Построение карт элювиально-аккумулятивных зон почв по беспилотным и спутниковым данным на примере сельскохозяйственных угодий ОПХ “Курагинское” ФИЦ КНЦ СО РАН
Журнал: Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии @technologies-sfu
Рубрика: Радиолокация и радионавигация
Статья в выпуске: 6 т.19, 2026 года.
Бесплатный доступ
Проведено построение карт элювиально-аккумулятивных зон почв сельскохозяйственных угодий ОПХ “Курагинское” ФИЦ КНЦ СО РАН по данным дистанционного зондирования (беспилотным и спутниковым). Установлено, что использование карт элювиально-аккумулятивных зон почв сельскохозяйственных угодий, полученных по беспилотным данным, позволяет определить причины повышенного или пониженного плодородия. Определены зоны с различным элювиально-аккумулятивным потенциалом почв: зоны максимального и умеренного накопления, транзитные и элювиальные зоны. Выполнена оценка мезорельефа и микрорельефа сельскохозяйственных угодий по беспилотным данным. Установлено, что для решения задач точного земледелия необходимо использовать цифровые модели рельефа (ЦМР) сельскохозяйственных угодий, полученные по беспилотным данным. Существующие в открытом доступе спутниковые ЦМР, в частности FABDEM, имеют недостаточное пространственное разрешение для решения указанных задач.
Короткий адрес: https://sciup.org/146283394
IDS: 146283394 | УДК: 528.8
Mapping Soil Eluviation-Accumulation Zones Based on Unmanned and Satellite Data: A Case Study of Agricultural Lands of the EPF “Kuraginskoye” of the Federal Research Center KSC SB RAS
We constructed maps of eluvial-accumulative zones for agricultural lands at the EPF “Kuraginskoye” of the Federal research center KSC SB RAS, using remote sensing data (unmanned and satellite). It has been established that using maps of eluvial-accumulative zones of agricultural soils obtained from unmanned aerial vehicle data allows us to determine the causes of increased or decreased fertility. Zones with different eluvial-accumulative potential of soils were identified: zones of maximum and moderate accumulation, transition zones, and eluvial zones. The mesorelief and microrelief of the agricultural lands were assessed using unmanned data. It has been established that digital elevation models (DEMs) of agricultural lands derived from drone data are essential for solving precision farming problems. Existing open-access satellite DEMs, in particular FABDEM, have insufficient spatial resolution to solve these problems.
