История развития цифровых методов в картографировании
МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное Бюджетное образовательное учреждение высшего образования «российский государственный аграрный университет – МСха имени К.А. Тимирязева» (ФГБОУ ВО ргау - МСХА имени К.А. Тимирязева) Факультет почвоведения, агрохимии и экологии Кафедра почвоведения, геологии и ландшафтоведения
ОТЧЕТ
по производственной практике
на базе ОАО Агрофирма «Роговатовская Нива»
Руководитель
ассистент кафедры почвоведения,
геологии и ландшафтоведения
Чинилин А. В. (подпись, дата)
Исполнитель
студент 221группы
факультета ПАЭ (подпись, дата)
Бахарев А.А.
Москва 2017
Оглавление
Введение. 3
1. Обзор литературы.. 5
1.1. Что такое ЦПК.. 5
1.2. История развития цифровых методов в картографировании. 6
1.3. Популярные методы машинного обучения, используемые для построения карт 9
2. Объект исследования. 16
Географическое положение территории ОАО «Агрофирма «Роговатовская Нива» и история её сельскохозяйственного использования. 16
Агроклиматические условия. 17
Геоморфологические условия. 22
Литологические условия. 22
Гидрологические и гидрографические условия. 23
Растительность. 25
Почвенный покров. 26
3. Методика проведения изыскательных работ. 32
|
|
|
4. Результаты полевых работ. 33
Заключение. 49
Список использованной литературы.. 50
Введение
Развитие почвенно-картографических исследований в настоящее время тесно связанно со становлением цифровой почвенной картографии.
Цифровая почвенная картография (ЦПК) – молодой, успешно развивающийся раздел почвоведения, в котором на данный момент активно проводятся исследования. Скорость появления новых работ по ЦПК в последнее время стремительно возрастает.
Специфика цифрового почвенного картографирования заключается в использовании возможностей современных технологий для пространственного количественного анализа почвенного покрова на разных этапах исследования: GPS, полевые сканеры и др. - при сборе первичной полевой информации; цифровые модели рельефа, материалы дистанционного зондирования и др. - как источники цифровой информации о факторах среды; ГИС, геостатистика, математические и статистические модели - для унифицированного хранения информации и обработки данных.
Использование ЦПК в перспективе позволит полностью заменить бумажные карты на электронные; на базе существующих карт проводить экстраполяцию на незакартированные территории; создавать динамические карты. например, отражающие результаты мониторинга.
|
|
|
Работы по внедрению цифровых технологий в производство показывают качественное снижение стоимости и повышение скорости картирования в условиях сокращения возможностей получения новых полевых материалов
Цельмоей работы - составление цифровых карт групп структур почвенного покрова (СПП) на территорию хозяйства ОАО «Агрофирма Роговатовская Нива» с использованием различных методов машинного обучения.
На момент начала прохождения практики были составлены предварительные варианты цифровых карт групп структур почвенного покрова с применением следующих методов машинного обучения: линейный дискриминантный анализ, мультиномиальная логистическая регрессия, случайный лес (ансамбль деревьев решений) и метод опорных векторов. На всех составленных картах были выявлены ошибки в разделении автоморфных и полугидроморфных групп СПП. Для решения данной проблемы необходимо проведение дополнительного почвенно-ландшафтного обследования территории, с получением более подробной информации о глубине залегания грунтовых вод на исследуемой территории.
В период прохождения практики для достижения поставленной цели были выполнены следующиезадачи:
|
|
|
1. Анализ имеющихся сведений об исследуемой территории (агроклиматические характеристики, геоморфологические условия, литологические условия, почвенный покров, хозяйственная деятельность);
2. Анализ полевых данных прошлых лет и предварительно полученных карт групп СПП и выявление участков исследуемой территории, на которых необходимо дополнительное обследование;
3. Планирование полевых работ (местоположение точек бурения);
4. Бурение для установления уровня грунтовых вод в запланированных точках.
В дальнейшемпланируется использование полученных в результате прохождения практики данных, совместно с данными прошлых исследований, для автоматизированного составления карт групп СПП с применением различных методов машинного обучения.
Обзор литературы
Что такое ЦПК
Для прогнозирования и картографирования почвенного покрова используются цифровые количественные техники, названные Ф. Лагашери и А. МакБратни, цифровой почвенной картографией. Она определяется ими как «создание и распространение пространственных почвенных информационных систем, численных моделей, описывающих пространственные и временные вариации почвенных типов и свойств на основе почвенных наблюдений и знаний, на основе связанных с ними переменных окружающей среды» (Lagacherie, McBratney, 2007). Задача ЦПК - на основе ограниченного количества почвенных данных и предварительных знаний о почвенно-ландшафтных связях обеспечить точное отображение пространственного распределения почв и почвенных свойств.
|
|
|
Создание цифровых почвенных карт осуществляется почвенными пространственными логическими системами, включающими почвенные пространственные информационные системы и построитель почвенных карт (Lagacherie, McBratney, 2007).
Предсказания почвенных классов и свойств в цифровой картографии основывается на взаимосвязях между почвами, факторами и процессами почвообразования, которые входят в уравнения в качестве переменных-предсказателей (Mendonça-Santos и др., 2010).
Логика ЦПК основана на уравнении (1) (McBratney и др., 2003):
Sa[x,y,~ t] или Sc[x,y,~ t]= f (s[x,y,~ t], c[x,y,~ t], o[x,y,~ t], r[x,y,~ t],p[x,y,~ t], a[x,y,~ t], n) (1)
где Sa – количественная почвенная характеристика, Sc - почвенная таксономическая единица, s – почва или некоторое почвенное свойство в точке, c – климат (локальные климатические условия), о - организмы, включая человеческую деятельность, r –рельеф, включая морфометрические характеристики, р – почвообразующая порода, литологическое сложение, a – временной фактор, n - пространственное расположение, t- время (McBratney и др., 2003).
Эта формула является результатом трудов многих поколений ученых-почвоведов (например, Захарова, Shaw, Jenny), которые развивали основной закон почвоведения, сформулированный В.В. Докучаевым (Флоринский, 2012).
История развития цифровых методов в картографировании
Истоки ЦПК берут начало в традиционной почвенной картографии, основным документом в которой выступает почвенная карта.Почвенная карта представляет собой уменьшенное и обобщенное в заданном масштабе изображение почвенного покрова на плоскости (топографической основе), построенное по математическим законам, вопределенной системе условных обозначений. Составление почвенных карт – это трудоемкий процесс, включающий в себя три этапа: 1) подготовительный камеральный - сбор и систематизацию имеющихся картографических, литературных, дистанционных и фондовых материалов по объекту съемки, анализ их полноты и качества; 2) полевая съемка - заложение точек опробования, уточнение на местности границ и форм почвенных контуров, морфологическое описание разрезов и отбор почвенных образцов; 3) заключительный камеральный - составление окончательного варианта карты с учетом результатов анализа отобранных образцов.
С развитием информационных технологий стало возможным сокращение людских и временных затрат при проведении почвенного картографирования.
В работах 70- 80-ых годов предпринимались первые попытки описания пространственных закономерностей почвенных свойств путем интерполяции математическими методами известных значений на всю территорию обследования (Burrough и др., 1994), предпринимались попытки определения характерных масштабов пространственного варьирования почвенного покрова и выявления средних размеров почвенного индивидуума (Козловский, 1970), разрабатывались аэрокосмические методы изучения почв (Андроников, 1979). В российском почвоведении активно развивалась концепция структуры почвенного покрова (Фридланад, 1972), в последующем ставшая основой для цифрового почвенного картографирования.
В 1992 г. направление «педометрика» оформилось как отдельная ветвь почвоведения, занимающаяся применением математических и статистических методов для изучения распределения и генезиса почв (Мешалкина, 2012). Уже в 90-ых годах высказывались идеи о необходимости задания моделей для проведения почвенных обследований (Hewitt, 1993), в том числе моделей, основанных на экспертных знаниях (Bui, 2003).
К концу XX века были накоплены знания в области использования методов геостатистики в экологии и почвоведении (Isaaks, Srivastava, 1989;Webster, Oliver, 2007). Геостатистические методы оказались полезным инструментом для количественной оценки изменчивости почв (Геостатистика…, 2010), хотя их использование подняло много вопросов: какое количество образцов необходимо и достаточно для обеспечения определенной точности предсказания, как моделировать вариограммы, как стратифицировать данные, когда и какие методы являются наиболее подходящими (Burrough и др., 1994). В последние десятилетия идет разработка региональных и глобальных баз почвенных данных (Hartemink и др., 2013).
Впервые в России Информационная база классификации была разработана более 25 лет назад в Почвенном институте имени В.В Докучаева под руководством В.А. Рожкова (Шишов и др., 1985), она была составной частью автоматизированной информационной системы «Мерон» (Рожков, 2002). В настоящее время успешно развивается Почвенно-географическая база данных России (ПГБДР) масштаба 1:2 500 000 (Шоба и др., 2010). Развиваются БД, характеризующие отдельные регионы России (например, Белоусова, Мешалкитна, 2012).
На современном этапе развития ЦПК большое внимание уделяется источникам первичных данных: старым почвенным картам и материалам обследования (Mayr, др., 2010; Dobos и др., 2010; Рухович и др., 2012), цифровым моделям рельефа (Shary и др., 2002; AdvancesinDigitalTerrainAnalysis, 2008; Florinsky, 2011) и ДДЗ (Кирьянова, Савин, 2012; Кренке, 2012; Самсонова, Мешалкина, 2012; Королюк, 2012; Куст и др., 2010) для нужд ЦПК. Быстрыми темпами развивается использование результатов наземной съемки для крупномасштабного картографирования (ViscarraRossel и др., 2010, Gooley и др., 2014). Большое внимание также уделяется способам гармонизации почвенных данных (Dobos и др., 2010; Sulaeman и др., 2013; Белоусова, Мешалкина, 2012) и объединению материалов, полученных в разном масштабе (Behrens и др., 2010).
Активно развиваются такие направления, как: ранжирование почвообразующих факторов по степени их участия в формировании региональной неоднородности почвенного покрова (Пузаченко и др., 2006; Козлов, 2009; Пузаченко, 2009; Boettinger, 2010), исследования зависимости качества получаемых ковариатов для ЦПК при различных масштабах исходных картографических материалов (Roecker, Thompson, 2010), картографическое обоснование для внедрения новых методик выбора точек пробоотбора (Minasny, McBratney, 2006; PahlavanRad и др., 2014), а также их сравнение (Brungard, Boettinger, 2010).
Быстрыми темпами развивается тематическая цифровая картография. Примерами могут служить: картографирование содержания органического углерода (Carré и др., 2010; Zhao, Shi, 2010; Mendonça-Santos и др., 2010 и многие другие работы), тяжелых металлов (Ballabio, Comolli, 2010), состояния экосистем и климатических условий (New и др., 2002), агроэкологическое картографирование земель (Козлов, Сорокина, 2012; Васенев, Васенева, 2012) и др.
Работы по внедрению цифровых технологий в производство показывают качественное снижение стоимости и повышение скорости картирования в условиях сокращения возможностей получения новых полевых материалов (MacMillan и др., 2007).
Дата добавления: 2018-06-01; просмотров: 421; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!