ИСТИНА

Основные объекты исследования были связаны с территорией учебно-опытного почвенно-экологического центра (УОПЭЦ) МГУ Чашниково, расположенного в Солнечногорском р-не Московской обл. Были использованы картографические материалы, а также результаты полевых исследований, проведенных в 2012-2018 гг. Цель исследования заключалась в осуществлении комплексного подхода к картографированию почв в крупном масштабе на основе современных технологий: цифровой морфометрии, комбинаторного анализа, создания баз данных и системы управления ими на примере территории учебно-опытного почвенно-экологического центра (УОПЭЦ) МГУ Чашниково. Методы исследования включали ГИС-анализ, колориметрический, физико-химический анализ, а также анализ изображений. Полученные результаты. Впервые при создании цифровой почвенной карты крупного масштаба в едином комплексе осуществлен сбор, диагностика, анализ, моделирование и создание конечного продукта на основе применения информационных технологий на каждом этапе процесса. Впервые на экспериментальном материале (более 1000 почвенных разрезов и 4500 почвенных горизонтов) создана классификация-перечисление на уровне групп горизонтов в соответствии с теоретической концепцией генератора (машины) классификаций почв по В.А.Рожкову и концепцией пространства логических возможностей по Г.А.Заварзину. Это позволило связать классификацию-перечисление и Классификацию и диагностику почв СССР (1977) и осуществить переход из одного классификационного поля в другое, что обеспечило автоматизацию диагностирования больших массивов данных. Впервые проанализирован экспертный подход к созданию крупномасштабной почвенной карты, основанный на отечественных нормативных документах, и создан программный алгоритм для его реализации. Применение методов цифровой морфометрии позволило сформулировать подход многоуровневой цифровой диагностики почв по цвету и охарактеризовать универсальное пространство цветов почвенных горизонтов. Разработаны простые и высокоэффективные методы, полностью заменяющие полуколичественный анализ цвета по системе Манселла на количественный анализ в системе CIELAB. Создан программный модуль, имитирующий алгоритм построения крупномасштабной почвенной карты традиционным способом. Осуществлено его объединение с модулем сбора первичной информации, таксономической диагностики и графического отображения в ГИС-проекте. Это позволяет формировать в автоматическом режиме цифровые почвенные карты на всех таксономических уровнях, для которых произведена диагностика почвенных разрезов. Проведен сравнительный анализ и оценка точности цифровых и традиционных почвенных карт крупного масштаба, построенных для одной и той же территории и проанализировано влияние внедрения цифровых технологий на характер информации, получаемой в почвенных картах. Разработанные подходы вносят вклад в новые методы теории классификации. Показана перспективность применения концепции классификации-перечисления в совокупности с цифровой морфометрией на разных уровнях таксономической диагностики. Это выводит на новый теоретический и практический уровень основную модель цифровой почвенной картографии, согласно которой классификационная принадлежность почв и почвенные свойства рассматриваются как функции от факторов почвообразования в соответствии с концепцией Докучаева-Захарова-Jenny. Степень внедрения. Полученные результаты практически реализованы в виде автоматизированного рабочего места – совокупности программных модулей, осуществляющих полный цикл работ по созданию конечного картографического продукта: от ввода, анализа и обработки информации до отображения цифровой почвенной карты. Приведенные в работе материалы внедрены и используются в учебном процессе в Московском государственном университете им. М.В. Ломоносова в курсах «Геоинформационные системы и основы ГИС-анализа», «Основы цифровой почвенной картографии», «Картография почв».