![]() |
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ЦЭМИ РАН |
||
Почвенная карта остается основным научным документом, на базе которого возможно осуществление оценки земельных фондов, а также разработка системы практических мероприятий, направленных на повышение плодородия почв. Методы цифровой почвенной картографии позволяют описать связи «почва» - «факторы почвообразования и индикаторы» в виде автоматизированных алгоритмов. Развитие компьютерных технологий и совершенствование программного обеспечения картографической направленности улучшает качество и скорость проведения таких классификаций. Целью работы было сравнение двух почвенных карт для одного и того же участка: карты, полученной на основе ГИС-анализа, и карты, созданной на основе автоматической классификации с обучением (использовался алгоритм полиномиальной логистической регрессии). Ключевой участок площадью 20 кв.км располагался на территории совхоза «Чура» в Глазовском районе Удмуртской Республики. Исследования проводились при финансовой поддержке гранта РНФ №15-16-30007. Фактографической основой исследования был следующий набор данных: космический снимок высокого разрешения WorldView-1, топографическая карта (1:50000), полученная на ее основе цифровая модель рельефа и карта элементарных поверхностей мезорельефа, карта землепользования и почвенная карта, выполненная специалистами уральского филиала Гипрозема в 1984 году. Кроме того, нами было проведено почвенное обследование: было заложено 24 разреза, 94 полуямы и 50 прикопок. Обследования показали, что данный участок можно считать однородным по распространению почвообразующих пород. Нам встретились покровные суглинки, подстилаемые мореной, на водоразделах и склонах и аллювиальные отложения в поймах рек и крупных балочных понижениях. Доминирующим фактором почвообразования является рельеф: перепад высот на участке достигает 65 м. Карты, построенные на основе обоих методов, включали себя ареалы распространения 5 основных типов почв территории исследования. Однако выделение почвенных единиц более низкого ранга представлено на карте, построенной на основе ГИС-анализа, более четко. Это связано с непосредственным участием исследователя, и применения им его знаний о территории в формировании картографического материала. В свою очередь, стоит отметить быстроту построения карт на основе обучающей выборки и возможность оценки неопределенности классификации для достаточно большой совокупности повторных реализаций. Точность первой карты составила 0,8, и ее можно считать к близкой к достоверной по методике Н.П. Сорокиной (2006). Точность 2-ой карты оказалось несколько ниже. Сравнение двух методов построения почвенных карт на территорию ключевого участка Чура показало как преимущества и того и другого метода, так и их недостатки. Применение на практике одного из двух методов зависит в первую очередь от конкретных задач, ставящихся перед почвенным картографом и его возможностей.