ИПА СО РАН | Институт почвоведения и агрохимии СО РАН
Образование · 18 августа 2026 г.
Состояние почвы напрямую влияет на возможности сельскохозяйственного использования терр... — 18 августа 2026 г. в 20:20:45.984
Состояние почвы напрямую влияет на возможности сельскохозяйственного использования территории, поэтому получение достоверных данных о ее свойствах остается одной из важных задач мониторинга земель. Особую сложность представляют участки с плотным растительным покровом: растительность скрывает поверхность и затрудняет выделение почвенного сигнала при дистанционной съемке. Команда Института аэрокосмической информации Китайской академии наук (AIRCAS) исследовала, может ли гиперспектральный лидар решить эту проблему и получать спектральную информацию о почве сквозь растительность. Обычная гиперспектральная съемка анализирует солнечный свет, отраженный от поверхности во множестве спектральных диапазонов, по характеру отражения можно получать сведения о свойствах различных объектов. При наличии плотного растительного покрова в один сигнал одновременно попадают: 〰 листья и ветви; 〰 поверхность земли; 〰 свет, многократно отраженный между растительностью и почвой. В результате спектральная информация самой почвы все сильнее смешивается с сигналом растительности, а при высокой плотности покрова ее выделение становится крайне затруднительным. Наземные обследования и лабораторные исследования дают подробные сведения о свойствах почвы, однако требуют значительных затрат времени и ресурсов. Поэтому возможность получать дополнительную информацию дистанционно представляет большой интерес для мониторинга территорий. Новый подход к исследованию почвы Исследователи проверили возможности гиперспектрального лидара — HSL, который направляет к поверхности лазерные импульсы и по отраженному сигналу определяет положение объектов, создавая их трехмерную модель. Гиперспектральный лидар одновременно фиксирует спектральные характеристики — получается своеобразное сочетание 3D-сканирования и анализа состава отраженного света. Чтобы объективно сравнить технологии, ученые создали виртуальные трехмерные сцены «растительность — почва», использовали реальные гиперспектральные измерения почв и моделировали разную плотность растительного покрова. Затем одну и ту же поверхность исследовали двумя способами: ✔️ пассивной гиперспектральной съемкой; ✔️ гиперспектральным лидаром. Цель состояла в том, чтобы установить, какой метод точнее выделяет сигнал почвы под растительностью и можно ли по этому сигналу оценивать ее свойства. Результаты эксперимента При увеличении плотности растительности почвенный сигнал в пассивной съемке заметно маскировался. HSL показал более устойчивый результат: лазерные импульсы проходили через промежутки в растительном покрове, а трехмерное облако точек позволяло отделить отражения от земли от отражений растительности. После такой фильтрации исследователи смогли получить более точные спектры почвы и проверить возможность определения по ним: 〰 органического углерода — важнейшей составляющей почвенного органического вещества; 〰 общего азота — одного из ключевых элементов питания растений. Авторы рассматривают результаты как перспективную основу для трехмерного мониторинга системы «растительность — почва» и оценки почв на территориях, где открытая поверхность практически отсутствует. 📌 В перспективе подобные технологии могут дополнять существующие данные при обследовании заросших и длительно неиспользуемых сельхозземель, где важно оценить состояние территории перед ее восстановлением и вовлечением в оборот. #ЗарубежныйОпыт #МониторингПочв #ПочваНаПрактике #НаукаДляЗемли