Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/42810
Назва: Application of remote sensing methods to evaluation of soil fertility indicators of Zakarpattia lands
Інші назви: Застосування методів дистанційного зондування Землі для оцінювання показників родючості земель Закарпаття
Автори: Гебрин-Байди, Л.
Gebryn-Baydi, L.
Приналежність: Національний авіаційний університет
National Aviation University
Бібліографічний опис: Gebryn-Baydi L. Application of remote sensing methods to evaluation of soil fertility indicators of Zakarpattia lands / L. Gebryn-Baydi // Геодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2017. — Том 85. — С. 42–52.
Bibliographic description: Gebryn-Baydi L. Application of remote sensing methods to evaluation of soil fertility indicators of Zakarpattia lands / L. Gebryn-Baydi // Heodeziia, kartohrafiia i aerofotoznimannia : mizhvidomchyi naukovo-tekhnichnyi zbirnyk. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2017. — Vol 85. — P. 42–52.
Є частиною видання: Геодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник (85), 2017
Журнал/збірник: Геодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник
Том: 85
Дата публікації: 28-бер-2017
Видавництво: Видавництво Львівської політехніки
Місце видання, проведення: Львів
УДК: 528.94
004
332.33
Теми: дистанційне зондування Землі
спектральна енергетична яскравість
спектральні індекси
мультиспектральні космічні знімки
моніторинг ґрунтового покриву
гумус
лінійні математичні моделі
remote sensing of Earth
spectral energy brightness
spectral indices
multi-spectral aerospace images
monitoring of ground layers
humus
linear mathematical models
Кількість сторінок: 11
Діапазон сторінок: 42-52
Початкова сторінка: 42
Кінцева сторінка: 52
Короткий огляд (реферат): Застосування математичних моделей для визначення та оцінювання показників родючості ґрунтів на землях сільськогосподарського призначення Закарпаття на основі опрацювання даних дистанційного зондування Землі та інформації наземних досліджень. Методика. Запропонована методика, враховує фізичні закони, що описують зв’язок між кількістю вмісту гумусу у ґрунті та спектральною енергетичною яскравістю ґрунту, яка інтерпретується на мультиспектральних космічних знімках, містить три підходи дослідження. Перший підхід полягає у дослідженні та встановленні статистичних лінійних регресійних залежностей між фактичним показником вмісту гумусу в ґрунті, який отримано на основі наземних досліджень, та спектральною енергетичною яскравістю ґрунту, яку отримано в результаті опрацювання мультиспектральних космічних знімків. Другий підхід полягає у розробленні нових моделей, що побудовані на лінійній залежності вмісту гумусу від яскравостей каналів та спектральних індексів видимого та інфрачервоного діапазону електромагнітного випромінювання. Третій підхід основується на застосуванні степеневих моделей, що найкраще описують таку залежність. З математичної точки зору, значущість всіх трьох етапів перевірялася на основі визначення та значущості коефіцієнтів кореляції, довірчих інтервалів, середнього квадратичного відхилення обчисленого показника вмісту гумусу в ґрунті від фактичного та застосування критерію Фішера. Результати. У результаті встановлення та дослідження статистичних лінійних регресійних залежностей між спектральними яскравостями каналів та відповідними показниками вмісту гумусу в ґрунті досліджено, що найтісніша обернена лінійна залежність виявлена у червоному (Red) спектральному каналі видимого діапазону. Під час другого підходу дослідження встановлено, що найкраще застосовувати для визначення та оцінювання вмісту гумусу у ґрунті моделі, що використовують червоний та інфрачервоний спектральний канали та спектральний індекс на основі відношення ближнього інфрачервоного каналу до червоного. Наукова новизна. На основі застосування даних дистанційного зондування Землі виявлено, що найкраще використовувати для визначення та оцінювання кількісних показників вмісту гумусу в ґрунті для різних ландшафтних зон Закарпаття моделі, що побудовані на застосуванні цих спектральної енергетичної яскравості у видимому та інфрачервоному діапазонах спектра, оскільки середнє квадратичне відхилення обчисленого показника вмісту гумусу від фактичного є в цих моделях мінімальним, а ймовірність є максимальною. Практична значущість. Такий підхід дає змогу оперативно та достовірно отримувати інформацію про кількісні показники вмісту гумусу в ґрунті для прийняття раціональних управлінських рішень щодо застосування доцільних агротехнічних заходів для запобігання зниження родючості ґрунтів відповідно до ландшафтних зон Закарпаття.
Identification and evaluation of the soil fertility indicators based on processing of the data of on-ground and remote sensing research on the agricultural lands of different landscape zones in Zakarpattia. Меthodology. The proposed methodology of the laws of physics that describe the relation between the content of humus in soil and spectral energy brightness of soil which is interpreted based on multi-spectral aerospace images, includes three research approaches. The first approach refers to research and identification of statistical linear dependencies of the actual humus level in soil and the spectral energy brightness of soil which was obtained based on processing of the multi-spectral aerospace images. The second approach lies in developing new models that are based on linear dependencies of the actual humus level in soil and the spectral energy brightness of soil and infrared electromagnetic of electromagnetic emission. The third approach is founded on application of degree models that in the best manner describe such dependence. From the point of view of mathematics, importance of the three stages was validated using identification of significance for the correlation coefficients, confidence intervals, mean square deviations of the calculated humus level indicator from the actual humus level indicator, and application of the Fisher coefficient. Findings. In the course of identification and research of statistical linear dependencies of spectral brightness of channels and the relevant humus level indicators in soil it was investigated that the closest inverse linear dependence was detected in the red (Red) spectral channel of the visible range. In application of the second approach, it was revealed that to identify and evaluate the humus level in soil the model which mediates the red and infrared spectral channels based on the relation of the close infrared channel to the red channel, is the most appropriate. As a result of trial of the third approach it was determined that application of power law model includes only the red spectral channel. Scientific novelty. It was stated that using the data on remote sensing of the Earth to identify and evaluate the quantitative indicators of humus level content in soil in the landscape areas of Zakarpattia it is most appropriate to apply the models designed based on the data on spectral energy brightness in the visible and infrared spectral ranges, since the mean square deviation of the estimated humus content level in soil from the actual humus level indicator in these models is minimal, whereas the probability is the highest. Practical significance. This approach enables quick and reliable collection of information on the quantitative indicators of the humus level content in soil for rational managerial decision-making on applicability agrotechnical means to for prevention of soil fertility reduction in relation to landscape zones of Zakarpattia.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/42810
Перелік літератури: Аchasov V. А., Bidolakh D. I. Ispolzovaniye materialov
kosmicheskoy i nazemnoy tsifrovoy fotosyemok dlya
opredeleniya soderzhaniya gumusa v pochvakh. [The
use of material from space and digital photography to
determine the content of humus in soils]. Pochvovedeniye
[Soil Science]. 2008, no. 3, pp. 280–286.
Bandurovych Yu.Yu. Zvit pro vykonannya proektnotekhnolohichnykh
ta naukovo-doslidnykh robit u2013 rotsi; za red. Yu. Yu. Bandurovycha [Report on
performance of design, technological and research
works in 2013 for ed. Bandurovch]. Uzhorod.:
“Karpaty”, 2014, 91 p.
Bardysh B., Burtynska Kh. Vykorystannya
vehetatsiynykh indeksiv dlya identyfikatsiyi obyektiv
zemnoyi poverkhni [Using vegetation indices to
identify objects on the earth surface]. Suchasni
dosyahnennya heodezychnoyi nauky ta vyrobnytstva
[Modern achievements in geodetic science and
industry]. 2014, issue 2, pp. 82–88.
Burtynska Kh. V., Dolynska І. V. Vplyv atmosfery na
kosmichne zobrazhennya ta pryntsypy yiyi vrakhuvannya
[The influence of the atmosphere on the
space image and the principles of its consideration]
Heodeziya, kartohrafiya i aerofotoznimannya
[Geodesy, Cartography and Aerial Photography].
Lviv, 2013, issue 78, pp. 89–96.
Chornyy S. H., Abramov D. А. Vykorystannya
suputnykovykh znimkiv Landsat 7 dlya monitorynhu
humusnoho stanu temno-kashtanovykh hruntiv [Using
satellite images of Landsat 7 to monitoring the humus
state of dark soils]. Visnyk ahrarnoyi nauky
Prychornomorya [Bulletin of the Agrarian Science of
the Black Sea Region]. 2012, issue 3, pp. 113–118.
Chornyy S. H., Abramov D. А. Monitorynh vmistu
humusu u chorniozemi pivdennomu z vykorystannyam
bahato spektralnykh znimkiv suputnyka
Landsat: prostorovi ta tymchasovi aspekty
[Monitoring of humus content in south chernozem
using satellite spectral images of Landsat: spatial and
temporal aspects]. Hruntoznavstvo [Soil Science].2016, Vol. 17, no. 1–2, pp. 2–30.
Gao B. C. NDWI. A normalize ֹd differenc ֹe water index
for remote sensing of vegetatio ֹn liquid water from
space. Remote Sensing of Environment. 1996,no. 58, pp. 257– 266.
Gebrin L. V., Zeleznyak O. O. , Velikodsk ֹy Y. I. ,
Bandurovi ֹch Y. Y. Comprehen ֹsive technique for
constitut ֹion estimatio ֹn based on satellite
observati ֹon methods. Proceedin ֹgs of the National
Avation Universit ֹy. 2015, no. 3 (64), pp. 91–97.
Gebrin L. V., Sakhatskyi О. І Zastosuvannya danykh
dystantsiynykh aerokosmichnykh metodiv dlya
uzahalnenoi otsinky stanu hruntiv rehionu [Application
of remote sensing data for overall assessment
of region soils]. Heoinformatyka [Geoinformatica].2015, issue. no. 3 (55), PP. 68–76.
Gorbane G., Raclbt D., Jacob F., Albergelj J., Andrieux P.
Remote sensing of soil surface character ֹistics from a
multiscal ֹe classific ֹation approach [text]. Gorbane.
CATENA, 2008, no. 75, Issue 3, pp. 308–318.
Gmurman V. Ye. Teoriya veroyatnosti i matematicheskaya
statistika [Probability theory and mathematical
statistics]. Мoscow: Vyssh.shk., 2003, 479 p.
Malyshevskiy V. А., Fedulov Yu. P., Ostrovskiy Н. V. i
dr. Raschet soderzhaniya gumusu s ispol'zovaniyem
dannykh distantsionnogo zondirovaniya [Humus
content calculation the method with use of remote
sensing of the earth]. Nauchnyy zhurnal KubGАU
[Proceedin ֹgs of the Kuban State Agrarian
University]. 2013, no. 92(08), pp. 671–681.
Medvedev V. V. Monitoring pochv Ukrainy.
Kontseptsiya, predvaritel'nyye rezul'taty, zadachi
Monitoring of soil in Ukraine. Concept, preliminary
results, tasks]. Kharkov: Antikva, 2002, 428 p.
Panas R. М., Мalanchuk М. Suchasni problemy
zdiysnennya monitorynhu gruntovoho pokryvu
Ukrayiny [The modern problems of monitoring of the
soil cover of Ukraine]. Heodeziya, kartohrafiya i aerofotoznimannya
[Geodesy, Cartography and Aerial
Photography]. Lviv, 2013, no..78, pp. 201–206.
Richter R., Schlapfer D. Atmospheric and topographic
correction for satellite imagery (Atcor-2/3 users
guide version 9.0.2). Switzerland: DLR IB, 2016,263 p.
Richards J. A., Jia X. Remote Sensing Digital Image
Analysis. Berlin: Springer-Verlag, 2006, 439 p.
Sakhatskyy О. І. Dosvid vykorystannya suputnykovykh
danykh dlya otsinky stanu gruntiv z metoyu
rozvyazannya pryrodoresursnykh zadach [The
experience using satellite data to assess the state of
the soil in order to solve the nature of the problem].
Dopovidi Natsionalnoyi akademiyi nauk Ukrayiny
[Reports of the National Academy of Sciences of
Ukraine]. 2008, no. 3, pp. 109–115.
Sakhatskyy О. І. Metolohiya vykorystannya materialiv
bahatospektralnoyi kosmichnoyi zyomky dlya
vyrishennya hidroheolohichnykh zadach: avtoref.
dys. na zdobuttya nauk. stupenya dokt. heol. nauk:
spets. 05.07.12 “Dystantsiyni aerokosmichni
doslidzhennya” [The methodologist using of material
in a multifaceted space survey to solve the
hydrogeological problems. Author’s abstract. dis for obtaining sciences. degree doc. geol. Sciences:
special 07.05.12 “Remote aerospace exploration”].
Кyiv, 2009, 40 p.
Sadeghi M., S. Jons, W. Philpot. A linear physically –
based model for remote sensing of soil moisture
using short wave infrared bands. Remote Sensing of
Environme ֹnt, 2015, no. 164, pp. 66-76.
Serbin G., S. Craig, E. Raymond, B. James. Effects of
soil composition and mineralogy on remote sensing
of crop residue cover. Remote Sensing of
Environme ֹnt, 2009, no. 113, pp. 224–238.
South S., J. Qi, D. P. Lusch. Optimal classific ֹation methods
for mapping agricultu ֹral tillage practices. Remote
Sensing of Environme ֹnt, 2004, no. 91, pp. 90–97.
Schmugge T. Microwave remote sensing of soil
hydraulic properties. Soil hydrology, Land use and
Agriculture. 2011, no. 19, pp. 415–421.
Shatokhin А. V., Lyndin М. А. Sopryazhennoye izucheniye
chernozemov Donbassa nazemnymi i
distantsionnymi metodami [The study of chernozem
in the Donets basin and by remote methods]. Pochvovedenie
[Soil Science]. 2001, no. 9, pp. 1037–1044.
Truskavetskyy S. R. Vykorystannya bahatospektralnoho
kosmichnoho skanuvannya ta heoinformatsiynykh
system u doslidzhenni hryntovoho pokryvu Polissya
Ukrainy: avtoref. dys. na zdobuttya nauk. stupenya
kand.s.-h. nauk: spets. 03.00.18 “Hruntoznavstvo” [The
use of multicompetitive space for scanning and
geoinformation systems in the exploration of soil coverings
of the Polissya of Ukraine: author’s abstract. dis
for obtaining sciences. Degree Candidate s.-g. Sciences:
special 03.00.18 “Soil Science”] Kh., 2006, 24 p.
Zanter K. Landsat 8 (L8) data users handbook. Version2.0. Eros. Sioux Falls, South Dakota, 2016, 98 p.
References: Achasov V. A., Bidolakh D. I. Ispolzovaniye materialov
kosmicheskoy i nazemnoy tsifrovoy fotosyemok dlya
opredeleniya soderzhaniya gumusa v pochvakh. [The
use of material from space and digital photography to
determine the content of humus in soils]. Pochvovedeniye
[Soil Science]. 2008, no. 3, pp. 280–286.
Bandurovych Yu.Yu. Zvit pro vykonannya proektnotekhnolohichnykh
ta naukovo-doslidnykh robit u2013 rotsi; za red. Yu. Yu. Bandurovycha [Report on
performance of design, technological and research
works in 2013 for ed. Bandurovch]. Uzhorod.:
"Karpaty", 2014, 91 p.
Bardysh B., Burtynska Kh. Vykorystannya
vehetatsiynykh indeksiv dlya identyfikatsiyi obyektiv
zemnoyi poverkhni [Using vegetation indices to
identify objects on the earth surface]. Suchasni
dosyahnennya heodezychnoyi nauky ta vyrobnytstva
[Modern achievements in geodetic science and
industry]. 2014, issue 2, pp. 82–88.
Burtynska Kh. V., Dolynska I. V. Vplyv atmosfery na
kosmichne zobrazhennya ta pryntsypy yiyi vrakhuvannya
[The influence of the atmosphere on the
space image and the principles of its consideration]
Heodeziya, kartohrafiya i aerofotoznimannya
[Geodesy, Cartography and Aerial Photography].
Lviv, 2013, issue 78, pp. 89–96.
Chornyy S. H., Abramov D. A. Vykorystannya
suputnykovykh znimkiv Landsat 7 dlya monitorynhu
humusnoho stanu temno-kashtanovykh hruntiv [Using
satellite images of Landsat 7 to monitoring the humus
state of dark soils]. Visnyk ahrarnoyi nauky
Prychornomorya [Bulletin of the Agrarian Science of
the Black Sea Region]. 2012, issue 3, pp. 113–118.
Chornyy S. H., Abramov D. A. Monitorynh vmistu
humusu u chorniozemi pivdennomu z vykorystannyam
bahato spektralnykh znimkiv suputnyka
Landsat: prostorovi ta tymchasovi aspekty
[Monitoring of humus content in south chernozem
using satellite spectral images of Landsat: spatial and
temporal aspects]. Hruntoznavstvo [Soil Science].2016, Vol. 17, no. 1–2, pp. 2–30.
Gao B. C. NDWI. A normalize ֹd differenc ֹe water index
for remote sensing of vegetatio ֹn liquid water from
space. Remote Sensing of Environment. 1996,no. 58, pp. 257– 266.
Gebrin L. V., Zeleznyak O. O. , Velikodsk ֹy Y. I. ,
Bandurovi ֹch Y. Y. Comprehen ֹsive technique for
constitut ֹion estimatio ֹn based on satellite
observati ֹon methods. Proceedin ֹgs of the National
Avation Universit ֹy. 2015, no. 3 (64), pp. 91–97.
Gebrin L. V., Sakhatskyi O. I Zastosuvannya danykh
dystantsiynykh aerokosmichnykh metodiv dlya
uzahalnenoi otsinky stanu hruntiv rehionu [Application
of remote sensing data for overall assessment
of region soils]. Heoinformatyka [Geoinformatica].2015, issue. no. 3 (55), PP. 68–76.
Gorbane G., Raclbt D., Jacob F., Albergelj J., Andrieux P.
Remote sensing of soil surface character ֹistics from a
multiscal ֹe classific ֹation approach [text]. Gorbane.
CATENA, 2008, no. 75, Issue 3, pp. 308–318.
Gmurman V. Ye. Teoriya veroyatnosti i matematicheskaya
statistika [Probability theory and mathematical
statistics]. Moscow: Vyssh.shk., 2003, 479 p.
Malyshevskiy V. A., Fedulov Yu. P., Ostrovskiy N. V. i
dr. Raschet soderzhaniya gumusu s ispol'zovaniyem
dannykh distantsionnogo zondirovaniya [Humus
content calculation the method with use of remote
sensing of the earth]. Nauchnyy zhurnal KubGAU
[Proceedin ֹgs of the Kuban State Agrarian
University]. 2013, no. 92(08), pp. 671–681.
Medvedev V. V. Monitoring pochv Ukrainy.
Kontseptsiya, predvaritel'nyye rezul'taty, zadachi
Monitoring of soil in Ukraine. Concept, preliminary
results, tasks]. Kharkov: Antikva, 2002, 428 p.
Panas R. M., Malanchuk M. Suchasni problemy
zdiysnennya monitorynhu gruntovoho pokryvu
Ukrayiny [The modern problems of monitoring of the
soil cover of Ukraine]. Heodeziya, kartohrafiya i aerofotoznimannya
[Geodesy, Cartography and Aerial
Photography]. Lviv, 2013, no..78, pp. 201–206.
Richter R., Schlapfer D. Atmospheric and topographic
correction for satellite imagery (Atcor-2/3 users
guide version 9.0.2). Switzerland: DLR IB, 2016,263 p.
Richards J. A., Jia X. Remote Sensing Digital Image
Analysis. Berlin: Springer-Verlag, 2006, 439 p.
Sakhatskyy O. I. Dosvid vykorystannya suputnykovykh
danykh dlya otsinky stanu gruntiv z metoyu
rozvyazannya pryrodoresursnykh zadach [The
experience using satellite data to assess the state of
the soil in order to solve the nature of the problem].
Dopovidi Natsionalnoyi akademiyi nauk Ukrayiny
[Reports of the National Academy of Sciences of
Ukraine]. 2008, no. 3, pp. 109–115.
Sakhatskyy O. I. Metolohiya vykorystannya materialiv
bahatospektralnoyi kosmichnoyi zyomky dlya
vyrishennya hidroheolohichnykh zadach: avtoref.
dys. na zdobuttya nauk. stupenya dokt. heol. nauk:
spets. 05.07.12 "Dystantsiyni aerokosmichni
doslidzhennya" [The methodologist using of material
in a multifaceted space survey to solve the
hydrogeological problems. Author’s abstract. dis for obtaining sciences. degree doc. geol. Sciences:
special 07.05.12 "Remote aerospace exploration"].
Kyiv, 2009, 40 p.
Sadeghi M., S. Jons, W. Philpot. A linear physically –
based model for remote sensing of soil moisture
using short wave infrared bands. Remote Sensing of
Environme ֹnt, 2015, no. 164, pp. 66-76.
Serbin G., S. Craig, E. Raymond, B. James. Effects of
soil composition and mineralogy on remote sensing
of crop residue cover. Remote Sensing of
Environme ֹnt, 2009, no. 113, pp. 224–238.
South S., J. Qi, D. P. Lusch. Optimal classific ֹation methods
for mapping agricultu ֹral tillage practices. Remote
Sensing of Environme ֹnt, 2004, no. 91, pp. 90–97.
Schmugge T. Microwave remote sensing of soil
hydraulic properties. Soil hydrology, Land use and
Agriculture. 2011, no. 19, pp. 415–421.
Shatokhin A. V., Lyndin M. A. Sopryazhennoye izucheniye
chernozemov Donbassa nazemnymi i
distantsionnymi metodami [The study of chernozem
in the Donets basin and by remote methods]. Pochvovedenie
[Soil Science]. 2001, no. 9, pp. 1037–1044.
Truskavetskyy S. R. Vykorystannya bahatospektralnoho
kosmichnoho skanuvannya ta heoinformatsiynykh
system u doslidzhenni hryntovoho pokryvu Polissya
Ukrainy: avtoref. dys. na zdobuttya nauk. stupenya
kand.s.-h. nauk: spets. 03.00.18 "Hruntoznavstvo" [The
use of multicompetitive space for scanning and
geoinformation systems in the exploration of soil coverings
of the Polissya of Ukraine: author’s abstract. dis
for obtaining sciences. Degree Candidate s.-g. Sciences:
special 03.00.18 "Soil Science"] Kh., 2006, 24 p.
Zanter K. Landsat 8 (L8) data users handbook. Version2.0. Eros. Sioux Falls, South Dakota, 2016, 98 p.
Тип вмісту : Article
Розташовується у зібраннях:Геодезія, картографія і аерофотознімання. – 2017. – Випуск 85



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.