Цифровое картографирование почвы

Цифровое картографирование почвы ( DSM ) в почвоведении , также называемое прогнозирующим картографированием почвы. ^[1] или педометрическое картографирование — это создание с помощью компьютера цифровых карт типов и свойств почвы. Картирование почвы, как правило, включает в себя создание и заполнение пространственной информации о почве с использованием полевых и лабораторных методов наблюдения в сочетании с системами пространственного и непространственного вывода о почве.

Международная рабочая группа по цифровому картированию почв (WG-DSM) определяет цифровое картирование почв как «создание и пополнение географически привязанных баз данных о почвах, созданных с заданным разрешением с использованием методов полевых и лабораторных наблюдений в сочетании с данными окружающей среды посредством количественных соотношений. " ^[2]^[3]^[4]^[5]

Неясности

На DSM можно положиться, но он считается отличным от традиционного картографирования почвы , которое включает в себя ручное определение границ почвы полевыми почвоведами. Нецифровые карты почв, созданные в результате ручного разграничения единиц почвенного картирования, также могут быть оцифрованы, или геодезисты могут проводить границы с помощью полевых компьютеров, следовательно, как традиционные, основанные на знаниях, так и основанные на знаниях и технологиях системы картографирования почвы, по сути, являются цифровыми . Однако в отличие от традиционного картографирования почвы считается, что цифровое картографирование почвы широко использует:

технологические достижения, включая GPS- приемники, полевые сканеры и дистанционное зондирование , а также
вычислительные достижения, включая геостатистическую интерполяцию и алгоритмы вывода, ГИС , цифровую модель рельефа и интеллектуальный анализ данных. ^[6]

При цифровом картографировании почв используются полуавтоматические методы и технологии для получения, обработки и визуализации информации о почвах и вспомогательной информации, что позволяет получить результат с меньшими затратами. Результаты основанного на данных или статистического картографирования почвы обычно оцениваются на предмет точности и неопределенности, и их легче обновлять при появлении новой информации. ^[6]

Цифровое картографирование почвы пытается преодолеть некоторые недостатки традиционных почвенных карт, которые часто ориентированы только на разграничение классов почв, то есть типов почв . ^[5] Такие традиционные почвенные карты :

не дают информации для моделирования динамики почвенных условий и
негибки к количественным исследованиям функциональности почв .

Примером успешного применения цифрового картографирования почвы является определение физических свойств. ^[7] (текстура почвы, объемная плотность), разработанная в Европейском Союзе на основе около 20 000 образцов верхнего слоя почвы из базы данных LUCAS. ^[8]

Скорпан

Scorpan — это мнемоника для эмпирического количественного описания взаимосвязей между почвой и факторами окружающей среды с целью использования их в качестве функций пространственного прогнозирования почвы для целей цифрового картографирования почвы. Это адаптация пяти факторов Ганса Йенни не для объяснения почвообразования , а для эмпирического описания взаимоотношений между почвой и другими пространственно привязанными факторами. ^[6]

S = f(s,c,o,r,p,a,n) , где

S = классы или характеристики почвы (подлежит моделированию)
е = функция
s = почва , другие или ранее измеренные свойства почвы в точке
c = климат , климатические свойства окружающей среды в точке
o = организмы , включая земной покров и естественную растительность или фауну или деятельность человека.
r = рельеф , топография, атрибуты ландшафта
p = исходный материал , литология
а = возраст, времени фактор
n = пространственное или географическое положение

См. также

Педометрическое картографирование - статистический метод изучения почвы.
ССУРГО - Географическая база данных почвенной службы

Ссылки

^ Череп, П.; Дж. Франклин; О.А. Чедвик; Д. Макартур (июнь 2003 г.). «Прогностическое картографирование почв - обзор». Успехи физической географии . 27 (2): 171–197. CiteSeerX 10.1.1.137.3441 . дои : 10.1191/0309133303pp366ra . S2CID 787741 .
^ Лагашери, П.; МакБрэтни, AB; Вольц, М., ред. (2006). Цифровое картографирование почвы: вводный обзор . Амстердам: Эльзевир. п. 600. ИСБН 978-0-444-52958-9 . Архивировано из оригинала 16 января 2012 г. Проверено 19 июня 2012 г.
^ Добос, Э.; Карре, Ф.; Хенгль, Т.; Рейтер, Гавайи; Тот, Г., ред. (2006). Цифровое картографирование почв как поддержка создания функциональных карт (PDF) . Люксембург: Управление официальных публикаций Европейских сообществ. п. 68. 22123 евро RU
^ Беттингер, Дж.Л.; Хауэлл, Д.В.; Мур, AC; Хартеминк, А.Е.; Киенаст-Браун С., ред. (2010). Цифровое картографирование почвы: связующее исследование, экологическое применение и эксплуатация . Спрингер. п. 473. ИСБН 978-90-481-8862-8 .
^ Jump up to: ^а ^б Хенгль, Том; Мендес де Хесус, Хорхе; Макмиллан, РА; Батьес, Нильс Х.; Хёвлинк, ГБМ; Рибейро, Элой К.; Самуэль-Роза, Аллесандро; Кемпен, Бас; Линаарс, JGB; Уолш, Миннесота; Руиперес Гонсалес, Мария Г. (2014). «SoilGrids1km — глобальная информация о почве на основе автоматического картографирования» . ПЛОС ОДИН . 9 (8): e105992. Бибкод : 2014PLoSO...9j5992H . дои : 10.1371/journal.pone.0105992 . ПМЦ 4149475 . ПМИД 25171179 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с МакБрэтни, AB; МЛ Мендонса Сантос; Б. Минасный (1 ноября 2003 г.). «О цифровом картографировании почв». Геодерма . 117 (1–2): 3–52. Бибкод : 2003Геоде.117....3М . дои : 10.1016/S0016-7061(03)00223-4 .
^ Баллабио, Криштиану; Панагос, Панос; Монатанарелла, Лука (2016). «Картирование физических свойств верхнего слоя почвы в европейском масштабе с использованием базы данных LUCAS» . Геодерма . 261 : 110–123. Бибкод : 2016Geode.261..110B . doi : 10.1016/j.geoderma.2015.07.006 .
^ Оргиацци, А.; Баллабио, К.; Панагос, П.; Джонс, А.; Фернандес-Угальде, О. (2018). «LUCAS Soil, крупнейший расширяемый набор данных о почвах в Европе: обзор» . Европейский журнал почвоведения . 69 : 140–153. дои : 10.1111/ejss.12499 . ISSN 1365-2389 .

Внешние ссылки

Рабочая группа по цифровому картированию почв
Комиссия по педометрии Международного союза почвоведов
Интернет-инвентаризация почвы NRCS почвенных ресурсов в США.
Проект GlobalSoilMap.net заархивирован 24 февраля 2020 г. на Wayback Machine.

[1] Череп, П.; Дж. Франклин; О.А. Чедвик; Д. Макартур (июнь 2003 г.). «Прогностическое картографирование почв - обзор». Успехи физической географии . 27 (2): 171–197. CiteSeerX 10.1.1.137.3441 . дои : 10.1191/0309133303pp366ra . S2CID 787741 .

[Lagacherie2004DSM-2] Лагашери, П.; МакБрэтни, AB; Вольц, М., ред. (2006). Цифровое картографирование почвы: вводный обзор . Амстердам: Эльзевир. п. 600. ИСБН 978-0-444-52958-9 . Архивировано из оригинала 16 января 2012 г. Проверено 19 июня 2012 г.

[3] Добос, Э.; Карре, Ф.; Хенгль, Т.; Рейтер, Гавайи; Тот, Г., ред. (2006). Цифровое картографирование почв как поддержка создания функциональных карт (PDF) . Люксембург: Управление официальных публикаций Европейских сообществ. п. 68. 22123 евро RU

[Boettinger2010DSM-4] Беттингер, Дж.Л.; Хауэлл, Д.В.; Мур, AC; Хартеминк, А.Е.; Киенаст-Браун С., ред. (2010). Цифровое картографирование почвы: связующее исследование, экологическое применение и эксплуатация . Спрингер. п. 473. ИСБН 978-90-481-8862-8 .

[HenglPLOSone2014-5] Jump up to: ^а ^б Хенгль, Том; Мендес де Хесус, Хорхе; Макмиллан, РА; Батьес, Нильс Х.; Хёвлинк, ГБМ; Рибейро, Элой К.; Самуэль-Роза, Аллесандро; Кемпен, Бас; Линаарс, JGB; Уолш, Миннесота; Руиперес Гонсалес, Мария Г. (2014). «SoilGrids1km — глобальная информация о почве на основе автоматического картографирования» . ПЛОС ОДИН . 9 (8): e105992. Бибкод : 2014PLoSO...9j5992H . дои : 10.1371/journal.pone.0105992 . ПМЦ 4149475 . ПМИД 25171179 .

[McBratney2003Geoderma-6] Jump up to: ^а ^б ^с МакБрэтни, AB; МЛ Мендонса Сантос; Б. Минасный (1 ноября 2003 г.). «О цифровом картографировании почв». Геодерма . 117 (1–2): 3–52. Бибкод : 2003Геоде.117....3М . дои : 10.1016/S0016-7061(03)00223-4 .

[7] Баллабио, Криштиану; Панагос, Панос; Монатанарелла, Лука (2016). «Картирование физических свойств верхнего слоя почвы в европейском масштабе с использованием базы данных LUCAS» . Геодерма . 261 : 110–123. Бибкод : 2016Geode.261..110B . doi : 10.1016/j.geoderma.2015.07.006 .

[8] Оргиацци, А.; Баллабио, К.; Панагос, П.; Джонс, А.; Фернандес-Угальде, О. (2018). «LUCAS Soil, крупнейший расширяемый набор данных о почвах в Европе: обзор» . Европейский журнал почвоведения . 69 : 140–153. дои : 10.1111/ejss.12499 . ISSN 1365-2389 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]