ЭлБиб

Т.В. Королюк

138

Заключение

1. Почвенное дешифрирование космических изображений проводится

на основе прямых и косвенных дешифровочных признаков. В основе первых

лежат спектральные характеристики самих почв. Их использование возмож-

но только в условиях открытой земной поверхности. Поэтому так важен вы-

бор материалов такого сезона съемки, когда площадь открытой почвы наи-

большая. Для степного Предкавказья это конец лета — начало осени, когда

яровые уже убраны, а плотность озимых посевов еще невелика. Этот сезон

оптимален и в силу климатических условий — сухая осень благоприятствует

проявлению таких почвенных свойств, как гумусированность, карбонатность,

эродированность (смытость), засоленность.

В условиях природных ландшафтов почвенное дешифрирование про-

водится по косвенным признакам на основе знаний о взаимосвязях почв с

другими компонентами ландшафта, прежде всего с растительностью и рель-

ефом. В этом случае оптимальны снимки, полученные летом, в период веге-

тации, или осенью, когда листва приобретает разнообразную окраску.

2. При использовании мозаик космоснимков необходимо иметь в виду,

что они, как правило, составляются из снимков, полученных в разные сезо-

ны. Чтобы убедиться в этом, достаточно воспользоваться программой Google

Planet. Таким образом, некоторые из фрагментов мозаики могут оказаться

бесполезными или даже могут ввести в заблуждение.

3. Наибольшую сложность представляет задача дешифрирования почв

под посевами. Визуальное распознавание их невозможно. Цифровая обра-

ботка (классификация и определение статистик кластеров, расчет вегетаци-

онных индексов) и анализ ее результатов (кривых спектральных яркостей,

распределения разностей спектральных яркостей в двухмерном пространстве

З-К и ИК-К) позволяют решить эту задачу при плотности посевов до 40%-

50%.

4. Почвенное дешифрирование результатов цифровой обработки КС

проводится с использованием всей имеющейся информации: тематических

карт, литературных источников и экспертных знаний. Использование ГИС

позволяет оптимизировать эту задачу путем наложения и совместного анали-

за кластерной карты и других тематических слоев — почвенных и фактор-

ных.

Электронная Научная СельскоХозяйственная Библиотека