932

Keywords: soil hardness, digital soil penetrometer, transect, NDVI, crops

References

1. Zhelezova S.V., Ananyev A.A., Belenkov A.I., Gurova T.A. Hardness of the arable soil layer under traditional, minimal and zero processing // II International Scientific Conference "Trendsthe i agrophysics: from actual problems of agriculture and crop production to technologies of the future"-. S Pb.: FGBNU AFI, 2019. Р. 67-74.

2.Ivanov D.A., Korneeva E.M., Salikhov R.A., Petrova L.I., Pugacheva L.V., Rublyuk M.V. Creation of a new generation landscape polygon // Agriculture. 1999. No. 6. Р. 15-16.

3.Ivanov D.A., Karaseva O.V., Rublyuk M.V. Results of long-term monitoring of the productivity of perennial grasses within the agricultural landscape // Bulletin of the Russian Agricultural Science. 2019. No. 5. Р. 8-11. DOI: 10.30850/vrsn/2019/5/8-11.

4.Digital soil density meter SAS Soil S600 with GPS. Online https://agroselena.ru/shop/product/plotnomer-pochvy-tsifrovoy-sas-soil-s600-s-gps / [accessed 27.05.2023].

5.Soil-geological conditions of the Non-Chernozem region / Collective monograph, ed. Belousova O.A.

et al.// Moscow, 1984. 608 p.

6.Rodionova A.E., Ivanov D.A. Weed-field vegetation of the Volga riverhead region // Tver, 2003. 188p.

7.Rublyuk MV, Ivanov DA, Karaseva OV, et al. Influence of landscape conditions on the properties of sod-podzolic soil and the productivity of clover-timothy grass mixture // Dostizheniya nauki iekhnikit

APK. 2020;34(10):85-90. Russian. doi: 10.24411/0235-2451-2020-11013.

8.Shein E.V., Ivanov D.A., Bolotov A.G., Dembovetskiy A.V., Granulometric composition of the finite moraine ridge soils of the Upper Volga postglacial region (East European plain, Tver region), Dokuchaev Soil Bulletin, 2022, V. 110, pp. 5-21, DOI: 10.19047/0136-1694-2022-110-5-21.

9.GreenSeeker® Handheld Crop Sensor | Products | Agriculture (trimble.com) Он-лайн ресурс [accessed 27.05.2023].

УДК 631.4

ВЛИЯНИЕ КОНТРАСТНОСТИ ПОЧВЕННОГО ПОКРОВА ОБРАБАТЫВАЕМЫХ ПОЛЕЙ НА ВЕГЕТАЦИОННЫЙ ИНДЕКС NDVI

В.П. Жижилев, А.Н. Чащин ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, Пермь, Россия e-mail: chascshin@mail.ru

Аннотация. Статья посвящена оценке влияния контрастности почвенного покрова пашни на вегетационный индекс NDVI. Объектом исследований является почвенный покров территории СПК «Правда» Октябрьского района Пермского края. В качестве исходных пространственных данных для исследования были использованы космические снимки Sentinel-2 и крупномасштабная почвенная карта. В результате исследований было установлено, что величина контрастности почвенного покрова полей влияет на варьирование вегетации растений, которая выражается через NDVI.

Ключевые слова: NDVI, ГИС, почвенное картографирование, данные дистанционного зондирования

Введение. Однородность полей является одним из показателей инвестиционной привлекательности земель сельскохозяйственного назначения. Она зависит от разброса показателей плодородия почвы в пределах конкретного

381

поля. На контрастность плодородия земель значительное влияние оказывает пестрота почвенного покрова, которую можно охарактеризовать при помощи коэффициента контрастности почвенного покрова (К). При отсутствии крупномасштабных пространственных данных о почвенном покрове оценить степень однородности полей можно по данным дистанционного зондирования. Поэтому целью настоящих исследований стало выявление зависимости индекса NDVI, рассчитываемого по данным дистанционного зондирования от коэффициента контрастности почвенного покрова в границах обрабатываемых полей.

Объекты и методы исследований. Объектом исследований является почвенный покров пашни СПК «Правда» Октябрьского района Пермского края. Для оценки структуры почвенного покрова была использована крупномасштабная почвенная карта (М 1:10000) СПК Колхоз «Правда» Октябрьского района Пермского края [1]. В качестве данных дистанционного зондирования, необходимых для выявления границ полей пашни и расчета NDVI [4], использованы космические снимки сенсора Sentinel 2 за 2020 год. Структура почвенного покрова в границах выделенных полей оценена с использованием коэффициента контрастности почвенного покрова (К) по Юодису:

где К – коэффициент контрастности почвенного покрова; a, b, c – процент почв от общей площади территории; х, у, z – степень контрастности соответствующих почв к преобладающей почве; 20 – условные коэффициент, для уменьшения значений К [3].

Анализ влияния неоднородности почвенного покрова на посевы выполнен при помощи коэффициента вариации, рассчитанного по показателям зональной статистики вегетационного индекса NDVI. Вегетационный индекс рассчитывался в калькуляторе растров программы QGIS по формуле.

Внутри границ каждого поля были векторизованы почвенные контуры. Их общее число составило 466.

Результаты и их обсуждение. Почвенный покров полей территории СПК «Правда» оказался очень разнообразен и содержит значительную долю каменистых и смытых в различной степени почв практически на каждом поле. Преобладающими почвами являются светло-серые лесные и серые лесные.

Для почв полей было выявлено 4 степени контрастности почвенного покрова: слабая, средняя, сильная и крайне сильная. Сильная и крайняя внутрипольная контрастность почвенного покрова определяет неоднородность уровня плодородия полей. Поэтому для анализа влияния степени контрастности почвенного покрова на равномерность развития посевов использован спектральный индекс NDVI. Для сравнительной оценки неоднородности были рассчитаны показатели вариационной статистики NDVI в границах полей.

382

Влияние коэффициента контрастности почвенного покрова на пространственную неоднородность вегетационного индекса оказалось наиболее значимым для периода всходов. Сильная корреляция прослеживается между контрастностью почвенного покрова и значениями коэффициента вариации NDVI посевов озимых на 02 октября 2020 года (табл. 1).

Таблица 1 Коэффициенты корреляции контрастности почвенного покрова и степени

варьирования индекса NDVI

По мере роста коэффициента контрастности происходит увеличение неоднородности вегетации и ухудшение состояния растительности. Данную тенденцию отражает таблица 2, в которой представлена зональная статистика NDVI (период всходов озимых) некоторых полей.

Таблица 2

Характеристика вегетации посевов озимых по индексу NDVI от 02.10.2020 на некоторых полях с разной контрастностью почвенного покрова

Наглядное отображение степени варьирования вегетации и контрастность почвенного покрова показывают соответствующие картосхемы, представленные на рисунке. Из картосхем видно, что на территории СПК «Правда», наиболее однородное состояние растительности отмечается для полей с площадью от 3 до 20 га. Выраженная неоднородность вегетации посевов наблюдается у полей, имеющих сложную конфигурацию. Наиболее сильно контрастность почвенного покрова повлияла на неоднородность вегетации на полях под номерами 16 и 23.

383

Рисунок. Контрастность почвенного покрова и степень варьирования индекса NDVI

Выводы. Величина контрастности почвенного покрова полей влияет на варьирование вегетации растений, которая выражается через NDVI. Наиболее подходящим периодом спутниковой съемки для оценки однородности вегетации, является время всходов. В условиях Пермского края это середина мая (яровые) и конец сентября – начало октября (озимые).

Литература

1.Почвы совхоза «Правда» Октябрьского района, Пермской области и рекомендации по их использованию. Пермь: Пермский филиал УРАЛГИПРОЗЕМ, 1978. 130 с.

2.Пьянков С.В. Калинин Н.А., Свиязов Е.М., Смирнова А.А., Некрасов И.Б. Мониторинг состояния сельскохозяйственных культур в Пермском крае по данным дистанционного зондирования земли // Вестник пермского университета серия Биология. 2009. Вып. 10 (36). С. 147-153.

3.Скрябина О.А. Структура почвенного покрова, методы ее изучения: учебное пособие. Пермь: ПГСХА, 2007. 206 с.

4.Черепанов А.С. Вегетационные индексы // Геоматика. 2011. №2. С. 98-102

INFLUENCE OF THE SOIL COVER CONTRAST OF CRUSHED FIELDS ON THE VEGETATION INDEX NDVI

V.P. Zhizhilev, A.N. Chashchin

Perm State Technical University, Perm, Russia

Abstract. The article is devoted to assessing the influence of the contrast of the soil cover of arable land

on the vegetative index NDVI. The object of research is the soil cover of the territory of the SPK "Pravda" in the Oktyabrsky district of the Perm Territory.Sentinel-2 space images and a large-scale soil

map were used as initial spatial data for the study. As a result of the research, it was found that the contrast value of the soil cover of the fields affects the variation of plant vegetation, which is expressed through NDVI.

Keywords: NDVI, GIS, soil mapping, remote sensing data

384

References

1.Soils of the Pravda state farm, Oktyabrsky district, Perm region and recommendations for their use. Perm: Perm branch of URALGIPROZEM, 1978. 130 p.

2.Pyankov S.V. Kalinin N.A., Sviyazov E.M., Smirnova A.A., Nekrasov I.B. Monitoring the state of agricultural crops in the Perm region according to remote sensing of the earth // Bulletin of the Perm University series Biology. 2009. Issue. 10 (36). Р. 147-153.

3.Skryabina O.A. The structure of the soil cover, methods of its study: textbook. Perm: PGSHA, 2007.

206p.

4.Cherepanov A.S. Vegetation indices // Geomatics. 2011. No. 2. Р. 98-102

УДК 631.48

ГЕОСТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ ПОЧВ МЕЛИОРИРУЕМОГО УЧАСТКА

А.А. Панькова, А.Н. Чащин ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, Пермь, Россия

E-mail: anna.pankova.02@yandex.ru

Аннотация. В статье описаны результаты геостатистического исследования агрохимических свойств почвенного покрова мелиорируемой территории на землях бывшего госконезавода «Пермский» Пермского района, Пермского края. Цель исследований – оценить пространственную неоднородность агрохимических показателей мелиорируемого участка. В ходе исследования пространственного распределения агрохимических свойств была составлена гистограмма, построены тренды и проанализирована вариограмма. Наибольшая автокорреляция установлена по содержанию подвижного фосфора и реакции среды почв.

Ключевые слова: агрохимические свойства почвы, геостатистика, семивариограммы.

Введение. В условиях сложного рельефа Пермского Прикамья наблюдается сильное варьирование агрохимических свойств почв пахотных угодий [4]. В связи с этим актуальность приобретают вопросы выбора методики оценки пространственной внутрипольной неоднородности важнейших для растениеводства почвенных параметров. Одним из проверенных способов является геостатистическое исследование данных инструментами математикокартографического моделирования полнофункциональных геоинформационных систем [1, 3].

Цель исследований – оценить пространственную неоднородность агрохимических показателей мелиорируемого участка.

Объекты и методы исследований. Объектом исследований является почвенный покров мелиорируемой территории на землях бывшего госконезавода «Пермский» Пермского района, Пермского края. Площадь поля равна 22,6 га. Преобладающие почвы участка – дерново-глееватая многогумусная глинистая на делювиальных отложениях, дерново-глеевая многогумусная глинистая на делювиальных отложениях и дерновая оподзоленная среднегумусная

385

тяжелосуглинистая на лессовидных суглинках. Использованная в работе выборка составила 72 индивидуальных почвенных образца.

Почвенные образцы отбирались в августе 2022 года из слоя 0-20 см. Точки отбора были загружены в приложение Qfield и определены на местности. Таким образом, в результате отбора проб и их анализа были получены пространственные данные. Лабораторные исследования почвенных проб включали определение pHH2O (ГОСТ 26423-85), pHkcl (ГОСТ 26483-85), электропроводности почвы (ГОСТ 26423-85), гидролитической кислотности (ГОСТ 26212-91), подвижного фосфора и калия (ГОСТ 26207-91 и ГОСТ 26205-91). Полученные данные обработаны при помощи модуля Geostatistical Analyst программы ArcGIS 10.8 [2].

Результаты и их обсуждение. Анализ пространственного распределения агрохимических данных состоит из оценки статистического распределения показателей, определения наличия глобальных трендов, анализа и моделирование вариограммы [1].

Оценка статистического распределения данных. В таблице приведены показатели описательной статистики исследованных агрохимических свойств. По полученным данным территория исследований характеризуется реакцией среды от слабокислой до нейтральной, гидролитической кислотностью от нейтральной до сильнокислой, уровень обеспеченности подвижным фосфором от низкого до очень высокого, а подвижным калием от очень низкого до высокого. Варьирование реакции среды незначительно, а изменчивость гидролитической кислотности, подвижного фосфора и обменного калия оценивается как сильная. Полученные данные имеют слабовыраженную, как левостороннюю, так и правостороннюю асимметрию (табл. 1, рис. 2).

На гистограммах в виде диапазонов представлено распределение значений агрохимических свойств почвы (рис. 1). Центральные значения данных по содержанию реакции среды и гидролитической кислотности имеют близкие значения среднего и медианы, что свидетельствует о распределении свойств по нормальному закону. Гистограммы распределения рН и Р2О5 и ЕС смещены влево, что характеризует выборку малым числом точек с кислой реакцией среды,

386

очень низким содержанием фосфора и электропроводностью. В это же время варьирование гидролитической кислотности и K2O смещены вправо, что говорит о выборке малым числом точек с сильнокислой реакцией среды и высоким содержанием калия.

Hг, м-экв/100г P2O5, мг/кг K2O, мг/кг

Рисунок 1. Гистограммы относительных частот агрохимических свойств почвы

Анализ тренда. Дальнейшая обработка данных при геостатистическом подходе предполагает выявление тренда, исследование и моделирование пространственной корреляции (вариография). Анализ тренда выполняется при помощи линий наилучшего соответствия (полином), которые проведены через проецируемые точки, показывая тренды в определенных направлениях.

В результате исследований входных данных были построены тренды U- образной формы (рис. 2).

Рисунок 2. Тренды пространственного распределения свойств почв

387

Выраженный тренд наблюдается во всех направлениях. Наиболее значительно выражен тренд у электропроводности во всех направлениях. Тренд восток-запад снижается по направлению к центру, а потом возрастает. На север-юг, наоборот, растет, а после понижается. Наименее выражены линии во всех 4 направлениях по содержанию pHKCl. По содержанию калия, фосфора, гидролитической кислотности линии тренда выражены, но не так значительно.

Таким образом, анализ изучаемых свойств почвы позволил выявить тренд, характеризующийся полиномом второго порядка, и определить направление анизотропии (неоднородности), которая должна учитываться при подборе экспериментальной вариограммы.

Анализ вариограмм. Вариограммы описывает взаимосвязь между свойствами почвы и их пространственной удаленностью друг от друга [3]. Пространственную зависимость агрохимических свойств отображают модельные вариограммы. Низким уровнем пространственной зависимости обладают по содержанию: реакция среды и калий. Так как средние значения точек кривой вариограммы этого показателя варьируются почти на одном уровне (рис. 3).

Рисунок 3. Вариограммы агрохимических свойств почв, не имеющие различия

По форме кривой наибольшую пространственную автокорреляция выражена по значениям гидролитической кислотности, подвижного фосфора и электропроводности. Это объясняется тем, что с расстоянием происходит возрастание кривой (рис. 4).

Рисунок 4. Вариограммы агрохимических свойств почв, различающиеся

Выводы. По результатам проведенных геостатистических исследований 72 образцов, отобранных на площади в 22 га выявлено заметное варьирование значимых показателей – кислотность почвы и содержание подвижного фосфора. При построении итоговых картограмм изученных свойств требуется удаление имеющихся трендов и рекомендуется использовать ординарный кригинг с

388

преобразованием 2-го порядка, который соответствует U-образной форме полинома.

Литература

1.Геостатистика: теория и практика / В. В. Демьянов, Е. А. Савельева; под ред. Р. В. Арутюняна; ИБРАЭ РАН. М.: Наука, 2010. 327 с.

2.Интерполяция. Понятие интерполяции / справка ArcGIS for Desktop[Электронный ресурс] http://desktop.arcgis.com (07.06.2023)

3.Упражнение 2. Исследование данных / справка ArcGIS for Desktop[Электронный ресурс] http://desktop.arcgis.com (07.06.2023)

4.Чащин А.Н. Картографирование агрохимических свойств почвы с применением обычного кригинга // АгроЭкоИнфо. 2020. №1. С. 1-10.

GEOSTATISTICAL INVESTIGATION OF SOIL PROPERTIES OF A REMELARIATED SITE

A.A. Pankova, A.N. Chashchin

Perm State Technical University, Perm, Russia

Abstract. The article describes the results of a geostatistical study of the agrochemical properties of the soil cover of the reclaimed territory on the lands of the former Permsky state stud farm in the Perm region, Perm region. The purpose of the research is to assess the spatial heterogeneity of the agrochemical indicators of the reclaimed area. During the study of the spatial distribution of agrochemical properties, a histogram was compiled, trends were built and a variogram was analyzed. The highest autocorrelation was established for the content of mobile phosphorus.

Keywords: Agrochemical properties of soil, geostatistics, semivariograms

References

1.Geostatistics: theory and practice / V. V. Demyanov, E. A. Savelyeva; ed. R. V. Harutyunyan; IBRAE RAN. M.: Nauka, 2010. 327 p.

2.Interpolation. Concept of interpolation / help ArcGIS for Desktop [Electronic resource] http://desktop.arcgis.com (06/07/2023)

3.Exercise 2. Exploring data / help ArcGIS for Desktop [Electronic resource] http://desktop.arcgis.com (06/07/2023)

4.Chashchin A.N. Mapping of agrochemical soil properties using conventional kriging // AgroEcoInfo. 2020. No. 1. Р. 1-10.

УДК 631.4

ВОЗМОЖНОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПОЧВЕННОЙ КАРТЫ САНКТ-ПЕТЕРБУРГА

Е.Ю. Сухачева1, 2, Г.А. Касаткина1, С.В. Глухарева2 1Центральный музей почвоведения им. В.В. Докучаева – филиал Федерального

государственного бюджетного научного учреждения Федерального исследовательского центра «Почвенный институт имени В.В. Докучаева», СанктПетербург, Россия 2Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия e-mail: lenasoil@mail.ru

Аннотация. Рассмотрены возможности использования цифровой почвенной карты Санкт-Петербурга (ЦПК СПб) М: 1:50 000 для оценки динамики почвенного

389

покрова мегаполиса и создания новых информационных ресурсов для принятия решений по повышению качества жизни населения.

Ключевые слова: цифровая почвенная карта, антропогенные почвы, почвенный покров, непочвенные образования, мегаполис

Почвенный покров территории, ограниченной современными административными границами Санкт-Петербурга (1439 км2), характеризуется значительной пространственной и временной неоднородностью, как по компонентному составу, так и по структуре. Это связано не только с разнообразными природными условиями Санкт-Петербурга, но и разной степенью и масштабом воздействия человека на почвенного покрова на различных этапах строительства города, а также в центре, на окраинах, в лесопарках, промышленных территориях и «спальных» районах.

В2013 году были разработаны принципы и методы создания почвенной карты мегаполиса, введено понятие почвенного урбанизированного пространства

иурбопедокомбинаций и впервые создана почвенная карта Санкт-Петербурга (М.: 1:50 000 [1]. По соотношению площадей почвенных ареалов и непочвенных образований, геометрии почвенных контуров и характера их распределения было обосновано выделение 6 типов организации почвенного урбанизированного пространства. Так же, учитывая специфику антропогенных почв СанктПетербурга было предложено выделить педоаллохтонные почвы, основным признаком которых является залегание привнесенного гумусового горизонта на подстилающей почвообразующей породе (D). Был создан ГИС проект почвенной карты Санкт-Петербурга, позволяющий оперативно вносить изменения в содержание и оформление карты в соответствии с изменившимся состоянием почвенного покрова города, а также следить за тенденцией его преобразования.

Цель данной работы – выявление возможностей использования ЦПК СПб для анализа и дальнейшего прогноза изменений почвенного покрова СанктПетербурга.

Внастоящее время проводится актуализация информации о почвенном покрове мегаполиса, представленной на ЦПК СПб, на 2023 год. Скорректирован принцип составления легенды, произведен подбор цветовой гаммы, условных обозначений, цветных штриховок, цветных фигурных сеток. Цвета естественных

иантропогенно-преобразованных почв на актуализированной карте соответствуют цветам, изображенным на ЦПК Ленинградской области М 1:200 000 [2]. Для комбинаций с непочвенными образованиями (НПО) предложены серые тона. Изменение интенсивности и насыщенности серой окраски на карте связано с изменением площади, занятой НПО в комбинациях с педоаллохтонными и антропогенно-преобразованными разностями почв. Это позволило улучшить зрительное восприятие карты и наглядно продемонстрировать тенденции в почвенном покрове мегаполиса.

390