Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2025
Идентификатор DOI: 10.25699/SSSB.2025.64.6.028
Ключевые слова: дзз, бпла, почвенный индекс, картографирование, RedEdge-MX
Аннотация: Актуальность данного исследования обусловлена растущей потребностью в оперативных и точных методах почвенного картографирования для задач точного земледелия и устойчивого землепользования. Традиционные методы полевых обследований отличаются высокой трудоемкостью и стоимостью, что ограничивает их применение на обширных территориях. Показать полностьюЦелью работы являлась оценка эффективности специализированного почвенного индекса ПИ для дифференциации основных типов почв лесостепной зоны с использованием данных мультиспектральной съемки с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). В ходе исследования проводилась аэрофотосъемка контрольного полигона с образцами семи генетических типов почв с высот от 5 до 120 метров в сухом и увлажненном состоянии. Для обработки данных применялась камера Micasense RedEdge-MX и программное обеспечение QGIS. Полученные результаты показали высокую диагностическую способность индекса ПИ. Установлено, что индекс надежно дифференцирует типы почв, причем наибольшую стабильность демонстрируют черноземы и каштановая почва, чьи показатели не зависят от высоты съемки. В отличие от них, песчаные и светло-серые лесные почвы проявляют выраженную зависимость от высоты съемки и степени увлажнения. Практическая значимость работы состоит в том, что комплексное использование мультиспектральной съемки с БПЛА и индекса ПИ формирует эффективный инструментарий для цифрового почвенного картографирования. Данный подход обеспечивает переход от качественной визуализации к количественной оценке почвенного покрова, что открывает возможности для оперативного мониторинга состояния земель и оптимизации сельскохозяйственного производства. The relevance of this study is driven by the growing need for rapid and accurate soil mapping methods for precision agriculture and sustainable land management. Traditional field survey methods are characterized by high labor intensity and cost, which limits their application over large areas. The aim of this work was to evaluate the effectiveness of a specialized soil index (SI) for differentiating the main soil types in the forest-steppe zone using data from unmanned aerial vehicle (UAV) multispectral imagery. During the study, aerial photography of a test site with samples of seven genetic soil types was conducted at altitudes from 5 to 120 meters, under both dry and moist conditions. A Micasense RedEdge-MX camera and QGIS software were used for data processing. The obtained results demonstrated the high diagnostic capability of the SI. It was established that the index reliably differentiates soil types, with the highest stability observed for Chernozems and Gray Forest soil, whose values are independent of flight altitude. In contrast, Sandy and Light Gray Forest soils exhibit a pronounced dependence on flight altitude and moisture content. The practical significance of the work lies in the fact that the integrated use of UAV multispectral imagery and the SI forms an effective toolkit for digital soil mapping. This approach enables a transition from qualitative visualization to a quantitative assessment of the soil cover, opening up opportunities for operational land monitoring and the optimization of agricultural production.
Журнал: Южно-Сибирский научный вестник
Выпуск журнала: № 6
Номера страниц: 173-178
ISSN журнала: 23041943
Место издания: Бийск
Издатель: Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова, Институт проблем химико-энергетических технологий СО РАН, Общество с ограниченной ответственностью "Малое инновационное предприятие "Политех", ООО "Центр ультразвуковых технологий"