ИСТИНА

Выполнен сопряженный анализ наземной и дистанционной информации для разработки метода автоматизированного картографирования почв солонцовых комплексов Северного Прикаспия, характеризуемых сильной пестротой свойств и небольшими линейными размерами ареалов почв (в пределах единиц и первых десятков метров). Для крупномасштабного картографирования почв севера Прикаспийской низменности оптимальны космические снимки сверхвысокого разрешения (2-3 м), выполненные в многозональном режиме съемки (включающем красный и инфракрасный диапазоны) и в период с 15 августа по 15 сентября. В качестве дистанционной информации использовались снимки Quickbird, GeoEye, Pleiades. В качестве наземной информации использовались данные по полевым почвенно-геоботаническим исследованиям вдоль трансект (длиной 50-100 м), точно привязанных к изображениям на снимках. Трансекты были заложены на разных участках Прикаспийской низменности. Согласно полученным результатам, лугово-каштановые почвы четко выделяются на снимках указанного периода по повышенным (относительно окружающих их почв) значениям вегетационного индекса. При этом растительность на лугово-каштановых почвах представлена разными ассоциациями: типчаково-ковыльной («Ики-Манлан», «Юста»), полынковой, ковыльной, острецовой, разнотравно-дерновинно-злаковой, житняково-типчаковой и др. («Джаныбек»), разнотравно-злаковой со спиреей («Борси»). Этот факт обусловлен сохранением зеленой вегетирующей растительности после иссушающего лета только на лугово-каштановых почвах. На остальной территории растительность выгорает и практически не дает вклада в NDVI. На основе данной закономерности была разработана процедура картографирования лугово-каштановых почв, состоящая из следующих этапов: (1) фильтрация изображения – расчет среднего в окне 31х31 пиксел (фильтр AVERAGE 2 31х31); (2) выделение пикселей со значениями NDVI, превышающими среднее (на 0.03 единицы). Точность выделения почв с помощью такого подхода высокая – 70-80%. Солонцы дешифрируются с меньшей точностью (50-60%), так как на их дешифровочные признаки сильно влияет выпас. Если на солонцах формируется и сохраняется моховый покров (Tortula desertorum), то аналогичным образом с помощью фильтра AVERAGE и задания условия, можно отдешифрировать солонцы по пониженным по сравнению с фоном значениям яркости отражения в ближнем инфракрасном канале съемки. Была проведена оценка возможности картографирования почв солонцовых комплексов Прикаспия по снимкам Landsat. Как показали результаты, из-за того, что связь между долевым участием разных компонентов почвенно-растительного покрова и изображением на снимках Landsat далека от линейной, то требуется поиск специальных математических подходов для решения этой задачи.