«Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе»

Разработка техники индексирования при прямом спектральном зондировании почв для цели мониторинга

УДК: 504.064
DOI: 10.33285/2411-7013-2023-5(314)-10-18

Авторы:

¹ Самарский государственный технический университет, Самара, Россия

Ключевые слова: мониторинг почв, индекс состояния, спектральное зондирование, хемометрика

Аннотация:

За последнее десятилетие метод зондовой спектроскопии стал широко использоваться для прогнозирования характеристик почвенного покрова, поскольку он более эффективен, чем традиционные методы исследования, прост в применении и сравнительно быстр в реализации мониторинговых мероприятий. Получаемая информация при прямом спектральном зондировании подлежит математической обработке массивов спектральных характеристик, что зачастую затруднительно. Оптимизация работы с системами многофакторной оценки состояния почв и повышения точности метода может быть реализована путем индексирования, позволяющего с помощью установленных опытным путем расчетных критериев оценивать качество исследуемого объекта. В работе приводится способ применения метода индексирования при прямом контактном спектральном зондировании почв, аналогичного применяемому при дистанционном зондировании Земли, для оперативного контроля их состояния, определения уровня загрязнения и предотвращения возможной деградации. Разработан вариант индекса для определения содержания фосфора в почве.

Список литературы:

1. Kurbanov R.K., Zakharova N.I. Application of Vegetation Indexes to Assess the Condition of Crops // Agricultural Machinery and Technologies. – 2020. – Vol. 14, No. 4. – P. 4–11. – DOI: 10.22314/2073-7599-2020-14-4-4-11
2. Будаговская О.Н. Экспериментальная оптимизация спектрального состава излучателей комбинированного оптического прибора для оценки функционального состояния листьев растений по критериям удельной фотосинтетической активности и относительному содержанию хлорофилла // Наука и образование. – 2022. – Т. 5, № 2. – С. 261.
3. Довлатов И.М., Юферев Л.Ю. Анализ спектров поглощения электромагнитного излучения пигментами растений // Инновации в сельском хоз-ве. – 2019. – № 2(31). – С. 146–153.
4. Идентификация концентрации фотосинтетических пигментов в листьях растений с использованием данных дистанционного зондирования Земли / М.А. Игнатова, Б.Л. Козловский, П.А. Дмитриев [и др.] // Биоразнообразие, рациональное использование биологических ресурсов и биотехнологии: материалы Междунар. науч.-практ. онлайн-конф., Астрахань, 08 дек. 2020 г. – Астрахань: Издат. дом "Астраханский ун-т", 2021. – С. 6–9.
5. Бурынин Д.А., Смирнов А.А. Обзор технических средств неинвазивного мониторинга состояния растений, использующих методы гиперспектральной визуализации // Электротехнологии и электрооборудование в АПК. – 2021. – Т. 68, № 2(43). – С. 54–61. – DOI: 10.22314/2658-4859-2021-68-2-54-61
6. Коротков А.А., Астапов А.Ю. Вегетационный индекс NDVI для мониторинга растительности // Наука и образование. – 2020. – Т. 3, № 3. – С. 131.
7. Как свет показывает здоровье растений. – URL: https://blog.onesoil.ai/ru/what-is-ndvi (дата обращения 10.04.2023).
8. Исследование и разработка карт NDVI по космическим снимкам и данным с беспилотных летательных аппаратов / Б.Х. Шаймарданова, М.Е. Рахымбердина, Б. Апшикур [и др.] // Вестн. Восточно-Казахстанского гос. техн. ун-та им. Д. Серикбаева. – 2019. – № 4. – С. 51–57.
9. Джиоева Г.Ф., Босиева О.И., Плиева Е.А. Загрязненность почв – антропогенный фактор деградации // Инновационные технологии пр-ва и перераб. сельскохозяйств. продукции: материалы Всерос. науч.-практ. конф. в честь 90-летия фак. технолог. менеджмента. – Владикавказ: Горский гос. аграрный ун-т, 2019. – С. 105–107.
10. Полухина В.С., Цораева Э.Н. Использование современных информационных технологий в проведении мониторинга земель сельскохозяйственного назначения // Мат. моделирование и информ. технологии при исслед. явлений и процессов в различных сферах деятельности: сб. материалов II Междунар. науч.-практ. конф. студентов, магистрантов и аспирантов, Краснодар, 14 марта 2022 г. – Краснодар: Новация, 2022. – С. 230–233.
11. Шерстобитов Д.Н., Ермаков В.В. Определение содержания нефтепродуктов в почве на основе спектральных характеристик видимого и ближнего инфракрасного диапазонов // Булатовские чтения. – 2020. – Т. 5. – С. 322–325.
12. Богданов А.А. Применение методов хемометрии для совершенствования диагностики и идентификации многокомпонентных смесей нефтепродуктов в целях судебной экспертизы и мониторинга загрязнения окружающей среды // Мониторинг, моделирование и прогнозирование опасных природных явлений и чрезвычайных ситуаций: сб. материалов Междунар. науч.-практ. конф., Красноярск, 15 окт. 2021 г. – Красноярск: Сибир. пожар.-спасат. акад. ГПС МЧС России, 2021. – С. 72–80.
13. Нарушенность почвенно-растительного покрова на севере Западной Сибири: пространственное распространение и способы рекультивации / О.С. Сизов, А.В. Соромотин, С.А. Лоботросова [и др.] // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. – 2022. – № 4(307). – С. 40–46. – DOI: 10.33285/2411-7013-2022-4(307)-40-46
14. Skibsted E., Engelsen S.B. Spectroscopy for Process Analytical Technology (PAT) // Encyclopedia of Spectroscopy and Spectrometry. – Elsevier, 2010. – P. 2651–2661. – DOI: 10.1016/B978-0-12-374413-5.00026-9
15. Prediction of Soil Physical and Chemical Properties by Visible and Near-Infrared Diffuse Reflectance Spectroscopy in the Central Amazon / É.F.M. Pinheiro, M.B. Ceddia, Ch.M. Clingensmith [et al.] // Remote Sensing. – 2017. – Vol. 9, Issue 4. – P. 293. – DOI: 10.3390/rs9040293
16. Grunwald S., Vasques G.M., Rivero R.G. Fusion of soil and remote sensing data to model soil properties // Advances in Agronomy. – 2015. – Vol. 131. – P. 1–109. – DOI: 10.1016/bs.agron.2014.12.004
17. New approaches to data processing and analysis in optical sensing / A. Bogomolov, A. Evseeva, E. Ignatiev, V. Korneev // Trends in Analytical Chemistry. – 2023. – Vol. 160. – P. 116950. – DOI: 10.1016/j.trac.2023.116950
18. Эсбенсен К. Анализ многомерных данных: избранные главы / пер. с англ. С.В. Кучерявского; под ред. О.Е. Родионовой. – Черноголовка: ИПХВ РАН, 2005. – 158 с.