+T. achilleifolium и A. lerchiana+T. achilleifolium+Artemisia pauciflora) тяготеют к незасоленным почвам в пределах 0-50 см, и три (Kochia prostrata+A. pauciflora, A. pauciflora и Poa bulbosa+Anabasis aphylla) встречаются только на засоленных с глубины 25-50 см почвах. На основе данных о присутствии видов растений в качестве предикторов с помощью метода CART (дерево решений) была предсказана степень засоления почв с точностью 80% для слоя 0-30 см, 81% – для слоя 0-50 см и 64% – для слоя 0-100 см. Значимыми растениями-предикторами (ранг>60) оказались K. prostrata, T. achilleifolium, Artemisia austriaca, F. valesiaca. Остальные виды имеют низкие значения важности (верности) в качестве предикторов.

Ключевые слова: засоление почв, фитоиндикация, виды растений и сообществ, индикаторы глубины и степени засоления, значимость, достоверность, алгоритмы CART и Random forest, машинное обучение, модели связи, точность индикации.

DOI: 10.24411/1993-3916-2021-10152