Issn 305-9397. Ғылым және білім. 2022. №1-1 (66) issn 2305-9397
ISSN 2305-9397. Ғылым және білім. 2022. № 3-3 (68)
жүктеу/скачать 7.12 Mb. Pdf көрінісі
|
| ISSN 2305-9397. Ғылым және білім. 2022. № 3-3 (68)____ _
25 - определение мощности гумусового горизонта; - содержание гумуса в гумусовых горизонтах - определение суммы и состава обменных катионов; - определение гранулометрического состава почвы; - определение рН почвы; - определение содержание воднорастворимых солей; - определение подвижных питательных веществ почвы (N, Р, К) В ходе полевых исследований закладывались полнопрофильные почвенные разрезы, описаны их морфологические признаки и отобраны образцы почв по генетическим горизонтам для определения химического состава. Почвенные анализы проведены в лицензированных специализированных лабораториях, КазНИИПиА им. У.Успанова, имеющих соответствующие сертификаты. Исследования по данным ДЗЗ. Определение засоленности и заболоченности с помощью данных дистанционного зондирования земли. а) Входные данные. ГИС проекта создавался с привлечением всего доступного картографического материала на территорию исследования и пополнения его тематическими картами, полученными в результате обработки спутниковых данных. Картографический материал. Растровые данные включали в себя картографический материал и космические снимки. Так, в базе данных будут включены топографические карты масштабов 1:200000, 1:100000 и 1:50000. Тематические карты: почвенная карта, гидрогеологическая карта, геоботаническая карта. Данные дистанционного зондирования Земли. Космические снимки подбирались по каталогу на вегетационный период. Данные со спутников среднего разрешения (Landsat 8, Sentinel 2, Modis TERRA) - для целей подспутниковых исследований (определения степени засоленности и заболоченности, проведения детальной классификации ключевых участков, с последующей верификацией наземной и космической информации). б) Векторные данные. Тематические слои содержали данные оцифровки тематических карт с необходимой атрибутивной информацией. Данные полевых исследований заносились в виде полигонных объектов с GPS приемника и пополнялись атрибутивной информацией с полевых дневников и бланков. в) Методы дистанционного зондирования Земли. Методика обработки спутниковых снимков для выявления и оценки засоленности и заболоченности почв. Метод расчета был основан на применении двух спектральных индексов (LDI-NDVI, LDI-TCW), разработанных для оценки засоленности и заболоченности почв. Разработанный метод расчета очагов засоления и заболачивания по спутниковым снимкам учитывает такие параметры, как характер и динамика растительного покрова (через NDVI), поверхностная влажность (TCW) и яркость поверхности в красном канале спутникового снимка, где открытые почвы имеют самые высокие яркостные характеристики.Изучение данного метода расчетов на различных территориях показывает, что для спутниковых данных Landsat 8, Sentinel 2, Modis TERRA существует определенный диапазон значений индекса, определяющий участки с засоленным и заболоченным почвенным покровом, которые обнаруживаются на снимках вне зависимости от времени или года съемки. В то же время, выделен диапазон значений индекса, описывающий сезонные изменения почвенного покрова, например, пересыхание берега и дна временных водоемов, болот. Методика обработки спутниковых снимков для выделения основных классов поверхности. Для определения засоленности и заболоченности применялись специальные индексы спектральных яркостей, разработанные с учетом того, в какой длине волны видимого и инфракрасного спектров данный класс имеет минимальное и максимальное поглощение. Основными спутниковыми индексами, применяемыми для расчета, являются [17]: - NDVI (Нормализованный разностный вегетационный индекс); - SAVI (Вегетационный индекс с поправкой на почву); - BareSoilIndex (Индекс открытых почв); - SalinityIndex (Индекс солености); - Top-SoilGrainSizeIndex (Индекс песчаных фракций) [18]; С учетом вышеперечисленных индексов, выделялись следующие виды поверхности: – растительность густая, редкая, умеренная, сбитая, околоводная, тростники; |