Определение морфометрических показателей почвенной поверхности виноградного насаждения по спектральным каналам спутниковых изображений

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.

1. Магомедов Г.Г., Магомедова Е.С. Оценка состояния почв плодоносящих виноградников Дагестана, находящихся в длительной эксплуатации. Магарач. Виноградарство и виноделие. 2022; 24(3): 242–247. https://doi.org/10.34919/IM.2022.24.3.007

2. Усков И.Б., Кононенко О.В., Суханов П.А., Усков А.О. Анализ методик бонитировки почв и оценки продуктивности земель. Агрохимический вестник. 2023; (5): 81–89. https://www.elibrary.ru/wfdrnd

3. Орлов В.А., Лукьянов А.А. Микрозонирование виноградных насаждений на основе разностных нормализованных индексов по космическим снимкам. Плодоводство и виноградарство юга России. 2022; (6): 248–262. https://doi.org/10.30679/2219-5335-2022-6-78-248-262

4. Быкова М.В., Власенко В.П. Лимитирующие почвенные характеристики, определяющие развитие и качество виноградников. Мировые исследования в области естественных и технических наук. Материалы VI Международной научно-практической конференции. Ставрополь: Параграф. 2023; 105–107. https://www.elibrary.ru/vlgfdj

5. Глазунов Г.П., Афонченко Н.В., Двойных В.В. Оценка влияния морфометрических показателей рельефа на плодородие черноземных почв. Достижения науки и техники АПК. 2020; 34(7): 10–18. https://www.elibrary.ru/yujjru

6. Незнаева А.М. Почвенно-экологические факторы, определяющие рост, развитие и качество винограда. Научный журнал КубГАУ. 2007; 32: 118–124. https://www.elibrary.ru/jxulbp

7. Власенко В.П., Быкова М.В. Методология оценки виноградопригодности почв (земель) и способы отображения их в градостроительной документации на примере земель Анапо-Таманской зоны Краснодарского края. Московский экономический журнал. 2022; 7(9): 12. https://doi.org/10.55186/2413046X_2022_7_9_553

8. Седых В.А., Савич В.И., Суккар Л., Мисюрева Е.В. Цветовая гамма почв, оцениваемая методами компьютерной диагностики, как индикатор генезиса и плодородия почв. Плодородие. 2020; (2): 40–43. https://doi.org/10.25680/S19948603.2020.113.12

9. Кириллова Н.П., Силева Т.М. Анализ цвета почв с использованием цифровой фотокамеры. Вестник Московского университета. Серия 17: Почвоведение. 2017; (1): 16–23. https://www.elibrary.ru/xhrccd

10. Мишин Б.С., Некрасова Т.А. Цвет и диагностика почв. Наука и образование. 2019; 2(4): 294. https://www.elibrary.ru/sutdba

11. Савич В.И., Крутилина В.С., Егоров Д.Н., Кашанский А.Д. Использование компьютерной диагностики для объективной характеристики цвета почв. Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. 2004; (4): 38–51. https://www.elibrary.ru/vtibvj

12. Хомяков Д.М., Жулидова Д.А. К вопросу создания универсального алгоритма анализа и диагностики почв по цвету. Агрофизика. 2022; (3): 19–25. https://doi.org/10.25695/AGRPH.2022.03.03

13. Doğan B., Gülser C. Assessment of soil quality for vineyard fields: A case study in Menderes District of Izmir, Turkey. Eurasian Journal of Soil Science. 2019; 8(2): 176–183. https://doi.org/10.18393/ejss.551874

14. Рыбалко Е.А. и др. Организация работы с данными наземных и дистанционных наблюдений для решения задач дистанционного мониторинга виноградников. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016; 13(1): 79–92. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2016-13-1-79-92

15. Sassu A., Gambella F., Ghiani L., Mercenaro L., Caria M., Pazzona A.L. Advances in Unmanned Aerial System Remote Sensing for Precision Viticulture. Sensors. 2021; 21(3): 956. https://doi.org/10.3390/s21030956

16. Чурсин В.В., Кужевская И.В., Мерзляков О.Э., Валевич Т.О., Ручкина К.В. Разработка алгоритма классификации данных спутникового зондирования на основе машинного обучения на примере гранулометрического состава почв агроландшафтов Западной Сибири. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021; 18(2): 39–50. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-2-39-50

17. Михеева И.В. Вероятностно-статистическая и информационная оценка современных процессов в природных объектах на основе данных почвенного мониторинга. Вестник СГУГиТ. 2017; 22(4): 220–236. https://www.elibrary.ru/ytzdyo

18. Кириллова Н.П., Хомяков Д.М., Караванова Е.И., Азиков Д.А., Жулидова Д.А. Спектральные почвенные базы данных. Вестник Московского университета. Серия 17: Почвоведение. 2021; (2): 11–17. https://www.elibrary.ru/upczzh