ЭлБиб

Традиции и инновации в крупномасштабной почвенной картографии

soil mapping, 2007; Digital soil mapping with limited data, 2008). Использование

таких «парциальных» моделей — удобный методический прием для освоения

количественных методов анализа многокомпонентных систем на основе наи-

более доступных для наблюдения факторов. Невысокие значения формаль-

ных показателей точности отображения свойств почвы и почвенного покрова

в таких моделях заставляют расширять состав ландшафтно-индикационной

модели.

Цифровое картографирование структуры почвенного покрова

Отображение структуры почвенного покрова в крупном масштабе, как

при традиционном, так и при цифровом картографировании связано с реше-

нием двух методических задач: 1) построением вероятностной модели поч-

венно-ландшафтных связей; 2) типизацией почвенных комбинаций (Сороки-

на, 1998, 2005; Методология…, 2006). Для цифровой картографии это —

принципиально новая задача, находящаяся в стадии разработки (Сорокина,

Козлов, 2009; Козлов, 2009). До сих пор ареалы почвенных классов выделя-

ются только по доминирующей почве, с применением нечетких множеств

(Zhu et al., 2004).

При шаге растровой сетки, превышающем средние размеры ЭПА,

практически в каждом пикселе будет фиксироваться сочетание почв разных

категорий. Для выявления и типизации таких сочетаний используется аппа-

рат нечеткой логики (рисунок 3). Функция принадлежности нечеткого мно-

жества принимает значения в интервале от 0 до 1 в зависимости от состояния

факторов почвообразования (Burrough, 1989; Qi et al., 2006; McBratney, Odeh,

1997; Zhu et al., 1996). На рисунке 3а почва в пикселе 1 с вероятностью близ-

кой к 1 будет принадлежать подтипу дерново-подзолистых почв (Пд) и с ве-

роятностью 0 — дерново-подзолистым глееватым (Пдг), почва в пикселе 2 —

наоборот. Почва в пикселе 3 с равной вероятностью может принадлежать им

обоим. С позиций СПП такие области можно интерпретировать как места

формирования комбинаций двух (или более) почвенных категорий. Для них

указывается не наиболее вероятная почва, а порядок их сочетания. Прогноз

будет справедлив лишь для области интерполяции (пиксели 1-3 обучаемой

выборки).

Электронная Научная СельскоХозяйственная Библиотека