BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//pretalx//conf.esoil.ru//soil-structure-symposium-2025//talk//NYEF QA BEGIN:VTIMEZONE TZID:MSK BEGIN:STANDARD DTSTART:20001029T040000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=10;UNTIL=20111030T000000Z TZNAME:MSK TZOFFSETFROM:+0400 TZOFFSETTO:+0300 END:STANDARD BEGIN:STANDARD DTSTART:20120101T000000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYMONTH=1;UNTIL=20131231T200000Z TZNAME:MSK TZOFFSETFROM:+0400 TZOFFSETTO:+0400 END:STANDARD BEGIN:STANDARD DTSTART:20150101T000000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYMONTH=1 TZNAME:MSK TZOFFSETFROM:+0300 TZOFFSETTO:+0300 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT DTSTART:20000326T030000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=3;UNTIL=20100328T000000Z TZNAME:MSD TZOFFSETFROM:+0300 TZOFFSETTO:+0400 END:DAYLIGHT END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:pretalx-soil-structure-symposium-2025-NYEFQA@conf.esoil.ru DTSTART;TZID=MSK:20250529T143500 DTEND;TZID=MSK:20250529T143600 DESCRIPTION:Гранулометрический состав – комп онент почвенной структуры и одно из важн ейших почвенных свойств. Существуют эфф ективные методы определения грануломет рического состава\, что делает это свойс тво удобным для изучения и картографиро вания. Однако\, для измерения грануломет рического состава необходимы трудозатр атные отбор и анализ образцов почвы\, из- за чего возникает ограничение на максим альное количество точек\, создающее слож ности при картографировании. Использова ние данных дистанционного зондирования может быть решением для построения карт гранулометрического состава. Определит ь возможность использования открытой по верхности почвы для картографирования г ранулометрического состава. Объект иссл едования – сельскохозяйственные произв одственные поля (общая площадь 1000 га) Сев еро-Кавказского федерального научного а грарного центра. Территория расположена в Шпаковском районе Ставропольского кр ая. По теплообеспеченности условия очен ь тёплые\, по влагообеспеченности – недо статочно влажные. Объект расположен в пр еделах Ставропольской возвышенности\, з анимая часть водораздельной поверхност и и склона долины. Почвообразующие пород ы представлены лёссами и лессовидными о тложениями\, делювиальными отложениями\, элювием известняков-ракушечников и пес чаников. Территория относится к зоне обы кновенных и южных чернозёмов степи. Прои зводилось описание почвы и отбор образц ов в почвенных разрезах и буровым методо м. Расстановка точек осуществлялась мет одом латинского гиперкуба по слоям рель ефа и среднемноголетнему NDVI. В образцах определялись фракции гранулометрическо го состава по USDA методом лазерной дифрак ции. Для создания композита отражательн ой способности использовались предобра ботанные (Level-2) данные Landsat 8\, дополнитель но осуществлялась фильтрация облаков. С нимки отдельных полей размечались вручн ую по принадлежности к классам: открытая поверхность почвы\, зелёная растительно сть\, нефотосинтезирующая растительност ь. Для разделения открытой поверхности о т других классов использовались порогов ые значения индексов NDVI\, NBR2\, BSI. Оптималь ное пороговое значение определялось по максимальному значению F1-score. Для модели рования использовались средние\, медиан ные значения\, стандартные отклонения\, з начения 1-го и 3-го квартилей\, межквартил ьный размах для 6 спектральных каналов. И тоговая линейная модель включала наибол ее коррелирующие признаки с исключением мультиколлинеарных признаков. Моделиро вание гранулометрического состава прои сходило методом линейной регрессии. Кол ичество признаков определялось значени ем метрик R2adj. и RMSE для итоговой модели по кросс-валидации (число выборок 5\, число повторений 100). Спектральные индексы обл адали различной эффективностью при разд елении открытой поверхности почвы и кла ссов растительности. Наименее эффективе н по F1-score оказался NDVI – значение 0.87\, бол ее эффективны – NBR2 (0.94) и BSI (0.98). Предпола гается\, что это связано с невозможность ю разделения почвы и нефотосинтезирующе й растительности по RED и NIR каналам\, испо льзованным в индексе NDVI. Наиболее эффект ивным в работе был признан BSI\, его порого вое значение 0.18 использовалось при созд ании композитов. В итоговые модели песка и глины были включены композиты среднег о значения и стандартного отклонения ка нала SWIR2 (2080-2350 нм)\, модель пыли из-за неск олько меньшего качества рассчитывалась по разнице. Для модели по всем данным мет рики качества R2adj. составляют для песка и глины соответственно: 0.82 и 0.78\, RMSE: 7.2 и 2.4. Использование порогового значения спек трального индекса BSI позволило эффектив но отделять открытую поверхность почвы от других классов наземного покрова (F1-sco re = 0.98). Полученные композиты отражательн ой способности позволили предсказать до лю фракций гранулометрического состава в поверхностном горизонте с высокой точ ностью (R2adj. песка\, пыли и ила 0.82\, 0.76 и 0.78 соответственно). Использование данного подхода на других территориях может быт ь эффективным при картографировании гра нулометрического состава поверхностног о горизонта почвы. DTSTAMP:20260520T060319Z LOCATION:Стенд-холл (коридор 3 этажа) SUMMARY:Моделирование гранулометрического состава почвы на основе отражательной с пособности открытой поверхности почвы - Браулов Павел Андреевич URL:https://conf.esoil.ru/soil-structure-symposium-2025/talk/NYEFQA/ END:VEVENT END:VCALENDAR