Mapping of Rill Erosion of Arable Soils Based on Unmanned Aerial Vehicles Survey


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Possibilities of using data obtained from unmanned aerial vehicles for detection and mapping of rill erosion on arable lands are analyzed. Identification and mapping of rill erosion was performed on a key plot with a predominance of arable gray forest soils (Greyzemic Phaeozems) under winter wheat in Tula oblast. This plot was surveyed from different heights and in different periods to determine the reliability of identification of rill erosion on the basis of automated procedures in a GIS. It was found that, despite changes in the pattern of rills during the warm season, only one survey during this season is sufficient for adequate assessment of the area of eroded soils. According to our data, the most reliable identification of rill erosion is based on the aerial survey from the height of 50 m above the soil surface. When the height of the flight is more than 200 m, erosional rills virtually escape identification. The efficiency of identification depends on the type of crops, their status, and time of the survey. The surveys of bare soil surface in periods with maximum possible interval from the previous rain or snowmelt season are most efficient. The results of our study can be used in the systems of remote sensing monitoring of erosional processes on arable fields. Application of multiand hyperspectral cameras can improve the efficiency of monitoring.

Об авторах

A. Kashtanov

Dokuchaev Soil Science Institute

Email: verniuk_yui@pfur.ru
Россия, per. Pyzhevskii 7, Moscow, 119017

Yu. Vernyuk

Dokuchaev Soil Science Institute; Agrarian and Technological Institute

Автор, ответственный за переписку.
Email: verniuk_yui@pfur.ru
Россия, per. Pyzhevskii 7, Moscow, 119017; ul. Miklukho-Maklaya 6, Moscow, 117198

I. Savin

Dokuchaev Soil Science Institute; Agrarian and Technological Institute

Email: verniuk_yui@pfur.ru
Россия, per. Pyzhevskii 7, Moscow, 119017; ul. Miklukho-Maklaya 6, Moscow, 117198

V. Shchepot’ev

Dokuchaev Soil Science Institute

Email: verniuk_yui@pfur.ru
Россия, per. Pyzhevskii 7, Moscow, 119017

P. Dokukin

Agrarian and Technological Institute

Email: verniuk_yui@pfur.ru
Россия, ul. Miklukho-Maklaya 6, Moscow, 117198

D. Sharychev

Agrarian and Technological Institute

Email: verniuk_yui@pfur.ru
Россия, ul. Miklukho-Maklaya 6, Moscow, 117198

K. Li

Agrarian and Technological Institute

Email: verniuk_yui@pfur.ru
Россия, ul. Miklukho-Maklaya 6, Moscow, 117198

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2018

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».