Перспективы применения узкополосных фильтров для исследования почв по материалам дзз

      Комментарии к записи Перспективы применения узкополосных фильтров для исследования почв по материалам дзз отключены

Перспективы применения узкополосных фильтров для исследования почв по материалам дзз

С. А. Сартин, В. Н. Щукина, А. С. Пономаренко

Сейчас способы дистанционного зондирования Почвы (ДЗЗ) активно используются для ответа самых разнообразных задач, среди них и для оценки состояния почвенного покрова. Всемирный опыт говорит о том, что развитие космических способов оценки природных ресурсов разрешает давать достаточно своевременную, неизменно обновляющуюся, но не полностью правильную данные о качестве земельных фондов.

Большая часть известных работ, ведущихся в этом направлении, связано со спектрально-отражательной чёртом растительного и почвенного покровов и вычислением так называемых вегетационных индексов. На данный момент существует около 160 вариантов вегетационных индексов. Они подбираются эмпирическим методом, исходя из известных изюминок кривых спектральной отражательной свойстве почв и растительности.

самый популярный и довольно часто применяемый вегетационный индекс — NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Решаемый посредством вегетационных индексов круг задач очень широк. NDVI довольно часто употребляется как один из инструментов при проведении более сложных типов анализа, результатом которых смогут являться сельскохозяйственных продуктивности земель и карты лесов, природных зон и карты ландшафтов, почвенные и другие эколого-климатические карты [1].

На основании спутниковых данных создаются мировые и региональные картографические модели почвенного покрова. В базу построения моделей заложен принцип однородности спектральных черт фрагментов изображения, каковые рассматриваются как индикатор принадлежности участка к определенному виду земель в применяемой совокупности классификации.

Степень сложности структуры и зонального строения почвенного покрова определяют уровень генерализации спектральных черт почвенных контуров. В противном случае говоря, разнообразие почвенного покрова определяет неоднозначность интерпретации результатов зондирования. Применение полного спектрального профиля исследуемого грунта разрешит существенно повысить точность идентификации минерального состава, тем самым повышая эффективность а также скорость обработки данных.

На сегодня уже подтверждена возможность дистанционного определения физико-химических и физико-механических черт земель, их видовой принадлежности. Но диапазоны значений спектральных черт земель различных видов перекрываются, что затрудняет их уверенное дешифрирование.

Неточности, появляющиеся при дешифрировании земель, также будут появляться из-за неоднородности механического состава почвенного покрова, поскольку разнообразие локальных условий почвообразования определяет неодинаковые значения спектральных черт. Участки поверхности, относимые к одному виду земель, отличаются средними значениями спектральной яркости по причине того, что в действительности воображают различные сочетания структурных элементов почвенного покрова.

изучение и Выделение относительно однородных участков площадью в пара гектаров перспективны и технически осуществимы, но ограничены изюминками естественной и антропогенной динамики почвенного покрова. Естественная динамика отличается несинхронностью сезонных трансформаций спектральных черт земель одного вида в зависимости от локальных условий (геоморфологических, микро- и мезометеорологических). Антропогенная динамика определяется изюминками землепользования, сочетанием севооборотов [2].

Цветовые характеристики разрешают диагностировать генетические горизонты земли, подтипы и почвенные типы. Многие показатели отражательной свойстве говорят о содержании гумуса, некоторых соединений железа, карбонатов, солей серной кислоты, хлоридов. Они разрешают оценивать масштабы засоления земель, их загрязнения нефтью, степень повреждения. Не обращая внимания на перспективы и такие возможности, полной теории отражения света землями пока не существует.

До сих пор остаются малоизвестными спектральные кривые отражения для многих почвообразующих пород и почв. Также, не распознана конкретная роль почвенных пигментов в формировании отраженного светового потока, не отысканы количественные параметры отражения света землями многих типов, не осуществлен анализ региональных закономерностей трансформации показателей отражения, не созданы правила составления картограмм спектральной отражательной свойстве масштаба и различного содержания для их дистанционного мониторинга.

Любое спектральное изображение земли является суммой молекулярных спектров элементов, образующих ее состав. Молекулярные спектры веществ, в отличие от атомарных, являются совокупностью полос, что затрудняет уверенное определение их принадлежности к тому либо иному химическому элементу.

Использование дифференциальных способов получения спектров разрешает приобретать более правильные спектры объектов, что в возможности предоставит шанс дистанционно определять состав земель. Чтобы распознать химический элемент в полном спектре объекта, имеет суть разглядывать характеристические узкие области, в которых наблюдаются изюминке, показывающие на определенные элементы.

Для выделения узких областей спектра используются узкополосные фильтры, каковые пропускают излучение лишь в определенном узком диапазоне длин волн, поглощая наряду с этим более долгие и более маленькие волны. Обнаружение определенных изюминок для каждого химического элемента, кроме того в ограниченной области узкополосного фильтра, представляется сверхсложной задачей.

Исходя из этого имеет суть получение определенных маркеров, составленных из взаимоотношений изюминок спектров, точно показывающих на химический элемент. Так, предстоящая работа связана с подбором оптимальных диапазонов фильтрации и изучением взятых результатов.

Казахстанско-Северская область есть одним из главных земледельческих регионов республики. Ее площадь равна 98,04 тыс. кв. км, из них 8,4 млн га составляют почвы сельскохозяйственных угодий, из которых на пашни приходится 4,2 млн га. Равнинность территории области содействовала практически целому ее хозяйственному освоению.

Область лежит в двух природных территориях: лесостепной и степной, что в решающей степени определяет ее ландшафты, уровень качества природной среды, главные природные ресурсы [3].

На подготовительном этапе работы было забрано более 50 почвенных проб в четырех районах Казахстанско-Северской области: Есильском, Мамлютском, ШалАкыне и Кызылжарском. Особенности климатических ведения и условий хозяйственной деятельности в области разрешат приобретать мультиспектральные снимки, на которых полностью будет отсутствовать растительность. Это начало мая, т. е. период весенней распашки, либо по окончании уборки урожая — начало октября и до первого снега.

Как уже говорилось выше, работы по изучению отражательной свойстве земель с целью определения их химического и минералогического состава достаточно обширно распространены, но большая часть из них базируется на вычислении вегетационных индексов, что разрешает только косвенным образом делать выводы о землях по состоянию растительности. Или спектральная яркость земель рассматривается в достаточно широких (около 100 нм) спектральных каналах, к примеру в зеленом либо красном.

Сотрудниками Регионального центра космического мониторинга (РЦКМ) Центра астрофизических изучений при Казахстанско-Северском национальном университете им. М. Козыбаева ведутся работы по обнаружению изюминок спектральных профилей грунтов в каналах с диапазоном длин волн 10–50 нм. Изучения проводились посредством дифракционного спектрометра ШДС-1 с матрицей STL-11000M.

Графики спектральной яркости взяты для открытых земель, т.е. влияние растительности всецело исключено.

Для иллюстрации взятых результатов на рис. 1–3 представлены спектральные кривые восьми разных проб с разным одинаковым уровнем и временем экспозиции влажности. Данной работе предшествовали полевые изучения, в которых объектом изучения являлся верхний, гумусово-аккумулятивный горизонт. Почвенные разрезы закладывали на обычных в природном отношении участках, образцы отбирали из пахотного горизонта и на нераспаханных участках.

Для визуального определения гумусности применяли шкалу характера разбираемых земель (табл. 1).

На рис. 1 представлены спектральные кривые образцов земель, забранных с одного эталонного участка на территории Есильского района. На базе визуальных наблюдений были взяты следующие результаты: на нераспаханном участке земля темно-серого цвета (последовательность 1).

Применяя шкалу для визуального определения разбираемых земель, ее возможно отнести к среднегумусной, среднеплодородной, с примерным содержанием гумуса в ней от 4 до 7%. Второй пример (последовательность 2) — земля серого цвета, т. е. малогумусная, среднеплодородная, с процентным содержанием гумуса в ней от 2 до 4%.

На базе исследований возможно утверждать, что в примере, взятом на нераспаханном участке, процент содержания гумуса выше, чем в пробе, которая была взята на пахотном поле, т.е. подвергалась антропогенному действию. На рис. 2 представлены спектральные кривые образцов земель, забранных с эталонных участков на территориях районов Кызылжарского и ШалАкына, с однообразным ландшафтно — типом почв и геохимическим районированием.

В визуальном замысле цвет земли темно-серый (последовательность 2, Кызылжарский р-н), что показывает на среднегумусную, среднеплодородную землю, с процентным содержанием гумуса в ней от 4 до 7%. При визуальном изучении пример земли серого цвета (последовательность 1, р-н Шал Акына), что показывает на малогумусную, среднеплодородную землю, с процентным содержанием гумуса в ней от 2 до 4%.

В визуальном замысле земля светло-серого цвета (последовательность 3, Кызылжарский р-н), что говорит о почве малогумусную, малоплодородную, с процентным содержанием гумуса от 1 до 2%. На основании исследования возможно сделать предварительный вывод, что последовательность 3 соответствует почвенной пробе, самая подверженной антропогенному действию и более истощенной.

Рис. 1. Спектральные кривые образцов земель Есильского района Рис. 2. Спектральные кривые образцов земель районов Кызылжарского и Шал Акына

Продемонстрированы кривые на рис. 3, соответствующие примерам земель, взятых на территории сильского района. Эти участки выбирались на базе почвенных карт, созданных почвоведами Казахстанско-Северского национального университета. Для данной территории свойственны зональные земли, видящиеся в разнообразных комплексах с гидроморфными солонцами и почвами. На рис.

3 представлен график, соответствующий примеру земли чернозема обычного (последовательность 3). В визуальном замысле эта земля темно-серого цвета, что показывает на процентное содержание гумуса в ней от 4 до 7%, соответственно, земля среднегумусная, среднеплодородная. Два вторых примера (последовательности 1 и 2) соответствуют черноземам карбонатным.

В визуальном замысле земли имеют серый цвет. Это говорит о том, что земли малогумусные, среднеплодородные, с процентным соотношением гумуса от 2 до 4%. направляться подчернуть, что любая кривая на графике результат усреднений по нескольким опытам.

Особенности в поведении спектральных кривых наблюдаются начиная с желто-зеленой области спектра (от 555–575 нм) и потом ярко прослеживаются в диапазонах 580–600 нм, 640–660 нм, 670–700 нм, 705–740 нм, 745–795 нм. Так, ярко выделяются полосы шириной от 20 до 50 нм, воображающие интерес для предстоящей работы. Под эти полосы на данный момент подбираются соответствующие узкополосные фильтры.

Особенности поведения спектральных кривых в перечисленных диапазонах вполне возможно говорят о степени содержания в пробах земли определенного химического элемента. Изучения в этом направлении уже ведутся, все пробы земель будут подвергнуты подробному химическому анализу.На сегодня уже установлено, что чем ниже на графике находится спектральная кривая, тем выше содержание гумуса в соответствующем примере (в пределах группы спектральных кривых с однообразным временем экспозиции).

Так, земли с высоким содержанием гумуса находятся под номерами: рис. 1 — 1, рис. 2 — 2, рис. 3 — 3.

Рис. 3.
Спектральные кривые образцов земель Есильского района

В будущем предстоят изучения для установления закономерностей между суммой молекулярных спектров почвообразующих элементов и химическим составом земли. Также в планах наращивание количества исследуемых проб с целью создания базы спектральных кривых, обычных для земель Казахстанско-Северской области. Все эти сведения смогут стать базой для новейших почвенных карт области с применением космической съемки.

В данных изучениях планируется применение беспилотного летательного аппарата (БПЛА) производства компании «Геоскан». Посредством снимков, взятых с БПЛА, возможно будет более совершенно верно определять физико-механические характеристики земель и их видовую принадлежность, что самый удобно для изучения локальных участков территорий с однообразным ландшафтом. Использование БПЛА разрешит осуществить адаптацию оборудования под существующие и перспективные задачи изучения без вложений и больших затрат, с громадной оперативностью обработки и получения снимков интересующих территорий.

ПЕРЕЧЕНЬ ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Вегетационные индексы // ГЕОМАТИКА. — 2011, — No2.
  2. Влияние структуры почвенного покрова на спектральные чертей поверхности. / Г. В. Лобанов, А. Ю. Зверева, М. В. Коханько, Е. В. Хорина, А. В. Полякова, Б. В. Тришкин. // —Экология и ЕСТЕСТВОЗНАНИЕ, — 2012, — No 7.
  3. Энциклопедия Казахстанско-Северской области. — Алматы, Арыс, — 2004, — С. 627
  4. Сергеева О.С. Научные базы процессов и мониторинга деградации земель с применением космической информации / О.С. Сергеева, Л.В. Березин // Мат. Междунар. конф. по борьбе с опустыниванием. — Абакан, 2006. — С. 298–303.
  5. Сергеева О.С. Влияние вариантов синтезирования космических снимков спутника Landsat-7на изучение структуры почвенного покрова солонцовых комплексов/О.С. Сергеева, А.М. Гиндемит // Вестник Алтайского ГАУ. — 2010. — No1 (63). — С. 40–45.

Вскрытие б/у масляных фильтров, найдено то, что убивает моторы


Интересные записи на сайте:

Подобранные по важим запросам, статьи по теме: