Characterization of Soil Types and Subtypes in N-Dimensional Space of Multitemporal (Empirical) Soil Line


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

A classical soil line (SL) in the RED–NIR spectral space is specified by two coefficients “a” and “b.” In this form, it does not characterize soil types and subtypes. A multitemporal soil line (MSL) represents the major axis of the ellipse describing all possible pairs of RED–NIR values characterizing a bare soil surface for a given pixel of remote sensing images. The MSL in the RED–NIR spectral space is specified by several (N) coefficients. The resulting N-dimensional space of MSL coefficients makes it possible to give unique characteristics for each type and subtype of soils in the following zonal soil sequence: soddy-podzolic soils, light gray forest soils, gray forest soils, dark gray forest soils, podzolized chernozems, and leached chernozems. The analysis of variance allows us to state that the soils of this sequence significantly differ from one another in the characteristic sets of MSL coefficients. In other words, these coefficients characterize soil types and subtypes, and the MSL can be considered an empirical soil line (ESL) of the given type and subtype of soil. A classical SL is an integrity of ESLs of different soils within the given scene of remote sensing data.

Об авторах

A. Kulyanitsa

IT Parma JSC

Email: landmap@yandex.ru
Россия, ul. Kozhevnicheskaya 7, build. 1, Moscow, 115114

A. Trubnikov

Agrokul’tura JSC

Email: landmap@yandex.ru
Россия, ul. Khamovnicheskii val 18–25, Moscow, 119270

N. Kalinina

Dokuchaev Soil Science Institute

Email: landmap@yandex.ru
Россия, per. Pyzhevskii 7, Moscow, 119017

M. Simakova

Dokuchaev Soil Science Institute

Email: landmap@yandex.ru
Россия, per. Pyzhevskii 7, Moscow, 119017

P. Koroleva

Dokuchaev Soil Science Institute

Автор, ответственный за переписку.
Email: landmap@yandex.ru
Россия, per. Pyzhevskii 7, Moscow, 119017

D. Rukhovich

Dokuchaev Soil Science Institute

Email: landmap@yandex.ru
Россия, per. Pyzhevskii 7, Moscow, 119017

A. Rukhovich

Lomonosov Moscow State University

Email: landmap@yandex.ru
Россия, Leninskie gory 1, Moscow, 119991

D. Rukhovich

Lomonosov Moscow State University

Email: landmap@yandex.ru
Россия, Leninskie gory 1, Moscow, 119991

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».