Large Scale Soil Mapping Methodology

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Obtaining accurate and objective information about the soil cover of any territory is the main goal of any soil-geographic research. The review of existing methods has shown that despite the fact that more than 100 years have passed since the times of V.V. Dokuchaev, no fundamentally new approaches have been developed. The existing approaches are still based on V.V. Dokuchaev’s ideas about soil connection with soil formation factors. Few attempts have been made to increase the information capacity of soil maps by representing soil microheterogeneities, as well as to add information on modern soil processes (dynamics of boundaries and plasticity of relief) to soil maps. All these methods can be used to modernize the mapping process. It is proposed to supplement the methods of traditional mapping by specifying, if possible, the boundaries of soil-geographic delineations on the basis of remote sensing data, saturating the delineations with information on soil cover patterns, showing the boundaries of soil cover meso-structures, taking into account the flow structures of relief plasticity, and, if possible, reflecting the long-term dynamics of the boundaries of soil-mapping delineations. Most of the operations to produce such soil maps can now be automated. Such maps will more accurately reflect the real geography of soils and their properties, as well as the processes of soil matter transport under the action of water flows and gravitational forces, which will significantly increase the practical value of soil data.

About the authors

I. Y. Savin

Dokuchaev Soil Science Institute; RUDN University, Institute of Environmental Engineering

Email: savin_iyu@esoil.ru
Moscow, 119017 Russia; Moscow, 115093 Russia

References

  1. Андроников В.Л., Ананко Т.В., Михайлова Р.П., Симакова М.С., Шубина И.Г. Отражение структуры почвенного покрова на почвенных картах // Почвоведение. 1993. № 7. С. 76–82.
  2. Андроников В.Л., Королюк Т.В. Использование дистанционных методов в почвоведении и сельском хозяйстве // Почвоведение. 1985. № 5. С. 173–179.
  3. Горячкин C.В. Исследования структур почвенного покрова в современном почвоведении: подходы и тенденции развития // Почвоведение. 2005. № 12. С. 1461–1468.
  4. Докучаев В.В. Сочинения. М.–Л.: Изд-во АН СССР, 1950. Т. 4. Ч. 1. 413 с.
  5. Козловский Ф.И. Теория и методы изучения почвенного покрова. М.: ГЕОС, 2003. 538 с.
  6. Козловский Ф., Горячкин С.В. Современное состояние и пути развития теории структуры почвенного покрова // Почвоведение. 1993. № 7. С. 31–43.
  7. Конюшков Д.Е., Ананко Т.В., Герасимова М.И., Савицкая Н.В., Чуванов С.В. Анализ почвенного покрова России по карте масштаба 1 : 2.5 млн с использованием новой классификации: отделы почв и их площади // Бюл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2022. Вып. 112. С. 73–121. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2022-112-73-121
  8. Корытный Л.М. Бассейновая концепция в природопользовании. Иркутск: Изд-во Ин-та географии СО РАН, 2001. 163 с.
  9. Левицкий А.П. В защиту докучаевского почвоведения // Почвоведение. 1907. № 4. С. 381–404.
  10. Нефедов Г.Ф. О почвенной картографии. С.: Тип. об-ва книгопеч., 1914. 57 с.
  11. Общесоюзная инструкция по почвенным обследованиям и составлению крупномасштабных почвенных карт землепользования. М.: Колос, 1973. 95 с.
  12. Почвенная карта московского отделения ВИР Ступинского района Московской области (масштаб 1 : 10 000). М.: Ин-т Центргипрозем, 1980. 1 л.
  13. Савин И.Ю. О границах почвенно-картографических выделов // География и картография почв. М., 1993. С. 228–234.
  14. Савин И.Ю. Пространственные аспекты прикладного почвоведения // Бюл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2020. Вып. 101. С. 5–18. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2020-101-5-18
  15. Савин И.Ю. Перспективы развития картографирования и мониторинга почв на основе интерполяции точечных данных и дистанционных методов // Вестник Моск. ун-та. 2022. Сер. 17, почвоведение. № 2. С. 13‒19.
  16. Савин И.Ю., Бербеков С.А., Тутукова Д.А. Комплексная оценка неоднородности почвенного покрова по состоянию посевов // Бюл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2022. Вып. 113. С. 31–57. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2022-113-31-57
  17. Савин И.Ю., Савенкова Е.В., Кучер Д.Е., Тутукова Д.А., Бербеков С.А. Оценка контрастности почвенного покрова пахотных угодий по спутниковым данным Sentinel-2 // Почвоведение. 2021. № 11. С. 1295–1305. https://doi.org/10.31857/S0032180X21110125
  18. Симакова М.С. О новом методе картографирования почв с использованием пластики рельефа // Почвоведение. 1988. № 6. С. 121–127.
  19. Сорокина Н.П., Козлов Д.Н. Опыт цифрового картографирования структуры почвенного покрова // Почвоведение. 2010. № 2. С. 198.
  20. Степанов И.Н. Пространство и время в науке о почвах. М.: Наука, 2003. 184 с.
  21. Степанов И.Н. Теория пластики рельефа и новые тематические карты. М.: Наука, 2006. 230 с.
  22. Степанов И.Н., Лошакова Н.А. О трех типах контурности на почвенных картах // Почвоведение. 1998. № 3. С. 359.
  23. Толчельников Ю.С. Дешифрирование по аэроснимкам почв Северного Казахстана. М.-Л.: Наука, 1966. 184 с.
  24. Флоринский И.В. Гипотеза Докучаева – центральная идея цифрового прогнозного почвенного картографирования (к 125-летию публикации) // Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования. М., 2012. С. 19–25.
  25. Фридланд В.М. Структура почвенного покрова. М.: Мысль, 1972. 423 с.
  26. Хутуев А.М., Занилов А.Х., Тутукова Д.А., Савин И.Ю. NDVI посевов как дистанционный индикатор качества пахотных почв // Бюл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2024. Вып. 121. С. 70–85. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2024-121-70-85
  27. Шарый П.А. Геоморфометрия в науках о земле и экологии: обзор методов и приложений // Известия Самарского научного центра РАН. 2006. Т. 8. № 2. С. 458–473.
  28. Шишов Л.Л., Сорокина Н.П., Панкова Е.И. Составление крупномасштабных почвенных карт с показом структуры почвенного покрова. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 1989. 56 с.
  29. Anderson D.W., Scott Smith C. A. A history of soil classification and soil survey in Canada: Personal perspectives // Can. J. Soil Sci. 2011. V. 91. P. 675–694. https://doi.org/10.4141/cjss10063
  30. Hollis J., Avery B.W. History of Soil Survey and Development of the Soil Series concept in the UK // Adv. GeoEcology. 1997. V. 29. P. 109–144.
  31. Korolyuk T.V., Shcherbenko H.V. Compiling soil maps on the basis of remotely-sensed data digital processing: soil interpretation // International Journal of Remote Sensing. 1994. Т. 15. № 7. С. 1379–1400.
  32. Minasny B., McBratney A.B. Digital soil mapping: A brief history and some lessons // Geoderma. 2016. V. 264. P. 301–311.
  33. Simakova M.S., Savin I.Yu. Use of aerial- and space-survey images of the earth’s surface in mapping soils of Russia: prospects and objectives // Eurasian Soil Sci. 1998. V. 31. P. 1215–1222.
  34. Simonson R.W. The U.S. soil survey – contributions to soil science and its application // Geoderma. 1991. V. 48. P. 1–16.
  35. Singh S. Remote sensing applications in soil survey and mapping: a review // Int. J. Geomat. Geosci. 2016. V. 7. P. 192–203. https://www.indianjournals.com/ijor.aspx?target=ijor:ijggs&volume=7&issue=2&article=006

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».