Введение. Почвы играют важную роль примерно в 30-летнем периоде эксплуатации виноградного насаждения, влияя на рост растений, их урожайность и качество винограда. В данном исследовании изучались морфометрические показатели поверхностного слоя почвы виноградного насаждения с использованием спектральных каналов спутниковых изображений.

Методология. Методология включала применение алгоритма «случайного леса» для классификации почвенного покрова по спектральным каналам и нормализованным индексам спутниковых изображений и анализа основных физико-химических свойств почв.

Результаты. В ходе исследования были выявлены значительные различия в спектральной отражательной способности различных вариантов участков, что было обусловлено содержанием карбонатов, уровнем влажности и количеством гумуса. Участки с высоким содержанием карбонатов и влаги показали более высокие значения стандартного отклонения в спектральных каналах. Изучение спектральных характеристик почвенной поверхности позволяет эффективно классифицировать различные участки на основе данных дистанционного зондирования. Анализ комбинаций спектральных каналов выявил оптимальный набор из трех каналов (В12, В11, В8А) с минимальным среднеквадратичным отклонением при классификации изображения по шести почвенным вариантам участков. Для классификации можно использовать и композицию из пяти нормализованных индексов, но в этом случае значительно возрастает время вычисления при большем значении среднеквадратичного отклонения и диапазоне доверительного интервала. С помощью машинного обучения были сегментированы шесть различимых типов почвенной поверхности, что продемонстрировало сложность почвенной мозаики поля. Эти результаты имеют решающее значение для улучшения управления виноградниками и повышения их продуктивности.