NED365187NED

9 дах наблюдаемых пространственных изменений, статистической связности (коррелированности) значений варьирующихся показателей. Данные задачи, а также многие другие (выбор сетки опробований, установление оптимальных интервалов пространственного осреднения и сглаживания, оптимальная интер- поляция и т.д.) могут решаться на основе методов геостатистики и ее главного инструмента – вариаграммного анализа [3]. Однако данный подход имеет объ- ективный недостаток, который заключается в том, что все выводы делаются на основе значений изучаемого варьирующегося показателя почвы или посева, по- лученного в результате дискретного отбора образцов на заданной территории. Свойства таких объектов столь сложно и непредсказуемо меняются в простран- стве, что практически не могут быть описаны никакими детерминированными зависимостями. Поэтому в мировой науке активно разрабатываются приемы непрерывного измерения в системе ТЗ важнейших технологических показате- лей почвы и посевов с помощью современных методов физики дисперсных сред и различных сенсоров (оптические, радиометрические, электромагнитные и др.) [4]. Одним из перспективных подходов для сплошной (площадной) оцен- ки состояния и вариабельности свойств растительного покрова и почвы являет- ся комплекс средств и методов дистанционного зондирования земли (ДЗЗ) [5]. За рубежом данные ДЗЗ достаточно давно и успешно используются для решения различных задач, в том числе сельскохозяйственных. Материалы ДЗЗ формируются без непосредственного контакта с изучаемым объектом. При по- мощи специальных приборов регистрируются отражаемые и излучаемые зем- ной поверхностью электромагнитные волны, в основном это излучения в опти- ческом и радиолокационном диапазонах. Особенно широко применяются дат- чики, использующие спектральный анализ и измеряющие различия в отраже- нии и абсорбции солнечного света растительной массой и почвой. На основе комбинации значений яркости в определенных каналах, информативных для выделения исследуемого объекта и расчета по данным значениям «спектраль- ного индекса», строится изображение, соответствующее той или иной величине индекса в каждом пикселе, что и позволяет выделить исследуемый объект и оценить его состояние. 2. О результатах На рисунке приведена структурная блок-схема использования данных ДЗЗ в задачах оценки состояния и управления продуктивностью агроэкосистем с применением информационных технологий ТЗ [6]. Объектами исследований являются земли и посевы биополигона Мень- ковского филиала Агрофизического института (АФИ), где проводятся различ- ные по масштабности многолетние полевые опыты. На биополигоне был выде- лен следующий систематический список почв: дерново-слабоподзолистые без признаков переувлажнения; дерново-слабоподзолистые контактно-глееватые супесчаные; дерново-слабоподзолистые слабоглееватые супесчаные; дерново- слабоподзолистые глееватые супесчаные; дерново-слабоподзолистые глеевые супесчаные. Всего было заложено и описано 347 разрезов глубиной от 1 до 1,5 метров и нанесены границы изменчивости различных почв на электронной кар- те землепользования биополигона [7, 8].