https://oldena.lpnu.ua/handle/ntb/42810
Title: | Application of remote sensing methods to evaluation of soil fertility indicators of Zakarpattia lands |
Other Titles: | Застосування методів дистанційного зондування Землі для оцінювання показників родючості земель Закарпаття |
Authors: | Гебрин-Байди, Л. Gebryn-Baydi, L. |
Affiliation: | Національний авіаційний університет National Aviation University |
Bibliographic description (Ukraine): | 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 (International): | 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. |
Is part of: | Геодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник (85), 2017 |
Journal/Collection: | Геодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник |
Volume: | 85 |
Issue Date: | 28-Mar-2017 |
Publisher: | Видавництво Львівської політехніки |
Place of the edition/event: | Львів |
UDC: | 528.94 004 332.33 |
Keywords: | 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 |
Number of pages: | 11 |
Page range: | 42-52 |
Start page: | 42 |
End page: | 52 |
Abstract: | 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: | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/42810 |
References (Ukraine): | 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 (International): | 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. |
Content type: | Article |
Appears in Collections: | Геодезія, картографія і аерофотознімання. – 2017. – Випуск 85 |
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
2017v85_Gebryn-Baydi_L-Application_of_remote_42-52.pdf | 949.79 kB | Adobe PDF | View/Open | |
2017v85_Gebryn-Baydi_L-Application_of_remote_42-52__COVER.png | 539.23 kB | image/png | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.