ВАК 4.1.3 УДК 631.4 УДК 004.8 УДК 528.8

ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ В ПОЧВОВЕДЕНИИ: СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ПРАКТИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ Применение машинного обучения и дистанционного зондирования в почвоведении: современное состояние и практические возможности

Опубликовано в МЕЖДУНАРОДНЫЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ · Номер 6, 2026 · Страницы 847–851 · Рубрика: Научное обеспечение и управление агропромышленным комплексом
DOI: https://doi.org/10.55186/25876740_2026_69_6_847
Получено: 14.07.2026 Одобрено: 19.08.2026 Опубликовано: 15.10.2026
В статье рассмотрены современные подходы к оценке и картографированию свойств почв на основе интеграции данных дистанционного зондирования, наземных наблюдений, лабораторных измерений и методов машинного обучения. Цель исследования заключается в систематизации источников данных, этапов их предварительной обработки и алгоритмов анализа, применяемых для повышения точности прогноза почвенных характеристик при ограниченном объеме полевых измерений. Методологическую основу работы составили обзор и сравнительный анализ современных научных публикаций, обобщение сведений о мультиспектральных, гиперспектральных, радиолокационных и беспилотных данных, а также оценка практики применения случайного леса, метода опорных векторов, градиентного бустинга, нейронных сетей и вероятностных моделей. Показано, что наибольшая устойчивость почвенных моделей достигается при совместном использовании разнородных источников данных, корректном выделении участков открытой почвы, расчете спектральных, рельефных и климатических признаков и пространственно обоснованной проверке качества моделей. Установлено, что ансамблевые и нелинейные алгоритмы эффективны для цифрового почвенного картографирования, методы глубокого обучения перспективны при обработке пространственных и временных структур данных, а вероятностные подходы позволяют дополнительно учитывать неопределенность прогноза. Обосновано, что применение машинного обучения и дистанционного зондирования в почвоведении обеспечивает переход от точечных измерений к пространственно непрерывным оценкам свойств почв и формирует информационную основу для точного земледелия, агрохимического обследования и устойчивого управления земельными ресурсами.
почвоведение, цифровое почвенное картографирование, свойства почвы, точное земледелие
Финансирование
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-74-01050.
Текст Список литературы
Текст (PDF)
Читать Скачать

1. Padarian J., Minasny B., McBratney A.B. Machine learning and soil sciences: a review aided by machine learning tools // SOIL. 2020. Vol. 6. P. 35-52. DOI:https://doi.org/10.5194/soil-6-35-2020

2. Lamichhane M., Mehan S., Mankin K.R. Soil Moisture Prediction Using Remote Sensing and Machine Learning Algorithms: A Review on Progress, Challenges, and Opportunities // Remote Sensing. 2025. Vol. 17. No. 14. Article 2397. DOI:https://doi.org/10.3390/rs17142397

3. Shin S.K., Lee S.J., Park J.H. Prediction of Soil Properties Using Vis-NIR Spectroscopy Combined with Machine Learning: A Review // Sensors. 2025. Vol. 25. No. 16. Article 5045. DOI:https://doi.org/10.3390/s25165045

4. Radočaj D., Jug D., Jug I., Jurišić M. A Comprehensive Evaluation of Machine Learning Algorithms for Digital Soil Organic Carbon Mapping on a National Scale // Applied Sciences. 2024. Vol. 14. No. 21. Article 9990. DOI:https://doi.org/10.3390/app14219990

5. Padarian J., McBratney A.B., Minasny B. Game theory interpretation of digital soil mapping convolutional neural networks // SOIL. 2018. Vol. 4. P. 389-397. DOI:https://doi.org/10.5194/soil-4-389-2018

6. Azad N., Sheikhbaglou A., Zvomuya F., He H., Moulin A.P., Zeleke T.B., Gameda S. Applying LSTM to Model Multi-Depth Soil Moisture Under Various Land Covers, Climates and Soils // European Journal of Soil Science. 2025. DOI:https://doi.org/10.1111/ejss.70142

7. Wang J., et al. Gaussian process regression for three-dimensional soil mapping over multiple spatial supports // Geoderma. 2024. Vol. 446. Article 116899.

8. Hassall K.L., Zawadzka J., Milne A.E., Corstanje R., et al. Putting numbers to a metaphor: A Bayesian Belief Network with which to infer Soil Quality and Health // European Journal of Agronomy. 2025. Vol. 168. Article 127537. DOI:https://doi.org/10.1016/j.eja.2025.127537

9. Venkateswarlu M., Rallapalli S., Singh A., Chalapathi G.S.S., Kumar S., Katpatal Y.B., Sujatha G. Macro and micronutrient based soil fertility zonation using fuzzy logic and geospatial techniques // Scientific Reports. 2025. Vol. 15. Article 24689. DOI:https://doi.org/10.1038/s41598-025-12184-3

10. Alonso-Sarria F., Blanco-Bernardeau A., Romero-Diaz A. Estimation of soil properties using machine learning techniques to improve hydrological modeling in a semiarid environment: Campo de Cartagena (Spain) // Earth Science Informatics. 2025. DOI:https://doi.org/10.1007/s12145-025-01833-w

11. Bohn M.P., Miller B.A. Digital soil mapping via machine learning of agronomic soil survey properties from 0-200 cm in depth in Illinois // Agronomy Journal. 2025. Vol. 117. No. 5. Article e70144. DOI:https://doi.org/10.1002/agj2.70144

12. Xue J., et al. A two-dimensional bare soil separation framework using multi-temporal Sentinel-2 images across China // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2024. Vol. 134. Article 104181

13. Xu Z., Hou D., Lin N., et al. Satellite remote sensing enables monitoring of soil organic carbon decline in croplands of Jilin, China // Scientific Reports. 2026. Vol. 16. Article 6966. DOI:https://doi.org/10.1038/s41598-026-38386-x

14. Thompson J.A., Bell J.C., Butler C.A. Digital elevation model resolution: effects on terrain attribute calculation and quantitative soil-landscape modeling // Geoderma. 2001. Vol. 100. No. 1-2. P. 67-89. DOI:https://doi.org/10.1016/S0016-7061(00)00081-1

15. Savitzky A., Golay M.J.E. Smoothing and Differentiation of Data by Simplified Least Squares Procedures // Analytical Chemistry. 1964. Vol. 36. No. 8. P. 1627-1639. DOI:https://doi.org/10.1021/ac60214a047

Войти или Создать
* Забыли пароль?