От визуального дешифрирования аэрофотоснимков и полевого картографирования почв до автоматизированного дешифрирования и картографирования по космическим снимкам

Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева. 2014. Вып. 74. УДК 631.47

ОТ ВИЗУАЛЬНОГО ДЕШИФРИРОВАНИЯ АЭРОФОТОСНИМКОВ И ПОЛЕВОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ПОЧВ ДО АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ДЕШИФРИРОВАНИЯ И КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ПО КОСМИЧЕСКИМ

СНИМКАМ

© 2014 г. М. С. Симакова

Почвенный институт им. В.В. Докучаева Россельхозакадемии, 119017, Москва, Пыжевский пер. 7, стр. 2 e-mail: simakovams@gmail. com

Изложены пути развития и совершенствования методов составления почвенных карт в России. Они опираются на использование информации о строении, составе поверхности Земли, полученной приборами, установленными на разных летательных системах. Показано как вслед за развитием авиации, затем космонавтики, совершенствованием электронной техники шли изменения в исследованиях почв, что влияло на полноту и достоверность составляемых почвенных карт. Охарактеризованы пути освоения почвоведами-картографами новой информации, получаемой из космоса. Рассмотрены разработанные методики и приемы получения различных характеристик почв, их свойств. В настоящее время разрабатываются автоматизированные методы распознавания и картографирования почв по материалам дистанционного зондирования поверхности Земли.

Ключевые слова: дешифрирование, космические снимки, ГИС.

ВВЕДЕНИЕ

Использование данных дистанционного зондирования поверхности Земли в почвоведении началось еще в СССР с единичных работ по аэрофотоснимкам (АФС) инициативных почвоведов (Левенгаупт, 1931; Селяков, 1932; Сметанин, 1940). В 1927 г. проведены работы по АФС в Ферганской долине для почвенных и сельскохозяйственных целей. Уже на основании первых проведенных работ сделаны выводы о достоинствах АФС. Указывалось, что они облегчают ориентирование на местности, и это ускоряет

почвенную съемку. На снимках видны микрорельефные понижения и повышения и связанные с ними изменения растительности и почв. Подобную информацию не содержит ни одна топографическая карта. Вместе с тем, Левенгаупт (1931) отмечал, что сами по себе АФС не дают никаких прямых сведений о почвах.

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ДЕШИФРИРОВАНИЯ И КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ПОЧВ ПО АЭРОФОТОСНИМКАМ

Плановые методические разработки по использованию АФС при исследовании различных природных ресурсов активно начались с 50-х годов прошлого века. В это время бурно развивалась авиация, аэрофотосъемка. АФС использовались при подготовке информации о природных ресурсах, необходимой для восстановления разрушенного во время войны народного хозяйства. В то время они были представлены в виде фотопланов, аэрофотоснимков - стереопар, позволяющих получать визуально объемное изображение земной поверхности.

Фотографирование поверхности Земли производили в разных масштабах от 1 : 10 000 до 1 : 80 000 фотоаппаратами с различным фокусным расстоянием, что позволяло с одной и той же высоты получать разномасштабные1 снимки на пленки разной спектральной чувствительности. На панхроматической и изопан-хроматической пленке получали черно-белое изображение в видимой зоне спектра. Эти АФС имели высокую разрешающую способность (более 100 линий/мм), обладали большим контрастом. Были созданы инфрахроматическая пленка, обладающая чувствительностью к инфракрасному излучению, цветная трехслойная с натуральной цветопередачей и цветные спектрозональные разных типов.

В связи с разнообразием АФС необходимо было не только разрабатывать принципы, приемы и методы дешифрирования и картографирования почв, но и решать проблемы выбора АФС, обладающих наибольшей информацией о почвенном покрове (ПП) в

1 Масштаб АФС зависит от фокусного расстояния аэрофотоаппарата и высоты съемки. 1/М = ПИ, где ^ - фокусное расстояние аппарата, Н -высота фотографирования, М - масштаб АФС.

разных природных зонах страны (выбор масштаба, времени фотографирования, типа пленки и т.д.).

Установлено, что ценность АФС как источника информации для изучения и картографирования почв заключается в богатстве и большой объективности изображения земной поверхности. На АФС четко отражается растительность, помимо изображения мезорельефа, виден микрорельеф.

Выявлено, что на тон, цвет, рисунок изображения АФС влияют некоторые характеристики самих почв: эродированность, засоленность, солонцеватость, окарбоначенность, степень увлажнения, содержание гумуса и др., что не передают никакие другие источники, используемые при картографировании почв. АФС явились мощным стимулом накопления информации о строении, составе, генезисе микронеоднородностей 1111 и развития учения о структуре 1111. Они повышают достоверность составленных почвенных карт (ПК), как со стороны более точного проведения границ почвенных выделов, так и с позиций полноты и объективности содержания С 1971 г. началась фотографическая съемка поверхности Земли с пилотируемых спутников в масштабе 1 : 200 0001 : 1 000 000. Космические фотографические снимки масштаба 1 : 1 000 000 имели разрешение 30 м на местности. В период наличия фотографической информации о поверхности Земли шла разработка методов картографирования почв с использованием визуального дешифрирования данных дистанционного зондирования.

В разработке методов использования фотографических данных дистанционного зондирования при изучении и картографировании почв наиболее активное участие принимали Почвенный институт им. В.В. Докучаева и МГУ им. М.В. Ломоносова. Для решения указанных проблем первые экспериментальные исследования проводили в зоне сухой степи в междуречье Волги и Урала (Симакова, 1954, 1959а), в лесостепной (Андроников, 1958) и южно-таежной зонах (Афанасьева, 1962, 1965; Шведе, 1969). В дальнейшем исследования вели в разных районах черноземной зоны (Андроников, 1976) и на засоленных почвах аридных территорий (Панкова, 1988; Панкова, Мазиков, 1976). В работах использовали черно-белые интегральные аэрофотоснимки масштабов 1 : 10 000, 1 : 17 000 и 1 : 25 000, инфрахроматические, цветные натуральные и спектрозональные масштаба 1 : 10 000.

В результате проведенных исследований в основных природных зонах установлены наилучшее время (сезон) аэрофотосъемки и тип АФС. Были опубликованы методические рекомендации по затронутым вопросам (Симакова, 1954, 1959а,б; Андроников, 1958, 1976; Андроников и др., 1990; Шведе, 1969; Шершуко-ва, 1983).

Вопрос о выборе масштаба АФС при крупно- и среднемас-штабном картографировании (1 : 10 000-1 : 50 000 и 1 : 100 0001 : 300 000 соответственно) не стоял остро благодаря их высокой разрешающей способности. Для лучшей обзорности местности и сокращения объема материалов при крупномасштабном картографировании рекомендовалось даже использовать АФС более мелкого масштаба (в 1.2-1.5 раза), чем масштаб составляемой ПК. При визуальном дешифрировании использовали обычно стереоскопические приборы (полевой стереоском, стереограф), позволяющие получать объемное изображение местности - макет местности, что повышало достоверность дешифрирования, точность проведения границ почвенных контуров. Полевой стереоскоп давал при этом 2.5-кратное увеличение, стереограф - многократное. Человеческий глаз при нормальном зрении различает на АФС величину в 0.1 мм, сравнивает величины в 1 мм.

Напомним высказывание Левенгаупта (1931), что сами по себе АФС не дают прямых сведений о почвах. Дело в том, что почва как целостный природный объект непосредственно на АФС не изображается. На АФС не видно строение почвенного профиля. Даже поверхность почвы большей частью закрыта для фотографирования. Только на АФС распаханных полей, не покрытых культурной растительностью, видно изображение поверхности почвы, ее верхнего горизонта. Однако для анализа - дешифрирования только изображения поверхности почвы для определения ее подтипа, вида и разновидности, генезиса почвообразующих пород, возможно, двучленных - обычно недостаточно даже при наземных исследованиях.

При визуальном дешифрировании как почв, так и других компонентов ландшафта используются различные признаки. Они делятся на прямые и косвенные признаки дешифрирования. Прямые - тон или цвет, рисунок изображения, размер, форма выдела, тень (собственная и падающая) принадлежат самому объекту.

Косвенные - рельеф, растительность, геологическое строение местности, результаты хозяйственной деятельности человека и др., т.е. видимые на АФС факторы почвообразования, не принадлежат самому объекту, но согласно В.В. Докучаеву, тесно с ним связаны. При дешифрировании самих факторов почвообразования, косвенных признаков для почв, обычно используют прямые признаки дешифрирования. Таким образом, при визуальном дешифрировании почв и их картографировании по АФС применяют косвенные и прямые признаки дешифрирования.

С целью внедрения АФС в практику крупномасштабного картографирования подготовлены специальные инструкции и руководства (Симакова, 1959б; Методика составления ..., 1962; Общесоюзная инструкция ..., 1964, 1973; Руководство по составлению, 1964; Крупномасштабная картография., 1971; Сорокина, 1977; Сорокина, Панкова, 1989). Эти инструкции и руководства насыщены информацией о материалах аэрофотосъемки, их свойствах, качестве, методах подготовки к работе, требуемом оборудовании для дешифрирования АФС, методах дешифрирования, организации полевых исследований и т.д.

В зависимости от масштаба составляемой почвенной карты разработаны методы последовательного дешифрирования и ключевого картографирования. Первый метод рекомендуется при составлении ПК масштаба 1 : 10 000. При картографировании же в масштабах 1 : 25 000-1 : 50 000 достаточно обширных хозяйств, а также территорий с комплексным ПП рекомендуется ключевой метод картографирования. Этот метод включает изучение 1111 и его взаимосвязей на типичных ключевых участках, затем дешифрирование остальной территории и выборочную проверку в поле.

Ключевые участки намечаются после рекогносцировочного маршрута и районирования картографируемой территории, чтобы в каждом литолого-геоморфологическом округе были выявлены природные закономерности распределения почв и их взаимосвязи. Показано, что использование площадных ключевых участков менее эффективно и более трудоемко. Лучше выяснять закономерности по трансектам, проходящим через разные элементы рельефа

Разработана методика корректировки по АФС ранее составленных ПК. Она должна была заменить повторное крупномасштаб-

ное картографирование (Общесоюзная инструкция, 1964, 1973; Руководство по составлению ... 1964; Симакова, Жирова, 1978).

КАРТОГРАФИРОВАНИЕ ПОЧВ ПО КОСМИЧЕСКИМ СНИМКАМ

Начиная с 70-х годов прошлого века, с развитием космонавтики, производится фотографическая съемка поверхности Земли с больших высот (более 100 км). С этого времени начинаются исследования по использованию в почвоведении материалов космической съемки поверхности Земли. Съемка производится как фотографическими аппаратами, так и телевизионными камерами, оптико-механическими сканирующими устройствами, локаторами бокового обзора - радарами и др. Наиболее приемлемыми для изучения и картографирования почв оказались фотографические и сканерные космические снимки (КС). Радарные снимки того времени имели малое разрешение на местности. В этот период в Почвенном институте под руководством проф. В.Л. Андроникова создана лаборатория аэрокосмических исследований почв, объединившая специалистов по географии, картографии и мелиорации засоленных почв.

Затем появились и многозональные космические снимки (МЗКС). Эта съемка проводилась как фотографическими аппаратами с различными светофильтрами на пленки, чувствительные к разным зонам спектра, так и сканерными системами. МЗКС предназначались для автоматизированной обработки на ЭВМ.

Сотрудниками Почвенного института и аспирантами проведены экспериментальные и производственные работы по дешифрированию почв на КС разных видов и масштабов (Андроников, 1979; Щербенко, 1983, 1989; Симакова, 1984, 1985; 1986б: Коро-люк, 1986, 1989; Овечкин, Савин, 1990; Савин, 1990; Щербенко и др., 1990; Королюк, Щербенко, 1994). В подавляющем большинстве эти исследования использовали визуальное дешифрирование при составлении средне- и мелкомасштабных ПК. МЗКС применялись при составлении Государственной ПК Масштаба 1 : 1 млн.

Работы показали: 1) объективность генерализации компонентов ландшафта и ПП на различных уровнях в зависимости от масштаба КС; 2) объективность отображения пространственного расположения и взаимосвязей между различными компонентами

ландшафта; 3) подчеркивание границ между разными ландшафтами в результате фиксации в генерализованном виде литолого-геоморфологических особенностей строения ландшафта.

Благодаря этому при составлении средне- и мелкомасштабных ПК отпала необходимость идти от частного к общему, делать обобщение контуров, искать границы между разными почвами и их сочетаниями. При использовании КС анализ выполняется от общего к частному.

Принципы и признаки дешифрирования почв, разработанные при использовании АФС, применимы и при дешифрировании КС. Но возросла необходимость уделять внимание анализу экологических условий изображенных обширных ландшафтов. При использовании МЗКС большую значимость приобрел признак - рисунок изображения, так как его создают не только микроформы, но и мезоформы рельефа, нарезка полей и др.; добавился еще один дешифровочный признак - спектральный образ (Книжников, Кравцова, 1990).

В целом подтвердились выводы и о выборе типа снимков, времени съемки местности, полученные при работе по аэрофотоснимкам. Однако благодаря меньшему объему материала, а самое главное охвату одним снимком обширных территорий с разными экологическими условиями, появилась необходимость и возможность использовать разновременные КС, так же как и набор снимков разного вида и масштаба (Савин, 1990).

Затем стала появляться специальная компьютерная техника с программным обеспечением, позволявшим проводить оцифровку КС, тематических карт и др., совмещать и визуализировать их, создавать географическую информационную систему

Опыт использования компьютерной техники послужил основой для разработки подходов автоматизированного дешифрирования почв (Щербенко, 1983; Васильев, Полуаршинова, 1984).

Развивалось создание съемочной аппаратуры для получения КС более высокого разрешения на местности. Резко увеличилось количество запусков разными государствами спутников со съемочной аппаратурой. Появились снимки с разрешением на местности 20 м и менее, вплоть до 1 м. Для составления крупномасштабных ПК (1 : 10 000-1 : 50 000), которые необходимы для картографирования почв, решения сельскохозяйственных проблем, мониторинга, требуются снимки именно такого высокого разрешения. Разработаны программы для автоматизированного дешифрирования почв с использованием статистической обработки данных по спектральной отражательной способности поверхности Земли, выработаны различные индексы дешифрирования растительности, почв и др. Кроме того, появилась возможность получения КС разных типов через Интернет-сайты. Все это привело к повышению активности применения в картографии автоматизированной (компьютерной) обработки данных дистанционного зондирования путем использования прямого признака дешифрирования - спектральной отражательной способности объекта.

При этом следует отметить, что отражательные свойства объектов не постоянны во времени, зависят от высоты солнца, прозрачности атмосферы, фазы вегетационного развития растительности, а также неоднозначности изобразительных свойств съемочных систем. Это приводит к невысокой надежности яр-костных дешифровочных признаков. Анализ и сравнение изображения открытой поверхности пахотных почв на разновременных снимках Landsat показал, что тон изображения сильно зависит от времени съемки. Более того, границы наиболее контрастных компонентов 1111 меняются от срока к сроку (Савин, 2013). Однако яркостные признаки дешифрирования очень наглядны, они используются и при визуальном дешифрировании, но совместно с косвенными и прямыми признаками, такими как рисунок изображения, размер, форма, положение объекта, тень.

Почва же особенно сложный объект для дешифрирования, так как на снимке изображается только часть ее верхнего горизонта, сами горизонты, их мощность на АФС и КС не фиксируются. Вместе с тем по мощности гумусового горизонта, содержанию в нем гумуса выделяются виды черноземов; по глубине залегания нижней границы подзолистого горизонта диагностируются виды

подзолистых, дерново-подзолистых почв, подзолов и др. Глубина залегания нижней границы подзолистого горизонта характеризует мощность слоя активного влагооборота и запасы влаги в почве. Видимо, не случайно в некоторых работах на автоматизированно составленных ПК выделены подтипы почв, а не виды (Украинский, 2011).

О состоянии исследований по автоматизированному картографированию почв дают представление статьи, содержащиеся в книге "Цифровая почвенная картография ..." (2012). Исследования по автоматизированному составлению ПК проведены в южнотаежной (Козлов, 2009; Козлов, Сорокина, 2012; Сорокина, Козлов, 2009, 2012); степной (Козлов, Сорокина, 2013; Прудникова, 2013); в степной и сухостепной (Королюк, 2012); в сухостепной зонах (Габченко, 2008; Конюшкова, 2010, Конюшкова, Панкова, 2012);

В большинстве работ исследования проводили по снимкам Landsat 7, Landsat ТМ 5, разрешение 30 м, QшckBird, разрешение 2.4-2.8 м; Прудникова (2013) помимо снимков Landsat ТМ 5 и QuickBird, указанного разрешения, применяла радарную информацию - RadarSat, разрешение 35 м. Снимки Landsat ТМ 5 были представлены разными сроками съемки: сцены - 04.09.2011; 18.09.2011; 11.09.2011 ^-поляризаций; 14.09.2011 уу и уЬ поляризаций) и 19.10.2010.

Часто исследования проводили на ограниченных по площади участках, на однородных почвообразующих породах. Мало исследований на территориях с целинной растительностью, которая часто является вторичной или частично нарушена.

Практически каждый автор, отмечает преимущество цифрового автоматизированного картографирования перед "традиционным", указывает на уменьшение объема наиболее трудоемких полевых работ при автоматизированном картографировании и отсутствии субъективизма при выделении почв на карте.

Следует отметить, что при традиционном методе составления ПК не было ГИС и далеко не всегда были доступны АФС. Поэтому в настоящее время можно сравнивать эффективность составления ПК с использованием ГИС и визуальном или компьютерном дешифрировании. В указанных работах по компьютерному дешифрированию почв часто отмечается важная роль исследова-

теля в оценке ПП, выбору метода анализа КС, выбору растровой сетки и т.д. Это значит, что роль исследователя и при автоматизированном картографировании играет не малую роль.

В настоящее время разрабатываются приемы корректировки ранее составленных почвенных карт мелкого и обзорного масштабов с использованием КС, методов математической статистики и идентификации линейных отношений, характеризующих ПП через свойства растительности и рельефа (Кренке, 2012), а также с привлечением традиционных ПК более крупного масштаба, космических снимков, информации о рельефе. Дешифрирование КС осуществляется как компьютерными, так и визуальными методами (Королюк, 2012). Реальные возможности технологий и использования визуального дешифрирования космической информации рассматривает Савин (2013), и именно эти технологии изложены в Руководстве . (2008).

Имеется опыт составления цифровой почвенной карты масштаба 1 : 1 млн камеральным путем с использованием компьютерных технологий, полевых и лабораторных исследований на части листа других почвоведов, их полевых материалов, а также литературных источников (Михайлов, Михайлов, 2012). Обследованная территория на листе служила ключом для картографирования окружающих территорий. Создана ГИС, в которую вошли оцифрованная топографическая карта масштаба 1 : 1 млн, КС Landsat ЕТМ+ с пространственным разрешением 30 м, геологическая карта и др. Путем совмещения, анализа изображения разных карт и снимков, опираясь на информацию, полученную на ключевом участке, из литературных данных, выделены путем визуального дешифрирования и оцифрованы контуры почв и их сочетания, определены почвообразующие породы и гранулометрический состав почв и пород.

Подводя итоги изложенному пути развития и совершенствования методов составления ПК с использованием данных дистанционного зондирования, отметим следующее.

Чисто автоматизированное дешифрирование почв по данным дистанционного зондирования в России находится в настоящее время на стадии освоения и проверки методик. Мало работ по применению пространственной статистики, а также использованию модели пространственно-ландшафтных связей. Чаще исполь-

зуются различные индексы (NDVI, почвенной линии и т.д.) для дешифрирования не только отдельных свойств почв по лишенной растительности поверхности пашни и ее спектральной отражательной способности, но и самих почв, что не всегда убеждает в качестве составленных карт.

Необходимо обратить внимание на установление объема полевых работ, числа обучающих разрезов с учетом специфики ПП и применяемого метода анализа КС. В работах за малым исключением эта проблема не рассматривается.

Необходимо расширить географию исследований за счет выбора территорий с двучленными отложениями, с частым чередованием гранулометрического состава почв и т.д.

Содержание составленных карт должно отвечать требованиям настоящего времени. На крупномасштабных ПК должны быть выделены почвы на уровне вида, отображен гранулометрический состав почв и почвообразующих пород, а также генезис последних

Разработчикам программ и систем анализа КС нужно расширять их возможности, оценивать не только СОС, но и рисунок изображения, размер, форму, положение почвенного контура, его окружение, то есть расширять возможности использования всех прямых признаков дешифрирования при компьютерной обработки КС (Савин, Симакова, 2012).

Необходимо расширять возможности техники для создания оформленного оригинала ПК и ее издания. В этом направлении, по нашему мнению, может быть большая экономия в стоимости и времени изготовления карты.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Андроников В.Л. Методика дешифрирования почвенного покрова территории лесостепи по аэрофотоснимкам. Автореф. дис. ... к. геол.-минер. н. М., 1958. 17 с.

2. Андроников В.Л. Крупномасштабное картирование черноземов южных Сыртового Заволжья // Крупномасштабная картография почв и ее значение в сельском хозяйстве черноземной зоны. Науч. тр. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 1976. С. 56-92.

3. Андроников В.Л. Аэрокосмические методы изучения почв. Автореф. дис. ... д. геогр. н. М., 1979. 56 с.

4. Андроников В.Л. Аэрокосмические методы изучения почв. М.: Колос, 1979. 280 с.

5. Андроников В.Л., Афанасьева Т.В., Симакова М.С. Дешифрирование по аэро- и космическим снимкам почвенного покрова основных природных хон страны для картографирования // Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйства. М.: Наука, 1990. С. 22-34.

6. Афанасьева Т.В Изучение почв Мещерской низменности // Аэрометоды изучения природных ресурсов. М.: Географгиз, 1962. С. 129-132.

7. Афанасьева Т.В. Использование аэрометодов при картировании и исследовании почв. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1965. 158 с.

8. Васильев Л.Н., Полуаршинова А.Г. Методика дешифрирования почвенного покрова распаханных полей по спектральным яркостям, измененным по космическим снимкам // Исследование Земли из космоса. 1984. № 1. С. 51-57.

9. Габченко М.В. Изучение структуры почвенного покрова территории солонцовых комплексов Северного Прикаспия по данным многозональной съемки // Известия РАН. Серия геогр. 2008. № 3. С. 121-126.

10. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И. Принцип множественности в современных аэрокосмических методах и способы дешифрирования серий снимков при сельскохозяйственных исследованиях // Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйстве. М.: Наука, 1990. С. 47-56.

11. Козлов Д.Н. Цифровой анализ ландшафта при крупномасштабном картографировании структур почвенного покрова // Автореф. дис. ... к. геогр. н. М., 2009. 24 с.

12. Козлов Д.Н., Сорокина Н.П. Традиции и инновации в крупномасштабной почвенной картографии // Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 2012. С. 35-57.

13. Козлов Д.Н., Сорокина Н.П. Цифровые методы в крупномасштабном картографировании структуры и агрогенной динамики почвенного покрова // Структура и морфогенез почвенного покрова в условиях антропогенного воздействия. Международная научно-практическая конференция. Минск, 2013. С. 22-25.

14. Конюшкова М.В. Картографирование почвенного покрова и засоления почв солонцового комплекса на основе цифрового анализа космической съемки (на примере района Джаныбекского стационара). Авто-реф. дис. ... к. с-х. н. М., 2010. 24 с.

15. Конюшкова М.В., Панкова Е.И. Компьютерное крупномасштабное картографирование почв солонцовых комплексов Прикаспия // Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 2012. С. 177-188.

16. Королюк Т.В. Изучение почвенного покрова степной и сухостеп-ной зон по материалам многозональной космической съемки // Почвоведение. 1986. № 2. С. 15-24.

17. Королюк Т.В. Диагностика почв степной и сухостепной зон Предкавказья по материалам аэрокосмической съемки // Почвоведение. 1989. № 4. С. 124-132.

18. Королюк Т.В. Интерпретация космических изображений в системе методов цифровой почвенной картографии // Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования. М.: Почв. инт им. В.В. Докучаева, 2012. С. 124-139.

19. Королюк Т.В., Щербенко Е.В. Интерпретация почвенного покрова по данным цифровой обработки многозональной информации (на примере степной и сухостепной зон Предкавказья // Почвоведение. 1994. № 6. С. 15-24.

20. Кренке А.Н. Коррекция почвенных карт на основе данных дистанционного зондирования и цифровой модели рельефа // Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 2012. С. 284-301.

21. Крупномасштабная картография почв (методы, теория и практика). М.: Наука, 1971. 214 с.

22. Левенгаупт А.И. Опыт применения аэрофотосъемки при изучении Днепровских плавен // Материалы по проблеме Нижнего Днепра. 1931. Т. 2. С. 143-152.

23. Методика составления крупномасштабных почвенных карт с применение материалов аэрофотосъемки. М.: Изд-во АН СССР, 1962. 116 с.

24.Михайлов И.С., Михайлов С.И. Опыт создания цифровой версии карты листа ГПК (лист Р-46 Северо-Енисейск) // Цифровая почвенная

картография: теоретические и экспериментальные исследования. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 2012. С. 302-309.

25. Общесоюзная инструкция по крупномасштабным почвенным и агрохимическим исследованиям территорий колхозов и совхозов и по составлению почвенных карт территорий производственных колхозно-совхозных управлений. М.: Колос, 1964. 110 с.

26. Общесоюзная инструкция по почвенным обследованиям и составлению крупномасштабных почвенных карт землепользования. М.: Колос, 1973. 95 с.

27. Овечкин С.В., Савин И.Ю. Дешифрирование по космическим снимкам эколого-почвенных особенностей лесостепной зоны Среднерусской возвышенности // Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйстве. М.: Наука, 1990. С. 103-109.

28. Панкова Е.И. Засоленные почвы аридных территорий и методы их дистанционного изучения в целях мониторинга. Автореф. дис. .д. с-х. н. Почв. ин-т им. В.В. Докучаева. М., 1988. 48 с.

29. Панкова Е.И, Мазиков В.М. Оценка засоления орошаемых почв хлопковых полей по аэрофотоснимкам // Почвоведение. 1976. С. 55-65.

30. Прудникова Е.Ю. Автоматизированное картографирование почв по спутниковым данным для проектирования АЛСЗ (на примере тестовых полей в саратовском Поволжье). Автореф. дис. ... к. б. н. М., 2013. 20 с.

31. Руководство по составлению почвенных и агрохимических карт. М.: Колос, 1964. 384 с.

32. Руководство по среднемасштабному картографированию почв на основе ГИС. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева. 2008. 241 с.

33. Савин И.Ю. Дешифрирование почвенного покрова лесостепи Центрально-Черноземного района по среднемасштабным космическим снимкам. Автореф. дис. ... к. геогр. н. М., 1990. 27 с.

34. Савин И.Ю. Географические информационные системы мониторинга почвенных ресурсов // Почвоведение: аспекты, проблемы, решения. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 2003. С. 206-228.

35. Савин И.Ю. Анализ почвенных ресурсов на основе геоинформационных технологий. Автореф. дис. ... д. геогр. н. М., 2004. 246 с.

36. Савин И.Ю. Компьютерная имитация картографирования почв // Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 2012. С. 26-35

37. Савин И.Ю. О тоне изображения открытой поверхности почв как прямом дешифровочном признаке // Бюл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2013. Вып. 71. С. 52-64.

38. Савин И.Ю., Симакова М.С. Спутниковые технологии для инвентаризации и мониторинга почв в России. // Проблемы дистанционного зондирования Земли и космоса. 2012. Т. 9. № 5. С. 104-115.

39. Селяков Л.Я. Из опыта Казахстанской съемки. М.: Геодезиздат, 1932. № 5. С. 34-41.

40. Симакова М.С. Методика картирования почв Прикаспийской низменности по материалам аэрофотосъемки. Автореф. дис. . к. геол. -минер. н. М., 1954. 15 с.

41. Почвенно-географические исследования и использование аэрофотосъемки в картировании почв. М.: Изд-во АН СССР, 1959. С. 283-357.

42. Симакова М.С. Использование аэрофотосъемки при картировании почвенного покрова // Почвенная съемка (руководство по полевым исследованиям и картированию почв) М.: Изд-во АН СССР, 1959. С. 140168.

43. Симакова М.С. Картографирование почвенного покрова с использованием материалов аэро- и космической фотосъемки. Автореф. дис. ... д. с.-х. н. М., 1984. 43 с.

44. Симакова М.С. Дешифрирование почвенного покрова Нечерноземья на космических фотоснимках разных типов при составлении мелкомасштабных почвенных карт // Исследование Земли из космоса. 1985. № 6. С. 22-27.

45. Симакова М.С. Значение ключевых участков при картографировании почв // Почвоведение. 1986а. №8. С. 135-142.

46. Симакова М.С. Использование материалов аэро- и космической фотосъемки при составлении районных и областных почвенных карт // Почвоведение. 1986б. № 10. С. 5-12.

47. Симакова М.С., Жирова О.Н. К методике корректировки материалов крупномасштабных почвенных исследований // Почвоведение. 1978. № 5. С. 21-28.

48. СметанинИ.С. Из опыта использование материалов аэрофотосъемки при почвенных исследованиях // Почвоведение. 1940. № 12. С. 66-72.

49. Сорокина Н.П. Составление и использование детальных почвенных карт Методические рекомендации. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 1977. 52 с.

50. Сорокина Н.П., Панкова Е.И. Составление крупномасштабных почвенных карт с показом структуры почвенного покрова. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 1989. 56 с.

51. Сорокина Н.П., Козлов Д.Н. Возможности цифрового картографирования структуры почвенного покрова // Почвоведение. 2009. № 2. С. 198-210.

52. Сорокина Н.П., Козлов Д.Н. Методы цифровой почвенной картографии в задачах агроэкологической оценки земель // Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 2012. С. 140-154.

53. Столбовой В.С. Компьютерная картография почв. // География и картографии почв. М., 1993. С. 291-301.

54. Украинский П.А. Оценка земель сельскохозяйственного назначения по показателям плодородия для дистанционного мониторинга (на примере Белгородской области). Автореф. дис. ... к. геогр. н. Белгород, 2011. 23 с.

55. Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 2012.

56. Шведе У.А. Крупномасштабное картографирование почв Латвии с использованием аэрофотоснимков. Автореф. дис. ... к. с.-х. н. Елгава, 1969. 26 с.

57. Шершукова Г.А. Использование дистанционных методов при картографировании структуры почвенного покрова лесопокрытых территории. М.: Наука, 1983. С. 88-94.

58. Щербенко Е.В. Опыт машинного дешифрирования и мелкомасштабного картографирования почвенного покрова по космическим снимкам // Современные методы исследования почв. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1983. С. 126-127.

59. Щербенко Е.В Закономерности строения почвенного покрова Сыртового Заволжья, выявляемые по аэрокосмическим снимкам методом цифровой обработки. Автореф. дис. .канд. геогр. н. М., 1989. 11 с.

60. Щербенко Е.В., Асмус В.В., Андроников В.Л. Цифровая обработка аэрокосмической информации для картографирования почвенного по-

крова // Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйстве. М.: Наука, 1990. С. 214-225.

FROM VISUAL AERIAL PHOTO INTERPRETATION AND FIELD SOIL SURVEY TO AUTOMATED DECODING AND SOIL MAPPING BY SATELLITE

IMAGERY

M. S. Simakova

V. V. Dokuchaev Soil Science Institute of Russian Academy of Agricultural Sciences, 119017, Moscow, Pyzhevskii, 7 e-mail: simakovams@gmail.com

Under consideration are the ways for the development and improvement of methods to compile soil maps in Russia as based upon the information on landforms and the earth surface obtained by different aerial and outer space devices. The ever increasing development of aviation, cosmonautics and modification of electronic engineering resulted in great changes taken place in the soil studies, thus affecting the quality and readability of soil maps. The ways for obtaining and decoding of the satellite imagery are described. The methods to study different characteristics of soil properties are considered as well. The automated methods of soil identification and mapping are realized now through the materials of remote sounding of the Earth's surface.

Keywords: decoding, satellite imagery, GIS-technology.