Построение цифровых моделей почвенного покрова западной части Большеземельской тундры
Автор: Векшина В.Н.
Журнал: Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева @byulleten-esoil
Рубрика: Статьи
Статья в выпуске: 99, 2019 года.
Бесплатный доступ
Методы цифровой картографии перспективны для создания почвенных карт труднодоступных территорий. Целью работы был поиск оптимальных подходов к построению цифровых моделей почвенного покрова слабо изученной западной части Большеземельской тундры и лесотундры в разных масштабах. В качестве базовой информации о почвах использовались средне- (1 : 200 000) и мелкомасштабные (1 : 1 млн) почвенные карты; актуальная информация о состоянии территории бралась со снимков Landsat 8 (14.08.2013) и модели рельефа ASTER GDEM v.2. После извлечения информации и подбора предикторов проводился анализ моделей, построенных различными алгоритмами - Random Forest (RF), Multinomial Logistic Regression (MLR) и Linear Discriminant Analysis (LDA). Оценивался коэффициент согласованности между построенными моделями и изначальными картами (индекс каппа). Тестирование моделей показало, что лучше всего работает алгоритм Random Forest, который и был выбран для построения конечных карт. Средние значения каппа для сравниваемых моделей мелко- и среднемасштабных карт составили: RF - 0.39 и 0.36; MLR - 0.31 и 0.31; LDA - 0.28 и 0.18 соответственно...
Цифровые почвенные карты (dsm), тундрово-таежный экотон, дистанционные данные, оценка точности карт
Короткий адрес: https://sciup.org/143168554
IDR: 143168554 | DOI: 10.19047/0136-1694-2019-99-21-46
Список литературы Построение цифровых моделей почвенного покрова западной части Большеземельской тундры
- Векшина В.Н. Поиск и верификация предикторов почвообразования в лесотундровой зоне по дистанционным данным // Сборник кратких тезисов III Молодежной конференции "Почвоведение: Горизонты Будущего 2019": сб. тр. науч. конф. М.: Почвенный институт имени В.В. Докучаева, 2019.
- ВСЕГЕИ (Всероссийский научно-исследовательский геологический институт им. А.П. Карпинского). URL: http://www.vsegei.ru.
- Государственная почвенная карта СССР. Лист Q-39 (Нарьян-Мар). Гл. ред. Герасимов И.П., Егоров В.В., Иванова Е.Н., Розов Н.Н. ГУГК, фабрика № 4. 1977. 1 л.
- Государственная почвенная карта СССР. М: 1: 1 млн. Лист Q-40 (Печора) / Гл. ред. Герасимов И.П., Егоров В.В., Иванова Е.Н., Розов Н.Н., Фридланд В.М. ГУГК, фабрика № 10. 1982. 1 л.
- Докучаев П.М. Построение цифровой почвенной карты и картограммы углерода с использованием методов цифрового почвенного картографирования (на примере Вятско-Камской провинции дерново-подзолистых почв южной тайги): автореф. дис. … канд. биол. наук: 03.02.13. М., 2017. 25 с.
- Жоголев А.В. Актуализация региональных почвенных карт на основе спутниковых и геоинформационных технологий (на примере Московской области): автореф. дис.... канд. с.-х. наук: 03.02.13. М., 2016. 22 с.
- Забоева И.В., Игнатенко И.В., Казаков В.Г., Попов В.А., Рубцов М.Д., Руднева Е.Н. Государственная почвенная карта СССР Объяснительная записка к листу "Нарьян-Мар" Q-39. М.: Почвенный институт имени В.В. Докучаева. 1984. 62 с.
- Каверин Д.А., Шахтарова О.В., Пастухов А.В., Мажитова Г.Г., Лаптева Е.М. Составление крупномасштабных почвенных карт ключевых участков в тундре и лесотундре северо-востока Европейской России // География и природные ресурсы. 2012. № 3. С. 140-146.
- Конюшкова М.В., Козлов Д.Н. Автоматизированный анализ распространения тёмноцветных черноземовидных почв в северном Прикаспии по данным космической съемки (на примере Джаныбекского стационара) // Аридные экосистемы. 2010. Т. 16. № 5. С. 46-56.
- Лавриненко И. А. Геоботаническое районирование Большеземельской тундры и прилегающих территорий. Геоботаническое картографирование. СПб. Из-во: РАН Ботанический институт им. В.Л. Комарова. 2013. С. 74-92.
- Научно-прикладной справочник по климату СССР. Сер. 3. Многолетние данные. Вып. 1. Архангельская и Вологодская области, Коми АССР. Книга 1. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. 483 с.
- Осадчая Г.Г., Тумель Н.В. Локальные ландшафты как индикаторы геокриологической зональности (на примере Европейского северо-востока) // Криосфера Земли. 2012. Т. XVI. № 3. С. 62-71.
- Почвенная карта масштаба 1: 200 000. Лист Q-39-V, VI (Нарьян-Мар) / Крейда Н.А. М., 1958. 1 л.
- Савин И.Ю. Использование спутниковых данных для составления почвенных карт: современные тенденции и проблемы // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 6. С. 29-39.
- Савин И.Ю., Овечкин С.В. Об обновлении Среднемасштабных почвенных карт // Почвоведение. 2014. № 10. С. 1184-1192.
- Савин И.Ю. Симакова М.С. Спутниковые технологии для инвентаризации и мониторинга почв в России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 5. С. 104-115.
- Сухачева Е.Ю., Апарин Б.Ф., Андреева Т.А., Казаков Э.Э., Лазарева М.А. Принципы и методы создания цифровой среднемасштабной почвенной карты Ленинградской области // Вестник СПбГУ. Науки о Земле. 2019. Т. 64. № 1. С. 100-113.
- Abbaszadeh Afshar F., Ayoubi S., Jafari A. The extrapolation of soil great groups using multinomial logistic regression at regional scale in arid regions of Iran // Geoderma. 2018. Vol. 315. Р. 36-48.
- Abdel-Kader F. Digital soil mapping at pilot sites in the northwest coast of Egypt: A multinomial logistic regression approach // The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences. 2011. Vol. 14. Р. 29-40.
- DOI: 10.1016/j.ejrs.2011.04.001
- Arrouays D., McKenzie N., Hempel J., de Forges A.R., McBratney A. (Eds.). GlobalSoilMap: Basis of the Global Spatial Information System. CRC Press. Balkema, 2014. 494 p.
- ASTER GDEM v. 2. http://viewfinderpanoramas.org/dem1d.html.
- Cohen J. A coefficient of agreement for nominal scales // Educ. Psychol. Measurement.1960. Vol. 20. Р. 37-46.
- Cohen J. Weighted kappa: Nominal scale agreement with provision for scaled disagreement or partial credit // Psychol. Bull. 1968. Vol. 70. P. 213-220.
- Dharumarajan S., Hegde R., Singh S.K. Spatial prediction of major soil properties using random forest techniques - a case study in semi-arid tropics of South India // Geoderma Reg., 2017. Vol. 10. P. 154-162.
- Grimm R, Behrens T., Märker M., Elsenbeer H. Soil organic carbon concentrations and stocks on Barro Colorado Island-digital soil mapping using random forests analysis // Geoderma. 2008. Vol. 146. P. 102-113.
- Jeune W., Francelino M.R., Eliana de Souza, Elpídio Inácio Fernandes Filho, Rocha G.C. Multinomial Logistic Regression and Random Forest Classifiers in Digital Mapping of Soil Classes in Western Haiti // Rev. Bras. Ciênc. Solo. 2018. Vol. 42. P. 1-20.
- Kempen B., Brus D.J., Heuvelink G.B.M., Stoorvogel J.J. Updating the 1: 50 000 Dutch soil map using legacy soil data: a multinomial logistic regression approach // Geoderma. 2009. Vol. 151. P. 311-326.
- Landis J.R., Koch G.G. The measurement of observer agreement for categorical data // Biometrics. 1977. Vol. 33, No. 1. P. 159-174.
- DOI: 10.2307/2529310
- Meier M., de Souza E., Francelino, M.R. Digital Soil Mapping Using Machine Learning Algorithms in a Tropical Mountainous Area // Rev. Bras. Ciênc. Solo. 2018. Vol. 42. P. 1-22.
- McBratney A.B., Mendonça Santos, M.L., Minasny, B. On Digital Soil Mapping // Geoderma. 2003. Vol. 117. Р. 3-52.
- Nathan P. Odgers N.P. Wei Sun McBratney A.B., Minasny B., Clifford D. Disaggregating and harmonising soil map units through resampled classification trees // Geoderma. 2014. Vol. 214-215. Р. 91-100.
- DOI: 10.1016/j.geoderma.2013.09.024
- Pahlavan-Rad M.R., Khormali F., Toomanian N., Brungard C. W., Kiani F., Komaki C.B., Bogaert P. Legacy soil maps as a covariate in digital soil mapping: A case study from Northern Iran // Geoderma. 2016. Vol. 279. Р. 141-148.
- Piccini C., Marchetti A., Napoli R., Rivieccio R. Multinomial logistic regression with soil diagnostic features and land surface parameters for soil mapping of Latium (Central Italy) // Geoderma. 2018. Vol. 352. P. 385-394.
- DOI: 10.1016/j.geoderma.2018.09.037
- Stum A.K., Boettinger M.A., White R.D., Ramsey R.D. Random Forests Applied as a Soil Spatial Predictive Model in Arid Utah // Digital Soil Mapping. Springer. Dordrecht, The Netherlands, 2010. Р. 179-190.
- Vågen T.G., L.A. Winowiecki L.A., Tondoh J.E., Desta L.T., Gumbricht T. Mapping of soil properties and land degradation risk in Africa using MODIS reflectance // Geoderma. 2016. Vol. 263. Р. 216-225.
Статья научная
