Застосування дистанційних аерокосмічних методів для узагальненої оцінки стану ґрунтів регіону

Проаналізовано стан ґрунтів Закарпатської області на основі картограми ступеня деградованості земель станом на 2014 р. Визначено основні чинники зниження родючості ґрунтів сільськогосподарських угідь. Узагальнено наукові підходи до визначення зв’язку між спектральними каналами космічних знімків і вм...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Date:	2015
Main Authors:	Гебрин, Л.В., Сахацький, О.І.
Format:	Article
Language:	Ukrainian
Published:	Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України 2015
Series:	Геоінформатика
Subjects:	Геоінформаційні аспекти природокористування
Online Access:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/125673
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:	Застосування дистанційних аерокосмічних методів для узагальненої оцінки стану ґрунтів регіону / Л.В. Гебрин, О.І. Сахацький // Геоінформатика. — 2015. — № 3. — С. 68-75. — Бібліогр.: 16 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-125673
record_format	dspace
spelling	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-1256732025-02-09T15:12:40Z Застосування дистанційних аерокосмічних методів для узагальненої оцінки стану ґрунтів регіону Использование дистанционных аэрокосмических методов для общей оценки состояния почв региона Application of remote sensing data for overall assessment of region soils Гебрин, Л.В. Сахацький, О.І. Геоінформаційні аспекти природокористування Проаналізовано стан ґрунтів Закарпатської області на основі картограми ступеня деградованості земель станом на 2014 р. Визначено основні чинники зниження родючості ґрунтів сільськогосподарських угідь. Узагальнено наукові підходи до визначення зв’язку між спектральними каналами космічних знімків і вмістом поживних речовин у ґрунті. В результаті експерименту отримано лінійні регресійні залежності з високим значенням коефіцієнта детермінації між спектральною енергетичною яскравістю кожного пікселя у спектральних каналах (червоний (R), зелений (G) та блакитний (B)) космічного знімка супутника Landsat 8 OLI за березень 2015 р. і фактичними показниками вмісту гумусу на окремих полях у межах моніторингових ділянок. Виокремлено ділянки без наявності рослинності для підвищення точності методики за результатами розрахунку вегетаційних індексів (NDVI < 0,12). На основі отриманих регресійних залежностей побудовано показники гумусу в кожному пікселі знімка поля за спектральними характеристиками яскравості у червоному каналі. Запропоновано узагальнену методику оцінки стану ґрунту шляхом застосування аерокосмічної інформації, яка необхідна для здійснення агротехнічних заходів щодо покращення родючості сільськогосподарських земель і прийняття раціональних управлінських рішень на регіональному рівні. Дан анализ состояния почв Закарпатской области на основании картограммы степени деградации земель на 2014 г. Определены основные факторы снижения плодородия почв сельскохозяйственных угодий. Обобщены научные подходы к определению связи между спектральными каналами космических снимков и содержанием питательных веществ в почве. В результате эксперимента получены линейные регрессионные зависимости с высоким значением коэффициента детерминации между спектральной энергетической яркостью каждого пикселя в спектральных каналах (красный (R), зеленый (G) и голубой (B)) космического снимка спутника Landsat 8 OLI за март 2015 г. и фактическими показателями содержания гумуса на отдельных полях в пределах мониторинговых участков (МД). Выделены участки без наличия растительности для повышения точности методики по результатам расчета вегетационных индексов (NDVI < 0,12). На основании полученных корреляционных зависимостей определены показатели гумуса для отдельных полей в каждом пикселе снимка по спектральным характеристикам в красном канале. Предложена общая методика оценки состояния почвы путем применения аэрокосмической информации, необходимой для осуществления агротехнических мер по улучшению плодородия сельскохозяйственных земель и принятия рациональных управленческих решений на региональном уровне. Purpose. The developed generalized methods of assessment of soil based on ground and space information could be an effective toolkit providing information and supporting management decisions for soil monitoring. Application of such techniques would result in proper use of agronomic measures for improving soil fertility, providing specific information about the state of soil of the areas. Design/methodology/approach. The experimental studies were conducted using software Erdas Imagine 2014 for radiometric calibration and atmospheric correction of the image, as well as for determining the spectral signatures and data of spectral channels to further define the correlation dependency and humus definition pixels in each image. With the assistance of the software ArcGis was created mapped schemes of investigated territory. Findings. This article reveals close correlation with a high determination coefficients between the spectral energy brightness of each pixel in the channels (red R = 0,732, R = 0,673 green and blue R = 0,702) of satellite images Landsat 8 OLI and the actual indicator of humus content (Hav = 2,12) within the monitored areas of the administrative units of Transcarpathian region. The average vegetation indices of the studied area were determined (NDVI < 0, 12), as well as the value of humus in each pixel of image spectral characteristics in the red channel. Thus example, for MD 19 Solomonove, with the indicator of actual humus content of 1,86 (as of 2013), a predictive indicator of humus was found in the range of 0,67 to 1,34, which suggests a significant reduction in soil fertility on the area as of 2015. Practical value/implications. The study confirmed that the soils of Ukraine and its separate regions (Transcarpathian), quickly degrade and lose their nutritional value, especially humus. This trend makes them unsuitable for further use for agriculture, indicating the decline of agro-industrial complex as a whole. Ground methods of monitoring the crops condition are certainly effective, but it is a time-consuming expensive process. The generalized method of soil assessment that based on aerospace research is an efficient and reliable mechanism of management decision making sustainable agriculture. 2015 Article Застосування дистанційних аерокосмічних методів для узагальненої оцінки стану ґрунтів регіону / Л.В. Гебрин, О.І. Сахацький // Геоінформатика. — 2015. — № 3. — С. 68-75. — Бібліогр.: 16 назв. — укр. 1684-2189 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/125673 332.33.003.13 : 631.4 : 004 uk Геоінформатика application/pdf Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
topic	Геоінформаційні аспекти природокористування Геоінформаційні аспекти природокористування
spellingShingle	Геоінформаційні аспекти природокористування Геоінформаційні аспекти природокористування Гебрин, Л.В. Сахацький, О.І. Застосування дистанційних аерокосмічних методів для узагальненої оцінки стану ґрунтів регіону Геоінформатика
description	Проаналізовано стан ґрунтів Закарпатської області на основі картограми ступеня деградованості земель станом на 2014 р. Визначено основні чинники зниження родючості ґрунтів сільськогосподарських угідь. Узагальнено наукові підходи до визначення зв’язку між спектральними каналами космічних знімків і вмістом поживних речовин у ґрунті. В результаті експерименту отримано лінійні регресійні залежності з високим значенням коефіцієнта детермінації між спектральною енергетичною яскравістю кожного пікселя у спектральних каналах (червоний (R), зелений (G) та блакитний (B)) космічного знімка супутника Landsat 8 OLI за березень 2015 р. і фактичними показниками вмісту гумусу на окремих полях у межах моніторингових ділянок. Виокремлено ділянки без наявності рослинності для підвищення точності методики за результатами розрахунку вегетаційних індексів (NDVI < 0,12). На основі отриманих регресійних залежностей побудовано показники гумусу в кожному пікселі знімка поля за спектральними характеристиками яскравості у червоному каналі. Запропоновано узагальнену методику оцінки стану ґрунту шляхом застосування аерокосмічної інформації, яка необхідна для здійснення агротехнічних заходів щодо покращення родючості сільськогосподарських земель і прийняття раціональних управлінських рішень на регіональному рівні.
format	Article
author	Гебрин, Л.В. Сахацький, О.І.
author_facet	Гебрин, Л.В. Сахацький, О.І.
author_sort	Гебрин, Л.В.
title	Застосування дистанційних аерокосмічних методів для узагальненої оцінки стану ґрунтів регіону
title_short	Застосування дистанційних аерокосмічних методів для узагальненої оцінки стану ґрунтів регіону
title_full	Застосування дистанційних аерокосмічних методів для узагальненої оцінки стану ґрунтів регіону
title_fullStr	Застосування дистанційних аерокосмічних методів для узагальненої оцінки стану ґрунтів регіону
title_full_unstemmed	Застосування дистанційних аерокосмічних методів для узагальненої оцінки стану ґрунтів регіону
title_sort	застосування дистанційних аерокосмічних методів для узагальненої оцінки стану ґрунтів регіону
publisher	Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України
publishDate	2015
topic_facet	Геоінформаційні аспекти природокористування
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/125673
citation_txt	Застосування дистанційних аерокосмічних методів для узагальненої оцінки стану ґрунтів регіону / Л.В. Гебрин, О.І. Сахацький // Геоінформатика. — 2015. — № 3. — С. 68-75. — Бібліогр.: 16 назв. — укр.
series	Геоінформатика
work_keys_str_mv	AT gebrinlv zastosuvannâdistancíjnihaerokosmíčnihmetodívdlâuzagalʹnenoíocínkistanugruntívregíonu AT sahacʹkijoí zastosuvannâdistancíjnihaerokosmíčnihmetodívdlâuzagalʹnenoíocínkistanugruntívregíonu AT gebrinlv ispolʹzovaniedistancionnyhaérokosmičeskihmetodovdlâobŝejocenkisostoâniâpočvregiona AT sahacʹkijoí ispolʹzovaniedistancionnyhaérokosmičeskihmetodovdlâobŝejocenkisostoâniâpočvregiona AT gebrinlv applicationofremotesensingdataforoverallassessmentofregionsoils AT sahacʹkijoí applicationofremotesensingdataforoverallassessmentofregionsoils
first_indexed	2025-11-27T05:45:18Z
last_indexed	2025-11-27T05:45:18Z
_version_	1849921191534395392
fulltext	68 ISSN 1684-2189 GEOINFORMATIKA, 2015, ¹ 3 (55) © Ë.Â. Ãåáðèí, Î.². Ñàõàöüêèé Àêòóàëüí³ñòü ïðîáëåìè äîñë³äæåííÿ. Ïðîòÿãîì îñòàíí³õ ðîê³â ñïîñòåð³ãàºòüñÿ òåíäåíö³ÿ äî ïî- ã³ðøåííÿ ñòàíó ´ðóíòó, ùî ïðèçâîäèòü äî òàêîãî ïðîöåñó, ÿê äåãðàäàö³ÿ. Äåãðàäàö³ÿ ´ðóíòó – ñó- êóïí³ñòü ïðîöåñ³â, ÿê³ ñïðè÷èíþþòü ñò³éêå çì³íåííÿ ôóíêö³¿ ´ðóíòó, ÿê³ñíèõ ³ ê³ëüê³ñíèõ ïî- êàçíèê³â, ïîã³ðøåííÿ òà âòðàòó ðîäþ÷îñò³. Îõî- ðîíà òà â³äòâîðåííÿ ðîäþ÷îñò³ ´ðóíò³â, çàõèñò ¿õ â³ä äåãðàäàö³¿ – ôóíäàìåíòàëüíà ïð³îðèòåòíà ïðî- áëåìà çåìåëüíî¿ ïîë³òèêè Óêðà¿íè, ðîçâ’ÿçàííÿ ÿêî¿ º íåîäì³ííîþ óìîâîþ ñòàëîãî ³ âèñîêîïðî- äóêòèâíîãî ðîçâèòêó íå ò³ëüêè ñ³ëüñüêîãîñïî- äàðñüêîãî âèðîáíèöòâà, à é âèæèâàííÿ ëþäèíè òà çáåðåæåííÿ ïðèðîäíîãî ñåðåäîâèùà. Ñ³ëüñüêî- ãîñïîäàðñüêå âèêîðèñòàííÿ çåìåëüíîãî ôîíäó Óê- ðà¿íè ïîòðåáóº ïîñò³éíîãî êîíòðîëþ çà ñòàíîì éîãî ðîäþ÷îñò³, ñòóïåíåì åðîäîâàíîñò³, ðåàêö³ºþ ´ðóíòîâîãî ñåðåäîâèùà, à òàêîæ ð³âíåì çàáðóä- íåííÿ âàæêèìè ìåòàëàìè, ïåñòèöèäàìè òà ðàä³î- íóêë³äàìè. Àäæå ñòàí ´ðóíòó – âàæëèâèé ³íäèêà- òîð çàãàëüíîãî ñòàíó ÿê åêîëîã³¿ íàâêîëèøíüîãî ñåðåäîâèùà, òàê ³ åêîíîì³êè çåìåëüíèõ ðåñóðñ³â, òîä³ ÿê ³íø³ ïîêàçíèêè âèçíà÷àþòü åôåêòèâí³ñòü âèêîðèñòàííÿ çåìåëüíèõ ðåñóðñ³â [9]. Ó çâ’ÿçêó ç öèì íàäçâè÷àéíî âàæëèâèì òà àê- òóàëüíèì ïèòàííÿì º çàñòîñóâàííÿ íîâ³òí³õ ³íôîðìàö³éíèõ ï³äõîä³â, ïåðåäóñ³ì ãåî³íôîðìà- ö³éíèõ, äî îö³íêè àãðîåêîëîã³÷íîãî ñòàíó çåìåëü ñ³ëüñüêîãîñïîäàðñüêîãî ïðèçíà÷åííÿ ÿê îñíîâè äëÿ íàäàííÿ íàóêîâî îá´ðóíòîâàíèõ ðåêîìåíäàö³é ç ðàö³îíàëüíîãî, åêîëîã³÷íî áåçïå÷íîãî çåìëåêî- ðèñòóâàííÿ ó ñ³ëüñüêîìó ãîñïîäàðñòâ³. Âèð³øåííÿ ïèòàííÿ ³íôîðìàö³éíîãî çàáåçïå- ÷åííÿ ìîæëèâå ëèøå çà óìîâ âèêîðèñòàííÿ ñó- ÷àñíèõ ìåòîä³â îäåðæàííÿ ïðîñòîðîâî¿ ³íôîð- ìàö³¿, äî ÿêèõ íàëåæàòü: äèñòàíö³éíå çîíäóâàííÿ Çåìë³ (ÄÇÇ), öèôðîâ³ ìîäåë³ ðåëüºôó (ÖÌÐ) ³ ïîõ³äí³ â³ä íèõ ìàòåð³àëè, à òàêîæ ìåòîäè ãåîñòà- òèñòè÷íîãî àíàë³çó äèñêðåòíèõ äàíèõ, ÿê³ ïðàöþ- þòü ó ãåî³íôîðìàö³éíîìó ñåðåäîâèù³. Ðîçðîáêà óçàãàëüíåíî¿ ìåòîäèêè îö³íêè ñòàíó ´ðóíòó íà îñíîâ³ íàçåìíî¿ òà êîñì³÷íî¿ ³íôîðìàö³¿ º íàäçâè÷àéíî àêòóàëüíîþ ³ äàñòü çìîãó ôàõ³â- öÿì ïðèéìàòè åôåêòèâí³ é îïåðàòèâí³ óï- ðàâë³íñüê³ ð³øåííÿ ùîäî ïîäàëüøî¿ àãðàðíî¿ òåõ- íîëîã³¿ ç ì³í³ìàëüíèìè âèòðàòàìè ÷àñó, ãðîøîâèõ ³ ëþäñüêèõ ðåñóðñ³â. Ïîñòàíîâêà ïðîáëåìè. Á³ëüø³ñòü ñ³ëüñüêîãîñ- ïîäàðñüêî¿ ïðîäóêö³¿ â Óêðà¿í³ îòðèìóþòü çà ðà- õóíîê ³íòåíñèâíîãî âèêîðèñòàííÿ ðîäþ÷îñò³ ´ðóíò³â. Öå íàñàìïåðåä ñòîñóºòüñÿ ÷îðíîçåì³â, ÿê íàéðîäþ÷³øèõ ´ðóíò³â, íà ÿêèõ âèðîáëÿºòüñÿ ïî- íàä äâîõ òðåòèí ñ³ëüñüêîãîñïîäàðñüêî¿ ïðîäóêö³¿. Ò³ëüêè çàâäÿêè ïîòåíö³éí³é ðîäþ÷îñò³ ÷îðíîçåì³â íàøà äåðæàâà ïðàêòè÷íî áåç âíåñåííÿ äîáðèâ çà- áåçïå÷óº âíóòð³øí³ ïîòðåáè ³ ìàº ìîæëèâ³ñòü åêñïîðòóâàòè çíà÷íó ÷àñòèíó çåðíà íà ñâ³òîâèé ðèíîê. ßêùî íå çì³íþâàòè òàêî¿ òåíäåíö³¿, òî ÓÄÊ 332.33.003.13 : 631.4 : 004 ÇÀÑÒÎÑÓÂÀÍÍß ÄÈÑÒÀÍÖ²ÉÍÈÕ ÀÅÐÎÊÎÑÌ²×ÍÈÕ ÌÅÒÎÄ²Â ÄËß ÓÇÀÃÀËÜÍÅÍÎ¯ ÎÖ²ÍÊÈ ÑÒÀÍÓ ¥ÐÓÍÒ²Â ÐÅÃ²ÎÍÓ Ë.Â. Ãåáðèí1, Î.². Ñàõàöüêèé2 1Íàö³îíàëüíèé àâ³àö³éíèé óí³âåðñèòåò, ïðîñï. Êîñìîíàâòà Êîìàðîâà, 1, Êè¿â 03058, Óêðà¿íà, e-mail: gebrin_liliya@mail.ru 2Äåðæàâíà óñòàíîâà “Íàóêîâèé öåíòð àåðîêîñì³÷íèõ äîñë³äæåíü Çåìë³ ²íñòèòóòó ãåîëîã³÷íèõ íàóê ÍÀÍ Óêðà¿íè”, âóë. Î. Ãîí÷àðà, 55á, Êè¿â 01601, Óêðà¿íà, e-mail: sakhatsky@casre.kiev.ua Ïðîàíàë³çîâàíî ñòàí ́ ðóíò³â Çàêàðïàòñüêî¿ îáëàñò³ íà îñíîâ³ êàðòîãðàìè ñòóïåíÿ äåãðàäîâàíîñò³ çåìåëü ñòàíîì íà 2014 ð. Âèçíà÷åíî îñíîâí³ ÷èííèêè çíèæåííÿ ðîäþ÷îñò³ ́ ðóíò³â ñ³ëüñüêîãîñïîäàðñüêèõ óã³äü. Óçàãàëüíåíî íàóêîâ³ ï³äõîäè äî âèçíà÷åííÿ çâ’ÿçêó ì³æ ñïåêòðàëüíèìè êàíàëàìè êîñì³÷íèõ çí³ìê³â ³ âì³ñòîì ïîæèâíèõ ðå÷îâèí ó ´ðóíò³. Â ðåçóëüòàò³ åêñïåðèìåíòó îòðèìàíî ë³í³éí³ ðåãðåñ³éí³ çàëåæíîñò³ ç âèñîêèì çíà÷åííÿì êîåô³ö³ºíòà äåòåðì³íàö³¿ ì³æ ñïåêòðàëüíîþ åíåðãåòè÷íîþ ÿñêðàâ³ñòþ êîæíîãî ï³êñåëÿ ó ñïåêòðàëüíèõ êàíàëàõ (÷åðâîíèé (R), çåëåíèé (G) òà áëàêèòíèé (B)) êîñì³÷íîãî çí³ìêà ñóïóòíèêà Landsat 8 OLI çà áåðåçåíü 2015 ð. ³ ôàêòè÷íèìè ïîêàçíèêàìè âì³ñòó ãóìóñó íà îêðåìèõ ïîëÿõ ó ìåæàõ ìîí³òîðèíãîâèõ ä³ëÿíîê. Âèîêðåìëåíî ä³ëÿíêè áåç íàÿâíîñò³ ðîñëèííîñò³ äëÿ ï³äâèùåííÿ òî÷íîñò³ ìåòîäèêè çà ðåçóëüòàòàìè ðîçðàõóíêó âåãåòàö³éíèõ ³íäåêñ³â (NDVI < 0,12). Íà îñíîâ³ îòðèìàíèõ ðåãðåñ³éíèõ çàëåæíîñòåé ïîáóäîâàíî ïîêàçíèêè ãóìóñó â êîæíî- ìó ï³êñåë³ çí³ìêà ïîëÿ çà ñïåêòðàëüíèìè õàðàêòåðèñòèêàìè ÿñêðàâîñò³ ó ÷åðâîíîìó êàíàëi. Çàïðîïîíîâàíî óçàãàëüíåíó ìåòîäèêó îö³íêè ñòàíó ́ ðóíòó øëÿõîì çàñòîñóâàííÿ àåðîêîñì³÷íî¿ ³íôîðìàö³¿, ÿêà íåîáõ³äíà äëÿ çä³éñíåííÿ àãðîòåõí³÷íèõ çàõîä³â ùîäî ïîêðàùåííÿ ðîäþ÷îñò³ ñ³ëüñüêîãîñïîäàðñüêèõ çåìåëü ³ ïðèéíÿòòÿ ðà- ö³îíàëüíèõ óïðàâë³íñüêèõ ð³øåíü íà ðåã³îíàëüíîìó ð³âí³. Êëþ÷îâ³ ñëîâà: ́ ðóíòè, ãóìóñ, àåðîêîñì³÷í³ ìåòîäè, ñïåêòðàëüí³ õàðàêòåðèñòèêè, êîðåëÿö³ÿ, ë³í³éí³ çàëåæíîñò³, äèñòàíö³éíå çîíäóâàííÿ Çåìë³. 69ISSN 1684-2189 ÃÅÎ²ÍÔÎÐÌÀÒÈÊÀ, 2015, ¹ 3 (55) © Ë.Â. Ãåáðèí, Î.². Ñàõàöüêèé ³ñíóº çàãðîçà ïîñòóïîâîãî âèñíàæåííÿ íàéêðàùèõ ´ðóíò³â êðà¿íè. Áóëî á äóæå íåáåçïå÷íî ïðîäîâ- æóâàòè òàêó ïðàêòèêó, çíàþ÷è, ùî ï³ñëÿ ïåâíî¿ ìåæ³ ïîã³ðøåííÿ ïîêàçíèê³â ´ðóíòè ìîæóòü ñòàòè íåðîäþ÷èìè [3, 7]. Ïîðóøåííÿ îñíîâíèõ çàêîí³â ïðèðîäîêîðèñ- òóâàííÿ â ñ³ëüñüêîìó ãîñïîäàðñòâ³, íåõòóâàííÿ ïðèíöèïàìè ïð³îðèòåòíîñò³ âèêîðèñòàííÿ çåìåëü ïðèçâåëè äî ñêëàäíèõ çì³í â îðãàí³çàö³¿ ïðèðîä- íèõ ³ àíòðîïîãåííèõ ëàíäøàôò³â, ïîðóøåííÿ åêî- ëîã³÷íî¿ ð³âíîâàãè, äåãðàäàö³¿ ´ðóíòîâîãî ïîêðè- âó, ð³çêîãî çíèæåííÿ ïðîäóêòèâíîñò³ êóëüòóð. Çà äàíèìè Ãîëîâíîãî óïðàâë³ííÿ Äåðæçåìàãåíòñòâà ó Çàêàðïàòñüê³é îáëàñò³, íà òåðèòîð³¿ Çàêàðïàòòÿ ïëîùà ïîðóøåíèõ â³äïðàöüîâàíèõ çåìåëü, ùî ï³äëÿãàþòü ðåêóëüòèâàö³¿, äîð³âíþº 950 ãà, òîáòî ñòàíîâèòü 0,1 % çàãàëüíî¿ ïëîù³ îáëàñò³. Âñüîãî íà òåðèòîð³¿ îáëàñò³ ïëîùà äåãðàäîâàíèõ çåìåëü äîð³âíþº áëèçüêî 14,27 òèñ. ãà, ìàëîïðîäóêòèâ- íèõ çåìåëü, ùî ïîòðåáóþòü êîíñåðâàö³¿, – 68,2 òèñ. ãà (ðèñ. 1) [2]. Ó çâ’ÿçêó ç öèì ïåðåä êåð³âíèêàìè ïîñòàº ïè- òàííÿ ïîøóêó äæåðåëà îïåðàòèâíîãî îäåðæàííÿ àêòóàëüíî¿ ïðîñòîðîâî¿ ³íôîðìàö³¿ ïðî ê³ëüê³ñí³ òà ÿê³ñí³ ïîêàçíèêè ñòàíó ñ³ëüñüêîãîñïîäàðñüêèõ çåìåëü, ñòàíó ñ³ëüñüêîãîñïîäàðñüêèõ êóëüòóð ïðî- òÿãîì ïåð³îäó âåãåòàö³¿, àãðîìåòåîðîëîã³÷í³ é á³î- ëîã³÷í³ óìîâè, ùî âïëèâàþòü íà âðîæàé. Â íàø ÷àñ òàêó îïåðàòèâíó ³ äîñòîâ³ðíó ³íôîðìàö³þ ìîæíà îòðèìàòè ò³ëüêè çà äîïîìîãîþ àåðîêîñì³÷- íèõ ìåòîä³â, ÿê³ çàáåçïå÷óþòü îïåðàòèâíèé êîíò- ðîëü ñòàíó ´ðóíò³â ³ ïîñ³â³â, ïðîãíîç óðîæàþ, âè- ð³øåííÿ ³íøèõ çàâäàíü ó ð³çíèõ ãàëóçÿõ ñ³ëüñüêîãî ãîñïîäàðñòâà. Àåðîêîñì³÷í³ ìåòîäè çà ³íôîðìàòèâí³ñòþ íàáàãàòî åôåêòèâí³ø³, í³æ áóäü- ÿêå ³íøå ³íôîðìàö³éíå äæåðåëî. Âîíè äàþòü çìî- ãó îäíîìîìåíòíî îòðèìàòè âåëè÷åçíó ê³ëüê³ñòü ïðîñòîðîâî¿ ³íôîðìàö³¿ ç íåîáõ³äíèì ïðîñòîðîâî- ÷àñîâèì ðîçð³çíåííÿì ³ â³äîáðàæåííÿì ïîâåðõí³ äîñë³äæóâàíî¿ òåðèòîð³¿ â ð³çíèõ ñïåêòðàëüíèõ ä³à- ïàçîíàõ âèïðîì³íþâàííÿ [3]. Ìåòîþ ðîáîòè º ðîçðîáêà óçàãàëüíåíî¿ ìåòî- äèêè îö³íêè ñòàíó ´ðóíòó íà îñíîâ³ íàçåìíî¿ òà êîñì³÷íî¿ ³íôîðìàö³¿, ÿêà áóäå åôåêòèâíèì ³íñòðó- ìåíòàð³ºì ³íôîðìàö³éíîãî çàáåçïå÷åííÿ ³ ï³ä- òðèìêè ïðèéíÿòòÿ óïðàâë³íñüêèõ ð³øåíü ùîäî ìîí³òîðèíãó ´ðóíòîâîãî ïîêðèâó, îñê³ëüêè âèêî- ðèñòàííÿ ïîä³áíèõ ìåòîäèê äàñòü çìîãó êîíêðå- òèçóâàòè âèá³ð àãðîòåõí³÷íèõ çàõîä³â äëÿ ï³äâè- ùåííÿ ðîäþ÷îñò³ ´ðóíòó. Îãëÿä ïîïåðåäí³õ ïóáë³êàö³é. Äëÿ âèð³øåííÿ çàâäàííÿ çàáåçïå÷åííÿ åôåêòèâíîãî ñóïóòíèêîâî- ãî ìîí³òîðèíãó ´ðóíòîâîãî ïîêðèâó ïîòð³áíî çä³éñíèòè íèçêó êîìïëåêñíèõ çàõîä³â. Íàóêîâå îá´ðóíòóâàííÿ ñïîñîá³â âèð³øåííÿ öüîãî ïèòàí- íÿ íàâåäåíî ó ïðàöÿõ â³ò÷èçíÿíèõ ³ çàêîðäîííèõ ó÷åíèõ. Çîêðåìà, ó ñòàòò³ À.Á. À÷àñîâà òà Ä.². Á³äîëàõ [1], ÿê³ äîñë³äæóâàëè çâ’ÿçîê ì³æ âì³ñòîì ãóìóñó òà ÿñêðàâ³ñòþ ïîâåðõí³ ´ðóíòó, âèçíà÷åíî ñò³éêó ¿õ êîðåëÿö³þ, ùî ïîâ’ÿçàíà ç³ çíà÷åííÿìè ÿñêðà- âîñò³ â ÷åðâîí³é ÷àñòèí³ ñïåêòðà çí³ìêà, êîåô³ö³ºíò êîðåëÿö³¿ r = 0,74. À.Â. Øàòîõ³í òà Ì.À. Ëèíä³í [11] óñòàíîâèëè ò³ñíó çàëåæí³ñòü (r = 0,94) ì³æ âì³ñòîì ãóìóñó òà ÿñêðàâ³ñòþ â áëèæíüîìó ³íôðà- ÷åðâîíîìó ñïåêòð³. Î.². Ñàõàöüêèé [8] íàâîäèòü Ðèñ. 1. Õàðàêòåðèñòèêà äåãðàäîâàíîñò³ çåìåëü Çàêàðïàòñüêî¿ îáëàñò³ (ñòàíîì íà 01.01.2014 ð.) 70 ISSN 1684-2189 GEOINFORMATIKA, 2015, ¹ 3 (55) © Ë.Â. Ãåáðèí, Î.². Ñàõàöüêèé ðåçóëüòàòè äîñë³äæåíü ñòàòèñòè÷íî¿ îáðîáêè äà- íèõ, çà ÿêîþ ³ñíóº ë³í³éíà êîðåëÿö³éíà çàëåæí³ñòü ì³æ ñïåêòðàëüíèìè õàðàêòåðèñòèêàìè ó ÷åðâîíî- ìó ñïåêòð³ (r = 0,95) òà áëèæíüîìó ³íôðà÷åðâî- íîìó ñïåêòð³ (r = 0,85) ç ñåðåäí³ì âì³ñòîì ãóìó- ñó. Ñ.Ð. Òðóñêàâåöüêèé [10] âñòàíîâèâ, ùî º ò³ñíèé çâ’ÿçîê ì³æ ñïåêòðàëüíîþ ÿñêðàâ³ñòþ ³ âì³ñòîì ãóìóñó ó ´ðóíò³: r = –0,88 (çåëåíèé ñïåêòð), r = –0,88 (÷åðâîíèé ñïåêòð), r = –0,90 (áëèæí³é ³íôðà÷åðâîíèé ñïåêòð). Ïèòàííÿ ìîí³òîðèíãó îá’ºêò³â íàâêîëèøíüî- ãî ñåðåäîâèùà íà îñíîâ³ áàãàòîñïåêòðàëüíèõ çí³ìê³â òà îö³íþâàííÿ òî÷íîñò³ êëàñèô³êàö³¿ ðîç- ãëÿíóòî ó ñòàòò³ Â.². Ëÿëüêà òà Ì.Î. Ïîïîâà [6]. Òåîðåòè÷í³ ï³äõîäè äî ðîçðàõóíê³â âåãåòàö³é- íèõ ³íäåêñ³â òà ¿õ çàñòîñóâàííÿ ó ñôåð³ ñ³ëüñüêîãî ãîñïîäàðñòâà îá´ðóíòîâàíî ó ïóáë³êàö³ÿõ Â.Â. Êî- çîäåðîâà [3], Ñ.Ñ. Êîõàí [4, 5], Ò.Ñ. ßìåëèíåöü [12], F. Baret, J.V.Rouse, R.E. Crippen, A.R. Huete [13–16]. Îäíàê íåçâàæàþ÷è íà çíà÷í³ äîðîáêè â ïèòàí- íÿõ ñòâîðåííÿ åôåêòèâíîãî ³íñòðóìåíòàð³þ ³íôîð- ìàö³éíîãî çàáåçïå÷åííÿ ³ ï³äòðèìàííÿ óïðàâë³íñü- êèõ ð³øåíü ó ãàëóç³ ñ³ëüñüêîãî ãîñïîäàðñòâà, äîñ³ íå ðîçðîáëåíî ºäèíî¿ ä³þ÷î¿ ìåòîäèêè âèêîðèñ- òàííÿ äàíèõ ÄÇÇ äëÿ îö³íþâàííÿ ñòàíó ´ðóíò³â. Îñíîâíèé çì³ñò ðîáîòè. Ìîí³òîðèíã ïîâåðõíå- âîãî øàðó ´ðóíòó äàº ³íôîðìàö³þ ïðî âåñü ´ðóí- òîâèé ðîçð³ç. Á³ëüø òîãî, ñàìå ïîâåðõíåâèé øàð ´ðóíòó íàé÷àñò³øå õàðàêòåðèçóºòüñÿ ìàêñèìàëü- íèì âì³ñòîì ãóìóñó i ñàìå éîãî âîëîã³ñòü, ãðàíó- ëîìåòðè÷íèé ñêëàä, ù³ëüí³ñòü òà ³íø³ õàðàêòåðèñ- òèêè âèçíà÷àþòü óìîâè âèðîùóâàííÿ ðîñëèí i âðîæàéí³ñòü ïîñ³â³â. Îñíîâíèìè îçíàêàìè, ùî äàþòü çìîãó âèêîíàòè ê³ëüê³ñíå äåøèôðóâàííÿ ´ðóíò³â i ñ³ëüñüêîãîñïîäàðñüêèõ ïîñ³â³â ïî êîñì³÷- íèõ çí³ìêàõ, º ¿õ ÿñêðàâîñò³ â îêðåìèõ çîíàõ ñïåê- òðà. ßê â³äîìî, ãîëîâíîþ îñîáëèâ³ñòþ ´ðóíò³â º íàÿâí³ñòü ó íèõ ãóìóñó, ñò³éêèõ êîëî¿äíèõ ñïî- ëóê. Êîíöåíòðàö³ÿ ãóìóñó, ùî ì³ñòèòü îñíîâíó ÷àñòèíó æèâèëüíèõ åëåìåíò³â ðîñëèí, ó ö³ëîìó âèçíà÷àº ïðèðîäíó ðîäþ÷³ñòü ´ðóíòó. Íàéá³ëüøà ÷àñòèíà ãóìóñó êîíöåíòðóºòüñÿ â ïîâåðõíåâîìó, á³îëîã³÷íî àêòèâíîìó øàð³ ´ðóíòó, äå íàãðîìà- äæóþòüñÿ ðîñëèíí³ ðåøòêè i êîðåí³ ðîñëèí òà ³ñíóþòü ñïðèÿòëèâ³ óìîâè äëÿ æèòòºä³ÿëüíîñò³ îðãàí³çì³â. Ïîòóæí³ñòü öüîãî øàðó ñòàíîâèòü â³ä ê³ëüêîõ äî äåñÿòê³â ñàíòèìåòð³â – ïîðÿäêó 30– 40 ñì (äëÿ ÷îðíîçåì³â). Ãóìóñîâèé øàð äåðíîâî- ï³äçîëèñòèõ ï³ùàíèõ ´ðóíò³â ì³ñòèòü 0,5–0,8 % ãóìóñó, ñ³ðèõ ë³ñîâèõ ñóãëèííèõ ´ðóíò³â – 1,5– 2,7, áóðèõ ë³ñîâèõ ´ðóíò³â – 2, òåìíî-êàøòàíîâèõ ãëèíèñòèõ ó ïîñóøëèâîìó ñòåïó – 1,7–3, ÷îðíî- çåì³â – 3–5, ëó÷íî-÷îðíîçåìíèõ ´ðóíò³â – äî 6,5 %. Ñàìå ãóìóñ äîäàº ´ðóíòó õàðàêòåðíå çàáàð- âëåííÿ â³ä ÷îðíîãî i òåìíî-ñ³ðîãî (ó ÷îðíîçåì³â) äî ñâ³òëî-áóðîãî é íàâ³òü æîâòóâàòî-ïàëåâîãî (ó áóðîçåì³â, çá³äíåíèõ ãóìóñîì). Ñîëîí÷àêîâ³ ´ðóíòè, ùî ìàþòü ñîëüîâó ê³ðêó íà ïîâåðõí³, âè- ãëÿäàþòü ÿñíî-ñ³ðèìè. ßê ñâ³ä÷èòü îãëÿä ïîïåðåäí³õ ïóáë³êàö³é, íà- ÿâí³ñòü ãóìóñó â ´ðóíò³ äîáðå êîðåëþº ç éîãî ãðà- íóëîìåòðè÷íèì ñêëàäîì, ÿêèé, ÿê â³äîìî, âèçíà- ÷àº âîäíî-ô³çè÷í³ âëàñòèâîñò³ ´ðóíòó, çîêðåìà ô³ëüòðàö³éí³, òà ìîæëèâ³ñòü óòðèìóâàòè çàïàñè âîëîãè. Ð³çí³ âèäè äåãðàäàö³¿ ´ðóíò³â ñïðè÷èíþ- þòü çìåíøåííÿ êîíöåíòðàö³¿ ãóìóñó ó âåðõíüîìó á³îëîã³÷íî àêòèâíîìó øàð³ ´ðóíòó. Ç³ çì³íîþ êîí- öåíòðàö³¿ ãóìóñó çì³íþºòüñÿ i çàáàðâëåííÿ âåðõ- íüîãî øàðó ´ðóíòó, ùî íå ìîæå íå âèêëèêàòè çì³íè â ñïåêòðàëüí³é ÿñêðàâîñò³ [1, 8–11]. Äëÿ ðîçðîáêè ìåòîäèêè îö³íêè ñòàíó ´ðóíò³â çà äàíèìè áàãàòîñïåêòðàëüíèõ çí³ìê³â âèêîðèñòî- âóþòü ï³äõ³ä, ùî ïîëÿãàº ó âèâ÷åíí³ çì³í âì³ñòó ãóìóñó, ñêëàäó ´ðóíò³â òà ³íøèõ õàðàêòåðèñòèê ´ðóíòó ç óðàõóâàííÿì ñïåêòðàëüíèõ õàðàêòåðèñ- òèê â³äêðèòîãî ´ðóíòó, òîáòî îñíîâíèì îá’ºêòîì âèâ÷åííÿ áåçïîñåðåäíüî º ´ðóíòè [8]. Ó ö³é ñòàòò³ íàâåäåíî ðåçóëüòàòè äîñë³äæåíü ñòîñîâíî îö³íêè âì³ñòó ãóìóñó çà äàíèìè êîñì³÷- íîãî çí³ìàííÿ ñóïóòíèêà LANDSAT-8 OLI â³äêðèòîãî ´ðóíòó â ìåæàõ òåñòîâèõ ä³ëÿíîê, ÿê³ çíàõîäÿòüñÿ â Çàêàðïàòñüê³é îáëàñò³ ó ìåæàõ óñ³õ ðàéîí³â (â³äîìîñò³ ùîäî âì³ñòó ãóìóñó â ´ðóíòàõ ó ìåæàõ ïîë³ãîí³â íàäàëè ñï³âðîá³òíèêè ÄÏ “Äåðæãðóíòîîõîðîíà” Çàêàðïàòñüêî¿ îáë.). Äëÿ ïðîâåäåííÿ äîñë³äæåíü áóâ âèêîðèñòàíèé çí³ìîê ç ñóïóòíèêà Landsat-8 OLI çà 3 áåðåçíÿ 2015 ð. Çí³ìîê ñóì³ùåíèé ç³ ñõåìîþ ðîçòàøóâàííÿ ðàéî- í³â, äå çíàõîäÿòüñÿ ìîí³òîðèíãîâ³ ä³ëÿíêè (ÌÄ), âêàçàíî ¿õ íîìåðè (äèâ. òàáëèöþ), çã³äíî ç êîîð- äèíàòàìè (ðèñ. 2). Äëÿ êîæíîãî ïîëÿ â åëåêòðîííîìó âèãëÿä³ áóëà íàäàíà àãðîõ³ì³÷íà ³íôîðìàö³ÿ, ùî âêëþ÷àëà óñåðåäíåíå çíà÷åííÿ âì³ñòó ãóìóñó â ìåæàõ ïåâ- íîãî ïîëÿ. Âèáðàíèé ôðàãìåíò òåðèòîð³¿ õàðàêòå- ðèçóºòüñÿ ïîð³âíÿíî îäíîð³äíèìè óìîâàìè ùîäî âîëîãîñò³ ´ðóíò³â ó ïîâåðõíåâîìó øàð³. Öå äàº çìîãó ïðîâåñòè êîðåëÿö³þ ñïåêòðàëüíèõ â³äáèâ- íèõ õàðàêòåðèñòèê êàíàë³â êîñìîçí³ìêà ³ç âì³ñòîì ãóìóñó â ´ðóíò³. Ðèñ. 2. Êàðòîñõåìà ðàéîí³â ³ç çàçíà÷åíèìè ïîðÿäêîâèìè íîìåðàìè ìîí³òîðèíãîâèõ ä³ëÿíîê 71ISSN 1684-2189 ÃÅÎ²ÍÔÎÐÌÀÒÈÊÀ, 2015, ¹ 3 (55) © Ë.Â. Ãåáðèí, Î.². Ñàõàöüêèé Ñåðåäí³ çíà÷åííÿ ñïåêòðàëüíî¿ åíåðãåòè÷íî¿ ÿñêðàâîñò³ ïî êàíàëàõ çí³ìêà ó ìåæàõ ìîí³òîðèíãîâèõ ä³ëÿíîê Ïðèì³òêè: G – ôàêòè÷íèé ïîêàçíèê ãóìóñó; Pn – ê³ëüê³ñòü ï³êñåë³â; S – óòâîðåíà ïëîùà çà ê³ëüê³ñòþ âçÿòèõ ï³êñåë³â. Çà íîðìîâàíèì âåãåòàö³éíèì ³íäåêñîì NDVI áóëî âèêîðèñòàíî ïîëÿ, â ìåæàõ ÿêèõ ðîñëèíí³ñòü ìàéæå â³äñóòíÿ (³íäåêñ NDVI < 0). ßê ïîêàçóþòü ðåçóëüòàòè âèì³ð³â, ïîâí³ñòþ óñóíóòè âïëèâ ðîñ- ëèííîñò³ áóëî íåìîæëèâî. Ì³í³ìàëüí³ çíà÷åííÿ NDVI âèù³ çà íóëü. Òîìó áóëî âçÿòî ³íøèé ïîêàç- íèê NDVI < 0,140, çà ïåðåâàæíî¿ á³ëüøîñò³ NDVI < 0,12. Äàë³ â ìåæàõ ñàìå òàêèõ ïîë³â áóëè âèçíà- ÷åí³ óñåðåäíåí³ çíà÷åííÿ ³íòåíñèâíîñò³ ñïåêòðàëü- íî¿ ÿñêðàâîñò³ ïî êàíàëàõ çí³ìêà Landsat-8 OLI (03.03.2015) ó ìåæàõ ïîë³â ÌÄ (äèâ. òàáëèöþ). Ñòàòèñòè÷íà îáðîáêà ñóïóòíèêîâèõ ³ â³äïîâ³ä- íèõ íàçåìíèõ äàíèõ ïîêàçàëà ÷³òêó êîðåëÿö³éíó çàëåæí³ñòü ì³æ ñïåêòðàëüíèìè õàðàêòåðèñòèêàìè ÿñêðàâîñò³ êîñìîçí³ìêà Landsat-8 OLI (03.03.2015) ó ÷åðâîí³é, çåëåí³é òà áëàêèòí³é çîíàõ (ðèñ. 3) ³ ñåðåäí³ì ïîêàçíèêîì âì³ñòó ãóìóñó äëÿ êîíêðåò- íèõ ïîë³â ó ìåæàõ ÌÄ. Çà çàëåæí³ñòþ ñïåêòðàëüíèõ õàðàêòåðèñòèê ÿñêðàâîñò³ êîñìîçí³ìêà Landsat-8 OLI ó ÷åðâîí³é çîíi (ðèñ. 3, à) â³ä ñåðåäíüîãî ïîêàçíèêà âì³ñòó ãóìóñó, ùî ìàº äîñèòü âåëèêèé ñòóï³íü êîðåëÿö³¿ íà ð³âí³ 0,732, äëÿ êîæíîãî ï³êñåëÿ çîáðàæåííÿ âèçíà÷åíî âì³ñò ãóìóñó â ìåæàõ îêðåìèõ ïîë³â (çà óìîâè, ùî çíà÷åííÿ NDVI ó ï³êñåë³ ìåíøå çà íóëü, òîáòî ìàéæå â³äñóòíÿ ðîñëèíí³ñòü) (ðèñ. 4). Îòæå, òàêèé ï³äõ³ä, ñòàòèñòè÷íî óçàãàëüíåíèé çà ê³ëüêîìà ñïåêòðàëüíèìè êàíàëàìè òà ÷àñîâèìè Номер МД Назва та координати МД G, % Канал Pn ВІ, NDVI S, м2 B G R NIR 1 NIR 2 20 Велика Добронь (48°27′34,02′′– 22°12′48,66′′) 0,55 9227 8480 8567 11350 13503 24 0,089 3509,4 21 Хуст (48°10′51,0′′– 23°15′38,58′′) 0,55 9716 9065 9091 10788 10806 19 0,114 2352,1 7 Виноградів (48°08′10,32′′– 23°00′19,68′′) 1,58 9459 8886 8915 12308 12861 16 0,115 2217,2 19 Соломонове (48°31′26,04′′– 22°12′48,66′′) 1,86 9342 8656 8679 12708 13684 22 0,004 2473,8 3 Бовтрадь (48°20′48,0′′– 22°24′39,72′′) 2,07 9236 8660 8672 13752 13864 24 0,123 2466,8 18 Середнє (48°31′26,04′′– 22°30′26,64′′) 2,07 9140 8576 8677 13196 14016 19 0,013 2378,9 11 Довге (48°21′9,54′′– 23°15′13,5′′) 2,17 9125 8488 8562 11883 12564 19 0,145 1983,2 1 Астей (48°10′5,04′′– 22°34′26,46′′) 2,24 9079 8430 8465 11806 13773 12 0,107 1446,8 6 Велика Копаня (48°10′52,68′′ – 23°08′31,20′′) 2,38 9173 8511 8527 11616 12340 16 0,111 2042,7 4 Ужок (48°59′29,7′′– 22°52′3,06′′) 2,55 8569 7997 8053 12348 12912 20 0,008 2373,6 2 Мужієве (48°10′32,04′′ – 22°43′33,12′′) 2,58 8885 8002 8028 10123 10926 24 0,103 2853,1 12 Вучкове (48°29′47,1′′– 23°29′22,32′′) 2,62 8625 7982 8050 10167 10729 16 0,105 1953,3 15 Тур’я Ремета (48°42′16,32′′–22°36′51,6′′) 2,69 8800 8169 8193 12022 12629 16 0,125 2138,1 17 Поляна (48°36′41,52′′– 22°57′42,54′′) 3,06 8812 8152 8169 11619 12060 18 0,014 2159,6 14 Ракошин (48°28′29,4′′– 22°36′4,14′′) 3,17 9177 8492 8548 11393 12699 26 0,012 3619,8 22 Гать (48°18′10,02′′– 22°38′20,70′′) 3,65 9002 8104 8150 11212 11761 24 0,100 2871,9 16 Голубине (48°33′47,28′′ – 22°57′29,22′′) 3,93 8804 8118 8232 11105 13387 24 0,126 3324,6 9 Верхня Грабівниця (48°44′26,76′′–23°00′2,70′′) 3,96 8529 7826 7856 10915 11382 15 0,111 1500,1 5 Волосянка (48°59′36,66′′– 22°45′27,12′′) 4,20 8482 7739 7787 10891 12470 24 0,116 3260,0 10 Кушниця (48°25′30,18′′– 23°15′42,66′′) 4,38 8792 7998 8111 10741 12888 26 0,105 3662,7 8 Верхні Ворота (48°43′24,78′′–23°11′6,54′′) 4,55 8462 7746 7810 11361 12608 24 0,124 3362,2 13 Подобовець (48°40′38,1′′– 23°17′18,66′′) 4,79 8258 7368 7444 9693 10781 27 0,109 3756,2 72 ISSN 1684-2189 GEOINFORMATIKA, 2015, ¹ 3 (55) © Ë.Â. Ãåáðèí, Î.². Ñàõàöüêèé Ðèñ. 3. Ë³í³éí³ ðåãðåñ³éí³ çàëåæíîñò³ ì³æ ñïåêòðàëüíîþ åíåðãåòè÷íîþ ÿñêðàâ³ñòþ ó ÷åðâîíîìó (à), çåëåíîìó (á) òà áëà- êèòíîìó (â) êàíàëàõ ³ âì³ñòîì ãóìóñó (H) çà 03.03. 2015 ð. à á â Ðèñ. 4. Ñòàäi¿ îáðîáêè çí³ìêà Landsat-8 OLI: a – ïî÷àòêîâå ñèíòåçîâàíå çîáðàæåííÿ ïîëÿ; á – çá³ëüøåíå çîáðàæåííÿ îêðåìîãî ïîëÿ ç ðåçóëüòàòàìè îáðîáêè çà êîæíèì ï³êñåëåì çí³ìêà; íàâåäåíî ïîêàçíèê âì³ñòó ãóìóñó, âèçíà÷åíèé çà ïîáóäîâàíîþ ðåãðåñ³éíîþ çàëåæí³ñòþ ó ÷åðâîíîìó êàíàëi çí³ìêà à á 73ISSN 1684-2189 ÃÅÎ²ÍÔÎÐÌÀÒÈÊÀ, 2015, ¹ 3 (55) © Ë.Â. Ãåáðèí, Î.². Ñàõàöüêèé ðÿäàìè êîñì³÷íèõ áàãàòîñïåêòðàëüíèõ çí³ìê³â äî- ñë³äæóâàíî¿ òåðèòîð³¿, ìîæå áóòè çàñòîñîâàíèé äëÿ îö³íþâàííÿ âì³ñòó ãóìóñó â ´ðóíòàõ ç óðàõóâàí- íÿì ðåçóëüòàò³â êîñì³÷íîãî çí³ìàííÿ iç çíà÷íîþ äåòàë³çàö³þ â ìåæàõ ïîë³â îêðåìèõ ãîñïîäàðñòâ. Òàêà ìåòîäèêà äàñòü çìîãó îòðèìóâàòè îïåðàòèâ- íó ³íôîðìàö³þ ïðî ñòàí ´ðóíòó òà ïðèéìàòè äîö³ëüí³ óïðàâë³íñüê³ ð³øåííÿ ùîäî çàñòîñóâàííÿ ïðàâèëüíî¿ àãðàðíî¿ òåõíîëîã³¿. Âèñíîâêè. Ó ìåæàõ ïîë³ãîí³â äîñë³äæåíü â ðåçóëüòàò³ ñóì³ñíî¿ îáðîáêè ñóïóòíèêîâèõ òà íà- çåìíèõ äàíèõ îòðèìàíî êîðåëÿö³éí³ çàëåæíîñò³ ì³æ ñïåêòðàëüíîþ åíåðãåòè÷íîþ ÿñêðàâ³ñòþ ó âèáðàíèõ êàíàëàõ äëÿ êîæíîãî ï³êñåëÿ êîñìî- çí³ìêà òà âì³ñòîì ãóìóñó â ´ðóíòàõ: y(R) = 0,732, y(G) = 0,702, y(B) = 0,673. Ï³äòâåðäæåíî, ùî ÷åð- âîíèé êàíàë ìàº íàéâèùèé êîåô³ö³ºíò êîðåëÿö³¿ ç ïîì³æ ³íøèõ ñïåêòðàëüíèõ êàíàë³â. Âèçíà÷åíî ïîêàçíèê ãóìóñó â êîæíîìó ï³êñåë³ çí³ìêà çà ïîáóäîâàíèìè ðåãðåñ³éíèìè çàëåæíîñ- òÿìè ó ÷åðâîíîìó êàíàë³. Òàê, äëÿ ÌÄ 19 Ñîëî- ìîíîâå ç ôàêòè÷íèì ïîêàçíèêîì âì³ñòó ãóìóñó 1,86 (ñòàíîì íà 2013 ð.) éîãî çíà÷åííÿ âàð³þþòü â³ä 0,67 äî 1,34, ùî âêàçóº íà ³ñòîòíå çìåíøåííÿ ïîêàçíèêà ðîäþ÷îñò³ ñòàíîì íà 2015 ð. Íàâåäåí³ ðåçóëüòàòè ñâ³ä÷àòü ïðî ìîæëèâ³ñòü âèêîðèñòàííÿ êîñì³÷íèõ çí³ìàíü ç ìåòîþ äåòàëü- í³øîãî êàðòóâàííÿ ïàðàìåòð³â ́ ðóíò³â ó ìåæàõ îê- ðåìèõ ïîë³â, ãîñïîäàðñòâ ³ ðàéîí³â äëÿ ïðèéíÿòòÿ ð³øåíü ùîäî ÿê³ñíîãî ïîêðàùåííÿ ñòàíó ´ðóíòó. 1. À÷àñîâ Â.À. Èñïîëüçîâàíèå ìàòåðèàëîâ êîñìè÷åñêîé è íàçåìíîé öèôðîâîé ôîòîñúåìîê äëÿ îïðåäåëåíèÿ ñî- äåðæàíèÿ ãóìóñà â ïî÷âàõ / Â.À. À÷àñîâ, Ä.È. Áèäî- ëàõ // Ïî÷âîâåäåíèå. – 2008. – ¹ 3. – Ñ. 280–286. 2. ²íôîðìàö³éíî-àíàë³òè÷íèé çâ³ò ïðî ìîí³òîðèíã äîâê³ë- ëÿ â Çàêàðïàòñüê³é îáëàñò³ çà 2013 ð³ê [Åëåêòðîííèé ðåñóðñ]. Ðåæèì äîñòóïà: http://www.ecozakarpat.gov.ua/ pageid=1687 (äàòà çâåðíåííÿ: 22.05.2015). 3. Êîçîäåðîâ Â.Â. Àýðîêîñìè÷åñêîå çîíäèðîâàíèå ïî÷- âåííî-ðàñòèòåëüíîãî ïîêðîâà: ìîäåëè, àëãîðèòìè÷å- ñêîå è ïðîãðàììíîå îáåñïå÷åíèå, íàçåìíàÿ âàëèäà- öèÿ / Â.Â. Êîçîäåðîâ, Å.Â. Äìèòðèåâ // Èññëåäîâàíèÿ Çåìëè èç Êîñìîñà. – 2010. – ¹ 1. – Ñ. 69–86. 4. Êîõàí Ñ.Ñ. Âåãåòàö³éí³ ³íäåêñè â³äáèòòÿ / Ñ.Ñ. Êî- õàí // Íàóê. â³ñíèê. ÍÀÓ. – 2005. – Âèï. 83. – Ñ. 332–336. 5. Êîõàí Ñ.Ñ. Çàñòîñóâàííÿ ïðîñòîðîâèõ ïîë³ïøóâàëü- íèõ ïåðåòâîðåíü êîñì³÷íèõ çí³ìê³â òà ôîðìóâàííÿ ïîõ³äíèõ çîáðàæåíü äëÿ äîñë³äæåííÿ àãðîðåñóðñ³â / Ñ.Ñ. Êîõàí // Â³ñí. ãåîäåç³¿ òà êàðòîãðàô³¿. – 2010. – ¹ 3. – Ñ. 22–27. 6. Ëÿëüêî Â.². Ñòàí òà ïåðñïåêòèâè ðîçâèòêó äèñòàíö³é- íèõ ìåòîä³â äîñë³äæåííÿ Çåìë³ â Óêðà¿í³ / Â.². Ëÿëüêî, Ì.Î. Ïîïîâ // Ãåîë. æóðí. – 2011. – ¹ 1. – Ñ. 50–58. 7. Íîñêî Á.Ñ. Îñîáëèâîñò³ àíòðîïîãåííî¿ åâîëþö³¿ ïî- æèâíîãî ðåæèìó ÷îðíîçåì³â / Á.Ñ. Íîñêî // Â³ñíèê ÕÍÀÓ. – 2008. – ¹ 1. – Ñ.79–84. 8. Ñàõàöüêèé Î.². Äîñâ³ä âèêîðèñòàííÿ ñóïóòíèêîâèõ äà- íèõ äëÿ îö³íêè ñòàíó ́ ðóíò³â ç ìåòîþ ðîçâ’ÿçàííÿ ïðè- ðîäîðåñóðñíèõ çàäà÷ / Î.². Ñàõàöüêèé // Äîï. ÍÀÍ Óê- ðà¿íè. – 2008. – ¹ 3. – Ñ. 109–115. 9. Ñó÷àñíèé ñòàí ́ ðóíòîâîãî ïîêðèâó Óêðà¿íè ³ íåâ³äêëàäí³ çàõîäè ç éîãî îõîðîíè / Ì.Â. Çóáåöü, Ñ.À. Áàëþê, Â.Â. Ìåäâåäºâ òà ³í. // Àãðîõ³ì³ÿ ³ ´ðóíòîçíàâñòâî. Ì³æâ³ä. òåìàò. íàóê. çá. Êí. 1. Ñïåöâèï. äî VIII ç’¿çäó ÓÒÃÀ (Æèòîìèð, 5–9 ëèïíÿ 2010 ð.). – Õ., 2010. – Ñ. 7–17. 10. Òðóñêàâåöüêèé Ñ.Ð. Âèêîðèñòàííÿ áàãàòîñïåêòðàëüíî- ãî êîñì³÷íîãî ñêàíóâàííÿ òà ãåî³íôîðìàö³éíèõ ñèñòåì ó äîñë³äæåíí³ ´ðóíòîâîãî ïîêðèâó Ïîë³ññÿ Óêðà¿íè: àâòîðåô. äèñ. … êàíä. ñ.-ã. íàóê: ñïåö. 03.00.18 “¥ðóí- òîçíàâñòâî”. – Õàðê³â, 2006. – 24 ñ. 11. Øàòîõèí À.Â. Ñîïðÿæåííîå èçó÷åíèå ÷åðíîçåìîâ Äîíáàññà íàçåìíûìè è äèñòàíöèîííûìè ìåòîäàìè / À.Â. Øàòîõèí, Ì.À. Ëûíäèí // Ïî÷âîâåäåíèå. – 2001. – ¹ 9. – Ñ. 1037–1044. 12. ßìåëèíåöü Ò.Ñ. Çàñòîñóâàííÿ ãåîãðàô³÷íèõ ³íôîðìà- ö³éíèõ ñèñòåì ó ´ðóíòîçíàâñòâ³: Íàâ÷. ïîñ³á. / Ò.Ñ. ßìåëèíåöü. – Ëüâ³â: Âèä-âî Íàö. óí-òó ³ì. ². Ôðàíêà, 2008. – 194 ñ. 13. Baret F. Potentials and limits of vegetation indices for LAI and APAR assessment / F. Baret, G. Guyot // Remote Sens. Environ. – 1991. – V. 35. – P. 161–173. 14. Crippen R.E. Calculating the vegetation index faster / R.E. Crippen // Remote sens. Environ. – 1990. – V. 34, issue 1. – P. 71–73. 15. Huete A.R. Normalization of multidirectional red and near– red reflectance with the SAVI / A.R. Huete, G. Hua, J. Qi, A. Chehbouni, W.J.D. van Leeuwen // Remote sens. Environ..– 1992. – V. 41, issues 2–3. – P. 143–154. 16. Rouse J.W. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS / J.W. Rouse, R.H. Haas., J.A. Schell, D.W. Deering // Proceed. Third Earth Resources Technology Satellite-1 Symposium, NASA SP-351. – Greenbelt. – 1974. – P. 3010–3017. Íàä³éøëà äî ðåäàêö³¿ 05.06.2015 ð. 74 ISSN 1684-2189 GEOINFORMATIKA, 2015, ¹ 3 (55) © Ë.Â. Ãåáðèí, Î.². Ñàõàöüêèé ÈÑÏÎËÜÇÎÂÀÍÈÅ ÄÈÑÒÀÍÖÈÎÍÍÛÕ ÀÝÐÎÊÎÑÌÈ×ÅÑÊÈÕ ÌÅÒÎÄÎÂ ÄËß ÎÁÙÅÉ ÎÖÅÍÊÈ ÑÎÑÒÎßÍÈß ÏÎ×Â ÐÅÃÈÎÍÀ Ë.Â. Ãåáðèí1, Î.È. Ñàõàöêèé2 1Íàöèîíàëüíûé àâèàöèîííûé óíèâåðñèòåò, ïðîñï. Êîñìîíàâòà Êîìàðîâà, 1, Êèåâ 03058, Óêðàèíà, e-mail: gebrin_liliya@mail.ru 2Ãîñóäàðñòâåííîå ïðåäïðèÿòèå “Íàó÷íûé Öåíòð àýðîêîñìè÷åñêèõ èññëåäîâàíèé Çåìëè Èíñòèòóòà ãåîëîãè÷åñêèõ íàóê Íàöèîíàëüíîé àêàäåìèè íàóê Óêðàèíû”, óë. Î. Ãîí÷àðà, 55á, Êèåâ 01601, Óêðàèíà, e-mail: sakhatsky@casre.kiev.ua Äàí àíàëèç ñîñòîÿíèÿ ïî÷â Çàêàðïàòñêîé îáëàñòè íà îñíîâàíèè êàðòîãðàììû ñòåïåíè äåãðàäàöèè çåìåëü íà 2014 ã. Îïðåäåëåíû îñíîâíûå ôàêòîðû ñíèæåíèÿ ïëîäîðîäèÿ ïî÷â ñåëüñêîõîçÿéñòâåííûõ óãîäèé. Îáîáùåíû íàó÷íûå ïîäõîäû ê îïðåäåëåíèþ ñâÿçè ìåæäó ñïåêòðàëüíûìè êàíàëàìè êîñìè÷åñêèõ ñíèìêîâ è ñîäåðæàíèåì ïèòàòåëüíûõ âåùåñòâ â ïî÷âå. Â ðåçóëüòàòå ýêñïåðèìåíòà ïîëó÷åíû ëèíåéíûå ðåãðåññèîííûå çàâèñèìîñòè ñ âûñîêèì çíà÷åíèåì êîýôôèöèåíòà äåòåðìèíàöèè ìåæäó ñïåêòðàëüíîé ýíåðãåòè÷åñêîé ÿðêîñòüþ êàæäîãî ïèê- ñåëà â ñïåêòðàëüíûõ êàíàëàõ (êðàñíûé (R), çåëåíûé (G) è ãîëóáîé (B)) êîñìè÷åñêîãî ñíèìêà ñïóòíèêà Landsat 8 OLI çà ìàðò 2015 ã. è ôàêòè÷åñêèìè ïîêàçàòåëÿìè ñîäåðæàíèÿ ãóìóñà íà îòäåëüíûõ ïîëÿõ â ïðåäåëàõ ìîíèòîðèíãîâûõ ó÷àñòêîâ (ÌÄ). Âûäåëåíû ó÷àñòêè áåç íàëè÷èÿ ðàñòèòåëüíîñòè äëÿ ïîâûøåíèÿ òî÷íîñòè ìå- òîäèêè ïî ðåçóëüòàòàì ðàñ÷åòà âåãåòàöèîííûõ èíäåêñîâ (NDVI < 0,12). Íà îñíîâàíèè ïîëó÷åííûõ êîððåëÿöè- îííûõ çàâèñèìîñòåé îïðåäåëåíû ïîêàçàòåëè ãóìóñà äëÿ îòäåëüíûõ ïîëåé â êàæäîì ïèêñåëå ñíèìêà ïî ñïåê- òðàëüíûì õàðàêòåðèñòèêàì â êðàñíîì êàíàëå. Ïðåäëîæåíà îáùàÿ ìåòîäèêà îöåíêè ñîñòîÿíèÿ ïî÷âû ïóòåì ïðèìåíåíèÿ àýðîêîñìè÷åñêîé èíôîðìàöèè, íåîáõîäèìîé äëÿ îñóùåñòâëåíèÿ àãðîòåõíè÷åñêèõ ìåð ïî óëó÷øå- íèþ ïëîäîðîäèÿ ñåëüñêîõîçÿéñòâåííûõ çåìåëü è ïðèíÿòèÿ ðàöèîíàëüíûõ óïðàâëåí÷åñêèõ ðåøåíèé íà ðåãèî- íàëüíîì óðîâíå. Êëþ÷åâûå ñëîâà: ïî÷âû, ãóìóñ, àýðîêîñìè÷åñêèå ìåòîäû, ñïåêòðàëüíûå õàðàêòåðèñòèêè, êîððåëÿöèÿ, ëèíåéíûå çàâèñèìîñòè, äèñòàíöèîííîå çîíäèðîâàíèå Çåìëè. APPLICATION OF REMOTE SENSING DATA FOR OVERALL ASSESSMENT OF REGION SOILS L.V. Gebrin1, O.I. Sakhatsky2 1National Aviation University, 1 Kosmonavta Komarova Ave., Kyiv 03058, Ukraine, e-mail: gebrin_liliya@mail.ru 2State Institution “Centre for Aerospace Research of the Earth of the Institute of Geology, NAS of Ukraine”, 55b Gonchara Str., Kyiv 01601, Ukraine, e-mail: sakhatsky@casre.kiev.ua Purpose. The developed generalized methods of assessment of soil based on ground and space information could be an effective toolkit providing information and supporting management decisions for soil monitoring. Application of such techniques would result in proper use of agronomic measures for improving soil fertility, providing specific information about the state of soil of the areas. Design/methodology/approach. The experimental studies were conducted using software Erdas Imagine 2014 for radiometric calibration and atmospheric correction of the image, as well as for determining the spectral signatures and data of spectral channels to further define the correlation dependency and humus definition pixels in each image. With the assistance of the software ArcGis was created mapped schemes of investigated territory. Findings. This article reveals close correlation with a high determination coefficients between the spectral energy brightness of each pixel in the channels (red R = 0,732, R = 0,673 green and blue R = 0,702) of satellite images Landsat 8 OLI and the actual indicator of humus content (Hav. = 2,12) within the monitored areas of the administrative units of Transcarpathian region. The average vegetation indices of the studied area were determined (NDVI < 0, 12), as well as the value of humus in each pixel of image spectral characteristics in the red channel. Thus example, for MD 19 Solomonove, with the indicator of actual humus content of 1,86 (as of 2013), a predictive indicator of humus was found in the range of 0,67 to 1,34, which suggests a significant reduction in soil fertility on the area as of 2015. Practical value/implications. The study confirmed that the soils of Ukraine and its separate regions (Transcarpathian), quickly degrade and lose their nutritional value, especially humus. This trend makes them unsuitable for further use for agriculture, indicating the decline of agro-industrial complex as a whole. Ground methods of monitoring the crops condition are certainly effective, but it is a time-consuming expensive process. The generalized method of soil assessment that based on aerospace research is an efficient and reliable mechanism of management decision making sustainable agriculture. Keywords: soils, humus content, aerospace methods, spectral characteristics, correlation, linear dependence, remote sensing of the Earth. 75ISSN 1684-2189 ÃÅÎ²ÍÔÎÐÌÀÒÈÊÀ, 2015, ¹ 3 (55) © Ë.Â. Ãåáðèí, Î.². Ñàõàöüêèé References: 1. Achasov V.A., Bidolakh D.I. Ispol’zovanie materialov kosmicheskoj i nazemnoj cifrovoj fotos’emok dlja opredelenija soderzhanija gumusa v pochvah [The use of satellite and terrestrial digital photo opportunities for the determination of humus in the soil]. Eurasian Soil Science, 2008, no. 3, pp. 280-286. 2. Informatsiyno-analitychnyy zvit pro monitorynh dovkillya v Zakarpats’kiy oblasti za 2013 rik [The Information-analytical report of environmental monitoring of Transcarpathian region in 2013]. Available at: http://www ecozakarpat.gov.ua/page id=1687/ (Accessed: 22 May 2015). 3. Kozoderov V.V., Dmitriev E.V. Ajerokosmicheskoe zondirovanie pochvenno-rastitel’nogo pokrova: modeli, algoritmicheskoe i programmnoe obespechenie, nazemnaja validacija [The aerospace sensing land cover: models, algorithms and software, ground validation]. Moscow, Issledovanija Zemli iz Kosmosa, 2010, no. 1, pp. 69-86. 4. Kohan S.S. Vehetatsiyni indeksy vidbyttya [The Vegetation index reflection]. Proceedings of the National Aviation University, 2005, issue 83, pp. 332-336. 5. Kohan S.S. Zastosuvannya prostorovykh polipshuval’nykh peretvoren’ kosmichnykh znimkiv ta formuvannya pokhidnykh zobrazhen’ dlya doslidzhennya ahroresursiv [The use of spatial transformations improvements satellite images and forming derivative images for the study of agrarian resources]. Visnyk heodeziyi ta kartohrafiyi, 2010, no. 3, pp. 22- 27. 6. Ljalko V.²., Popov M.O. Stan ta perspektyvy rozvytku dystantsiynykh metodiv doslidzhennya Zemli v Ukrayini [The state and prospects of development of Earth of remote sensing methods in Ukraine] Kiev, Geological Journal, 2011, no. 1, pp. 50-58. 7. Nosko B.S. Osoblyvosti antropogennoi’ evoljucii’ pozhyvnogo rezhymu chornozemiv [The features of human evolution of black soil nutrient regime]. Harkiv, Visnyk KhNAU 2008, no.1, pp.79-84. 8. Sakhatsky O.². Dosvid vykorystannya suputnykovykh danykh dlya otsinky stanu gruntiv z metoyu rozvyazannya pryrodoresursnykh zadach [The experience of using satellite data for the assessment of soil to solve natural resource problems]. Dopovidi Natsional’noyi akademiyi nauk Ukrayiny, Kiev, 2008, no. 3, pp. 109-115. 9. Zubec M.V., Baljuk S.A., Medvedjev V.V., Grekov V.O. Suchasnyy stan gruntovoho pokryvu Ukrayiny i nevidkladni zakhody z yoho okhorony [The current state of soil Ukraine and urgent measures for its protection]. Agrochemistry and soil science. Collected papers, Kharkiv, 2010, pp.7-17. 10. Truskaveckij S.R. Vykorystannya bahatospektral’noho kosmichnoho skanuvannya ta heoinformatsiynykh system u doslidzhenni gruntovoho pokryvu Polissya Ukrayiny [The using multispectral satellite scanning and GIS in the study of soil Polissya Ukraine] Avtoref. dys. ... kand. s.-g. nauk. Harkiv, 2006, 24 p. 11. Shatohin A.V., Lyndin M.A. Soprjazhennoe izuchenie chernozemov Donbassa nazemnymi i distancionnymi metodami [The dual study of soils of Donbass based on ground and remote sensing methods]. Eurasian Soil Science, Kiev, 2001, no. 9, pp. 1037-1044. 12. Jamelynec T.S. Zastosuvannya geografichnyh informacijnyh system u gruntoznavstvi [The application of GIS in Soil]. Lviv, Vydavnycztvo Nacionalnogo universytetu imeni Ivana Franka, 2008, 194 p. 13. Baret F., Guyot G. Potentials and limits of vegetation indices for LAI and APAR assessment. Remote sens. Environ., 1991, vol. 35, pp. 161-173. 14. Crippen R.E. Calculating the vegetation index faster. Remote sens. Environ., 1990, pp. 71-73. 15. Huete A.R., Hua G., Normalization of multidirectional red and near red reflectance with the SAVI. Remote sens. Environ., 1992, vol. 40, pp. 1-20. 16. Rouse J.W., Haas R.H., Schell J.A., [et al.]. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. Proceedings. Third Earth Resources Technology Satellite-1 Sympos., NASA SP-351, Greenbelt, 1974, pp. 3010-3017. Received 05/06/2015

Застосування дистанційних аерокосмічних методів для узагальненої оцінки стану ґрунтів регіону

Institution

Similar Items