Метод позволяет анализировать плодородие, деградацию и эрозию степных земель, разрабатывать технологии повышения урожайности
Учёные Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук изучили с помощью спутниковых снимков и искусственного интеллекта почвы в полузасушливой Зауральской степной зоне России.
Для прогнозирования основных параметров структуры верхнего слоя почвы учёные протестировали различные методы машинного обучения в совокупности с переменными окружающей среды (почва и климат) и данными дистанционного зондирования.
Адаптивное земледелие в действии
Сначала команда отобрала 45 образцов почвы, а затем проверила, насколько почва сохраняет структуру при контакте с водой. Выяснилось, что крупные комки при промывке разрушались. Их структура оказалась менее устойчива к увлажнению, поверхность быстрее заиливается, хуже пропускает воду и становится более уязвимой к эрозии.
Полученные измерения исследователи попробовали перенести на карту с помощью методов машинного обучения и спутников. Они взяли снимки Landsat 8 за три даты, посчитали спектральные индексы и добавили климатические переменные. Наилучшие результаты показала оценка водостойкости почвы – скорость её распада при увлажнении.
Построение таких карт является более бюджетным и быстрым методом по сравнению с проведением сплошных полевых обследований. Они будут полезны при планировании землепользования в засушливых районах.