Крупномасштабная почвенная съемка на основе открытых спутниковых данных высокого разрешения

Размещено на http://www.allbest.ru/

Пермский государственный аграрно-технологический университет

Крупномасштабная почвенная съемка на основе открытых спутниковых данных высокого разрешения

Чащин А.Н., Старокожева Ю.Д.

Аннотация

Выполнена крупномасштабная почвенная карта части территории СПК «Покровские Нивы» Нытвенского района Пермского края. Целью исследований являлось создание крупномасштабной почвенной карты на основе спутникового снимка WorldView-3. Для создания карты снимок классифицировался сначала методом неконтролируемой классификации ISODATA, а затем на основе полевых и лабораторных исследований почв проведена классификация с обучением. Результатом обучающей классификации стала крупномасштабная почвенная карта. Изучена взаимосвязь спектральных каналов видимого диапазона снимка WorldView-3 с агрохимическими свойствами дерново-карбонатных почв, которые преобладают на исследованном участке. Установлена сильная корреляционная зависимость между отражением в красном канале снимка и гумусным состоянием, а также реакцией среды почвы. На исследованном участке удалось установить четкие границы почв, совпадающие с тоном их спутникового изображения.

Ключевые слова: ПОЧВЕННАЯ КАРТА, ГИС, ДДЗ, ДЕРНОВО-КАРБОНАТНЫЕ ПОЧВЫ, ДЕРНОВО-ПОДЗОЛИСТЫЕ ПОЧВЫ

Введение

Исследование возможностей цифрового картографирования почв является одним из инновационных направлений почвоведения [1]. Полученные результаты позволяют существенно сократить материальные затраты на проведение крупномасштабного и детального почвенного картографирования, корректировку существующих почвенных карт за счет снижения числа опорных почвенных разрезов и прикопок, уточняющих границы между элементарными почвенными ареалами. Имеющиеся в открытом доступе цифровые спутниковые снимки обладают различными характеристиками, отражающими их разрешение: пространственное, спектральное, радиометрическое и временное. При этом ведущими из них являются снимки Landsat [2, 3]. По сравнению с остальными эти данные имеют высокое спектральное и временное разрешение, но при этом их пространственное разрешение не позволяет детально охарактеризовать неоднородность тона почвы на небольших площадях. Открытые данные дистанционного зондирования высокодетального разрешения могут быть использованы для достоверного распознавания по тону изображения типа почвы, содержания гумуса, гранулометрического состава. Закладка полнопрофильных разрезов на ключевых участках, заданных по результатам обработки спутниковых снимков, позволяет создавать современные крупномасштабные и детальные почвенные карты, что определяет актуальность выполненной работы.

Целью исследований является создание крупномасштабной почвенной карты на основе спутникового снимка WorldView-3.

Методы и объекты исследований

Объектом исследования является ключевой участок, расположенный на территории землепользования ООО «Покровские Нивы» Нытвенского района Пермского края. Общая площадь участка - 36 га. Участок представлен склоном юго-западной экспозиции с крутизной в 2o.

Выбор участка обусловлен значительной контрастностью изображения на спутниковом снимке в пределах границ землепользования ООО «Покровские нивы» (рис. 1 А). Общее число разрезов было определено для IV категории сложности в масштабе 1:10000 [4]. Их число составило 16 (включая основные разрезы, полуямы и прикопки). Выбор мест закладки почвенных разрезов сделан на основе результатов геоинформационной обработки открытой поверхности почв в приложениях QGIS и MultiSpec. Спутниковый снимок WorldView-3 был получен из каталога космических снимков СОВЗОНД [5] Обработка снимка включала создание маски участка с целью исключить влияние растительности. Фрагмент снимка открытой поверхности почвы выполнен в приложении QGIS (рис. 1 А). Затем созданное изображение обрабатывалось методами кластерного анализа по трем каналам снимка WorldView-3 методом ISODATA. Таким образом, на камеральном подготовительном этапе выделено 4 класса, характеризующие определенную почвенную разность (рис. 1 Б). Каждый класс - это область внутри изучаемой территории. В границах каждой области были расставлены 16 запланированных точек почвенных разрезов. Местоположение разрезов в поле определялось по слою «точки разрезов», который отображался в мобильном ГИС-приложении NextGIS Mobile. В основу обучающей классификации положены почвенные разности, выявленные с помощью описанных морфологических признаков почв и их аналитических данных. Обучающая классификация выполнена методом максимального правдоподобия.

А (исследуемый участок в границах землепользования)

Б (маска открытой поверхности почв участка)

В (результат классификации маски снимка)

Рис. 1. Этапы обработки спутникового снимка

Результаты и их обсуждение

Данные полевых и лабораторных исследований почв по выделенным контурам позволили выявить на каждом классе обработанного изображения определенную почвенную разность. Почвы названы в соответствии с классификацией 1977 года [6]: класс 1 - дерново-слабоподзолистая легкосуглинистая почва (Пд1ЛЭ3); класс 2 - дерново-карбонатная выщелоченная среднегумусная среднесуглинистая почва (Дкв2СЭ5); класс 3 - дерново-карбонатная выщелоченная среднегумусная тяжелосуглинистая почва (Дкв2ТЭ5); класс 4 - дерново-карбонатная типичная многогумусная среднесуглинистая почва (Дк3СЭ5). Таким образом, на участке преобладают дерново-карбонатные почвы. Дерново-подзолистые почвы сформировались на элювии песчаников, а дерново-карбонатные - на элювии известняков и мергелей. снимок агрохимический карбонатный почва

По результатам ряда исследований известна взаимосвязь отражения открытой поверхности почв в каналах снимка и их агрохимическими свойствами [7, 8]. В видимом диапазоне хорошо изучена такая связь с содержанием гумуса [9]. Настоящим исследованием была установлена тесная связь красного, зеленого и синего каналов снимка с реакцией среды почвы, а также обнаружена связь между зеленым и красным каналами снимка WorldView-3 и содержанием гумуса. Коэффициенты парной корреляции составили -0,7 и -0,9, соответственно. Это объясняется тем, что гумусовые вещества дерново-карбонатных почв поглощают свет наиболее сильно в средней части видимого диапазона электромагнитного спектра. Это подтверждают отрицательные коэффициенты корреляционной зависимости (коэффициент корреляции равен -0,9). Тесная связь с рН обусловлена оптическими свойствами нейтральных почв, которые не содержат характерные для кислых почв оксиды кремния.

Каждая из выделенных на участке почв имеет свои характерные особенности: различие в гранулометрическом составе, содержании гумуса, классификационное положение. Эти характеристики влияют на отражательную способность диагностированных на местности почв и в совокупности определяют эталонные наборы пикселей снимка, которые ими охвачены. Поэтому диагностированные на местности почвы приняты в качестве обучающих выборок в виде небольшой группы пикселей вокруг мест заложенных разрезов. Данный набор эталонных участков использован для создания почвенной карты на всю площадь поля. В результате применения обучающей классификации снимка получено изображение с ареалами выявленных почв.

Преобразование классов изображения в векторные контуры почв выполнено инструментом «Преобразовать в полигоны» программы QGIS. Общее число полигонов в результате автоматической векторизации составило 83548 единиц. При этом в общем наборе полигонов доля каждой почвы была различной. Площади полученных контуров также сильно варьировали от 0,001 га до 8,4 га. В соответствии с существующими нормативами для почвенных карт масштаба 1:10000, наименьший почвенный контур должен быть не менее 2 га [4]. Для приведения карты к данному уровню была выполнена генерализация путем объединения мелких контуров между собой и с крупными контурами. В результате генерализации число почвенных картографических единиц составило 38, а число почвенных разностей осталось равным 4. Подбор фоновой окраски и штриховка почвенных разновидностей заданы по условным обозначениям для крупномасштабных почвенных карт [10]. Итоговая крупномасштабная почвенная карта представлена на рис. 2.

Рис. 2. Почвенная карта части землепользования ООО «Покровские нивы» Нытвенского района Пермского края

Подсчет площадей по представленной карте свидетельствует о преобладании на территории участка дерново-карбонатных почв - на них приходится 80% всей площади: Дкв2ТЭ5 - 65%, Дкв2СЭ5 - 9%, Дк3СЭ5 - 6%. Дерново-слабоподзолистая почва занимает всего 7,2 га, что составляет 20% от всей площади поля.

Выводы

На основании выполненных исследований удалось установить четкие границы тона изображения спутникового снимка, которые являются границами почвенных картографических единиц. В пределах одного типа выявлены различия по содержанию гумуса и гранулометрическому составу. Наибольшее влияние на спектральное отражение дерново-карбонатных почв оказывает их реакция среды.

Список использованных источников

1. Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования: Сборник статей. - М.: Почвенный ин-т им. В.В. Докучаева. - 2012. - 350 с.

2. Кравцова В.И. Космические методы исследования почв: Учеб. пособие для студентов вузов. - М.: Аспект Пресс. - 2005. - 190 с.

3. Топаз А.А., Конах В.В. Автоматизированное дешифрирование структуры почвенного покрова по материалам многозональной съемки // Информационные системы и технологии (IST'2006) (Минск 1-3 ноября 2006 г.).: Материалы III междунар. конф. - Минск. - 2006, ч. 2. - С. 227-230.

4. Евдокимова Т.И. Почвенная съемка: Учеб. пособие. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Изд-во МГУ. - 1987. - 271 с.

5. Геокаталог. Поиск космических снимков /СОВЗОНД/ [Электронный ресурс]

6. Классификация и диагностика почв СССР. - М.: Колос. - 1977. - 221 с.

7. Ачасов А.Б., Бидолах Д.И. Использование материалов космической и наземной цифровой фотосъемок для определения содержания гумуса в почвах // Почвоведение. - 2008, № 3. - С. 280-286.

8. Vagena Leigh Tor-G., Winowieckib A.cKiros M. Hadgud Landsat-based approaches for mapping of land degradation prevalence and soil functional properties in Ethiopia Remote Sensing of Environment Volume 134, July 2013. - P. 266-275.

9. Шатохин А.В., Лындин М.А. Сопряженное изучение черноземов Донбасса наземными и дистанционными методами // Почвоведение - 2001, №9. - С. 1037-1044.

10. Условные обозначения для крупномасштабных почвенных карт /. «Росгипрозем». Сост. А.А. Жиров, В.М. Немцов, В.К. Кальван. - М.: Картографический филиал института «Росгипрозем». - 1974. - 47 с.

Размещено на Allbest.ru