AGRIS - 

2018

Voronin, A.Ya., The V.V. Dokuchaev Soil Science Inst., Moscow

The aim of the work was to search for indicators of the humus horizon thickness in chernozem soils based on the data of ground penetrated radar (GPR) surveying. Investigating was conducted on a test site located in the Tula region, Russia. Arable podzolized chernozems are main soil kind in the area, part of soil was eroded in varying extent. To the beginning of the research, the fields were plowed to a depth of 25 cm, and there was no vegetation and stubble on the surface. In parallel with GPR profiling in the field, soil was drilled to determine the low depth of the humus horizon. Based on the linked analysis of GPR profiling data and the field determination of the humus horizon thickness, a new indicator was proposed, namely the coefficient of asymmetry of the modal value of the peak of the spectral density of the first-period reflected pulse of the GPR, obtained at a frequency of 100 MHz. The proposed indicator demonstrates a good statistical relationship with the thickness of the humus horizon of chernozem. For the test region, a regression model of this relationship has been developed; its determination coefficient is about 0.82. To calculate the thickness of the humus horizon (А+АВ), it is suggested to use the bottom line of the second period of the spectral density of the reflected signal, which correlates well with the actual data. The developed approach can be used to map the thickness of the humus horizon in the chernozem soils of the research region. Theoretically, this approach can be extended to soils in other regions. | Целью работы был поиск индикаторов мощности гумусового горизонта черноземных почв по данным георадарной съемки. Исследования проведены в 2015 г. на тестовом участке, расположенном в Тульской области, с преобладанием пахотных оподзоленных черноземов, в том числе в различной степени эродированных. К началу исследований почвы поля были вспаханы на глубину до 25 см, растительность и стерня на поверхности отсутствовали. Параллельно с георадарным профилированием в поле проведено бурение почв для определения нижней границы гумусового горизонта. На основе сопряженного анализа данных георадарного профилирования и полевого определения мощности гумусового горизонта, которая варьировала в среднем от 45 до 59 см, был предложен новый показатель - коэффициент асимметрии модального значения вершины спектральной плотности георадарного импульса первого периода отраженного сигнала, получаемого с частотой 100 Мгц. Показатель характеризуется хорошей статистической связью с мощностью гумусового горизонта черноземных почв. Для региона исследований построена регрессионная модель этой связи с коэффициентом детерминации около 0,82. Для расчета мощности гумусового горизонта предложено использовать нижнюю границу второго периода спектральной плотности отраженного сигнала, который хорошо коррелирует с фактическими данными. Для региона исследований построена регрессионная модель связи с коэффициентом детерминации около 0,86. Разработанный подход может быть использован для картографирования мощности гумусового горизонта в черноземных почвах региона исследований. Теоретически данный подход может быть распространен и на почвы других регионов.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2018

Chinilin, A.V., Russian State Agrarian Univ., Moscow

The results of digital mapping of organic carbon content within the arable horizons of soils and the assessment of obtained models accuracy with the use of machine learning methods for the area of Central Russian Upland in Voronezh region are presented. The digital mapping was based on 22 soil sampling points, applied for the learning and verification of models, and also on several sets of predictor variables. We took also digital elevation model, its derivatives and also remote sensing data of different spatial resolution as predictor variables. Several methods were used to create the spatial variability models for the investigated property based on the decision trees methods: random forest, boosting regression trees and Bayessian regression trees. The assessment of the models obtained accuracy was conducted by a method of cross-validation. As the accuracy indices we used the determination coefficient, mean absolute error and the root mean square error. The modelling results showed that the use of predictor variables presented by digital elevation model, its derivatives and Landsat 8 data we were able to obtain more sustainable models. The determination coefficient varied from 0.6 to 0.7, variation coefficient of Root mean squared error, i.e., the prognosing error varied from 0.5791 to 0.6520. Whereas, the best model was obtained with the method of Bayessian regression trees; whereas the predictor variables presented by the digital elevation model, its derivatives and Sentinel 2 data determination coefficient varied from 0.47 to 0.55, and the prognosing error varied from 0.7031 to 0.7909. It was revealed that in the described models according to different data sets the most significant were the various predictor variables. | Приведены результаты цифрового картографирования содержания органического углерода в пахотных горизонтах почв и оценки точности получаемых моделей с использованием методов машинного обучения для участка Среднерусской возвышенности Воронежской области. Цифровое картографирование основывалось на 22 точках почвенного опробования, используемых для обучения и проверки моделей, а также на нескольких наборах переменных-предикторов, в качестве которых выступали цифровая модель рельефа, производные от нее и данные дистанционного зондирования различного пространственного разрешения. Для построения моделей пространственного варьирования исследуемого свойства использовали несколько методов, основанных на деревьях решений: ансамбль деревьев решений, бустинг регрессионных деревьев и байесовские регрессионные деревья. Оценку точности полученных картографических моделей определяли методом перекрестной проверки, при этом в качестве показателей точности использовали коэффициент детерминации, среднюю абсолютную ошибку и корень среднеквадратичной ошибки. По результатам моделирования выявлено, что с использованием переменных-предикторов, представленных цифровой моделью рельефа, ее производными и данными Landsat 8 удалось получить более устойчивые модели, причем коэффициент детерминации изменяется от 0.6 до 0.7, коэффициент вариации среднеквадратичного отклонения, т.е. ошибка прогноза - от 0.5791 до 0.6520. Лучшая модель получена с помощью метода байесовских регрессионных деревьев; тогда как для переменных-предикторов, представленных цифровой моделью рельефа, ее производными и данными Sentinel 2 – от 0.47 до 0.55, ошибка прогноза от 0.7031 до 0.7909. Выявлено, что в описанных моделях по различным наборам данных наиболее значимыми оказывались разные переменные-предикторы.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2018

Popovich, V.F. | Dunaeva, E.A., Research and Development Inst. of Agriculture of Crimea, Simferopol

Outlined are the principles and approaches for monitoring the level of water availability in rural areas in the arid zone and oriented to nonirrigation farming, based on the methodology for the use of a standardized precipitation index (SPI) calculated from observations of the meteorological service network and satellite information. The application of procedures for normalization of the estimated parameters of this index makes them comparable for different territories as well as in time. Mapping, with different time space of the current situation on the SPI index was carried out for the territory of the central Crimea on the basis of processing of long-term series of observations of precipitation and using the tools of open GIS (QGIS version 2.18) for the period of 2010–2018. Despite the generally wet period of 2014–2016, in some months, the SPI index fell to less than "–1" (arid conditions), and in February 2014 was characterized as extremely dry (SPI = –2.14). However, short-term periods of arid conditions had practically no effect on the average water availability characterized by a 12-month SPI value close to "+1" (i. e. wet years). Since June 2017, the value of annual SPI values has become steadily negative (the beginning of the onset of the dry period) and although in some months (August 2017 and January-February 2018) the index values were 0.67, 0.39 and 0.82 respectively, since September 2017, 12-month SPI values have fallen to "–1" (dry season) with individual monthly values, characterized as extremely dry conditions (September 2017, SPI = –2.66 and in April 2018 SPI = –2.36). The use of remote sensing data (GPM mission) allows mapping intra-district precipitation distribution with a spatial resolution of 0.1 deg., at the same time, the approbation of this technology for the territory of the Crimea showed their comparable accuracy only for the dry periods. | Изложены принципы и подходы мониторинга уровня водообеспеченности сельских территорий, находящихся в засушливой зоне и ориентированных на богарную систему земледелия, основанные на методологии использования стандартизированного индекса осадков (SPI), рассчитанного по данным наблюдений сети метеослужбы и спутниковой информации. Применение процедур нормализации оценочных параметров индекса делает их сопоставимыми как для различных территорий, так и во временном плане. Картирование с разным временным шагом текущей ситуации по индексу SPI приведено для территории центральной части Крыма на базе обработки многолетних рядов наблюдений за осадками и задействованием инструментария открытых ГИС (QGIS версия 2.18) для периода 2010–2018 гг. Несмотря на в целом влажный период 2014–2016 гг., в отдельные месяцы индекс SPI снижался до значений менее "–1" (засушливые условия), а февраль 2014 г. характеризовался как экстремально сухой (SPI = –2,14). Однако кратковременные периоды засушливых условий практически не оказывали влияния на осредненную водообеспеченность, характеризующуюся 12-месячным значением SPI, близким к "+1" (т. е. влажные годы). С июня 2017 г. величина годовых значений SPI становится устойчиво отрицательной (начало наступления засушливого периода) и, хотя в отдельные месяцы (август 2017 г. и январь-февраль 2018 г.) значения индекса были 0,67, 0,39 и 0,82 соответственно, с сентября 2017 г. 12-месячные значения SPI снизились до "–1" (засушливый период) с отдельными месячными значениями, характеризуемыми как экстремально засушливые условия (сентябрь 2017 г., SPI = –2,66, апрель 2018 г., SPI = –2,36). Использование данных дистанционного зондирования Земли (миссия GPM) позволяет картировать внутрирайонное распределение осадков с пространственным разрешением 0,1 градусов, вместе с тем апробация данной технологии для территории Крыма показала их сопоставимую точность только для засушливых периодов.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation