CC BY
10
УДК528.946/551.43:631.452 DOI: 10.34736/FNC.2020.110.3.002.9-16
Геоинформационный анализ современного состояния агроландшафта Донской гряды
К.П. Синельникова, м.н.с., e-mail: [email protected] - Федеральное государственное бюджетное
научное учреждение «Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук» (ФНЦ агроэкологии РАН), г. Волгоград, Россия
Интенсификация сельскохозяйственного производства приводит к увеличению антропогенной нагрузки на агроландшафты, что в свою очередь ведёт кувеличениюмасштабов деградации земель, в том числе пашни. Прогрессивные агротехноло-гии позволяют своевременно определять очаги деградации с учетом их пространственной дифференциации и дают возможность их оперативной локализации. Данная статья знакомит с новейшими данными по изученной проблеме. Применение геоинформационных технологий в комплексе с аэрокосмической информацией позволяют осуществить оценку современного состояния пашни. Эти технологии обеспечивают быстрое выявление очагов эрозии, дефляции, засоления и других видов деградации, которые ведут к потере плодородия сельскохозяйственных угодий. Для аэрокосмического анализа состояния пашни используются космо-карты крупного масштаба, которые создаются на основе космоснимков высокого разрешения (0,4-1,0 м). В результате анализа тестового участка «Не-
Анализ космоснимков применяют при изучении и картографировании агроландшафтов. Геоинформационный анализ сокращает затраты на проектно-изыскательские работы, ускоряет темпы их проведения, повышает качество и точность проектной документации, обеспечивает высокую точность определения местоположения объектов. С помощью космоснимков можно провести инвентаризацию сельскохозяйственных земель, выявить процессы деградации земельных ресурсов, определить потенциальные угрозы для посевов и решить многие другие задачи агропромышленного комплекса [7, 11].
По данным Государственного (национального) доклада «О состоянии и использовании земель Российской Федерации в 2017 году», во многих субъектах Российской Федерации наблюдается тенденция к ухудшению состояния земель. Эрозия, дефляция, опустынивание и другие процессы, ведущие к потере плодородия сельскохозяйственных угодий и выводу их из хозяйственного оборота, являются опасными негативными процессами на территории РФ, которые ставят под угрозу экологическую и продовольственную безопасность страны [3]. Волгоградская область является одним из крупных регионов по производству сельскохозяйственной продукции. На 2018 год посевная площадь составила 3171,2 тыс. га [2]. На территории Волгоградской области практически не осталось естественных ландшафтов с аборигенными расте-
стеркин», находящегося на территории Донской гряды, были составлены тематические геоинформационные картографические слои структуры полей, рельефа и защитных лесных насаждений. На основании картографического пространственного анализа пашни выделено 27 полей, защищенных лесными насаждениями. Минимальная площадь участка пашни на территории исследований - около 16,09 га, максимальная - 455,73 га. Пять участков входят в почвенный контур тёмно-каштановых со среднемощным гумусовым горизонтом. Семь участков пашни общей площадью 1353,66 га входят в контур каштановых с солонцами каштановыми (25-50%) с маломощным гумусовым горизонтом. Остальные находятся на нескольких почвенных контурах. На более 72% площади пашни требуется проводить противоэрозионные мероприятия, так как на этих полях выявлен уровень деградации «риск».
Ключевые слова: пашня, Донская гряда, почва, деградация, эрозия, космоснимки.
ниями и большой продуктивностью фитоценозов. В настоящий момент эрозия почв является преобладающим видом деградации сельхозугодий, которая активно распространяется в бассейне реки Дон из-за особенностей рельефа территории.
Важной задачей на территории Донской гряды является сохранение плодородия почв, так как эта территория активно используется для сельскохозяйственного производства. В связи с этим дешифрирование современного состояния пашни Донской гряды является своевременным и актуальным [4, 5].
Использование аэрокосмических технологий дает возможность осуществлять мониторинг состояния агроландшафтов в камеральных условиях, с верификацией полученных результатов выборочными полевыми исследованиями. При этом в разы увеличивается объем информации и сокращается время ее получения и анализа [10], что и являлось целью исследований при выявлении процессов деградации земельных ресурсов и определении потенциального снижения продуктивности посевов.
Методы и методика. Для геоинформационного анализа состояния пашни используются космокарты крупного масштаба, которые создаются на основе космоснимков высокого разрешения (0,4-1,0 м), получаемые со спутников WorldView-3 и WorldView-4 (URL:http://new. scanex.ru/data/satellites).
Таблица 1 - Технические параметры спутников
Характеристики аппаратуры / Hardware characteristics WorldView-3 WorldView-4
Тип данных /The data type оптические / of optical оптические /of optical
Режим съемки / Remote recording modes моно и стерео съемка / mono and stereo recording моно и стерео съемка / mono and stereo recording
Спектральные каналы / Spectral channels панхроматический / panchromatic, мультиспекальные / multispectral: VNIR (8), SWIR (8), CAVIS (12) панхроматический /panchromatic мультиспектральные/multispectral: (4 канала VNIR)
Пространственное разрешение в надире, м / Spatial resolution in Nadir, m панхроматический / panchromatic - 0,31 мультиспектральный / multispectral : 1,24 (VNIR), 3,7 (SWIR), 30 (CAVIS) панхроматический / panchromatic -0,31 мультиспектральный /multispectral -1,23
Ширина полосы съемки в надире, км / Recording width in Nadir, km 13,1 (VNIR); 10,8 (SWIR); 14,8 (CAVIS) 13,2
Период повторной съемки, сутки / Re- recording period, day <1 cуток с разрешением 1 м, / <1 day with a resolution of 1 m, 4,5 cуток с отклонением от надира менее 20 градусов / 4.5 days with a deviation from the Nadir of less than 20 degrees <1 cуток с разрешением 1 м, / <1 day with a resolution of 1 m, 4,5 cуток с отклонением от надира менее 20 градусов, / 4.5 days with a deviation from the Nadir of less than 20 degrees
Производительность съемки, км2 / Recording capacity, km2 680 000 680 000
Получение стереопары / Getting a stereo pair стереосъемка на одном витке / stereo recording on one turn стереосъемка на одном витке / stereo recording on one turn
По космокартам выделяется макроструктура и геометрия полей [13, 14]. Внутрихозяйственная структура полей устанавливается при возникновении такой необходимости по данным хозяйств и росреестра.
С помощью ГИС-технологий определяется общее количество полей, их конфигурации и размеры [12].
Определяются геостатистические характеристики полей, размещенных на территории исследований. Полученные характеристики полей, выявленные на территории, заносятся в таблицы.
Существует комплексный анализ карты размещения полей, рельефа и почвенной карты, дающий возможность провести выделение полей по потенциальной продуктивности. Этот подход заключается в исследовании влияния пространственных условий использования территории, выраженного в экономической эффективности такого использования [8].
Наш анализ сельскохозяйственных угодий выполняется по методикам Виноградова Б.В., Рулева А.С., Кулика К.Н., Юферева В.Г. [1, 5]. Отличающийся использованием современных программных комплексов с расширенными возможностями геостатистического анализа пространственных данных
и автоматической классификацией ландшафтов.
Последовательность выполнения работы:
1. Проводится космосъемка высокого и сверхвысокого разрешения территории с изучаемой пашней;
2. После проведения основной обработки пашни выбирается время съемки (ранневесеннее, или позднее летнее);
3. С помощью геоинформационного программного комплекса, а именно QGIS, создается космо-карта агролесоландшафта исследуемой территории;
4. В среде геоинформационной системы по кос-мокартам и данным распределенных баз данных дигитайзером выделяется макроструктура полей;
5. Создается векторная карта размещения пашни;
6. В программе QGIS рассчитываются статистические характеристики сельскохозяйственных угодий на тестовом участке;
7. Статистические характеристики анализируемых полей заносятся в таблицу.
9. Выделяется информация из созданных и распределенных баз данных, относящаяся к изучаемой пашне;
10. Определяются доступные характеристики
каждого поля и заносятся в таблицы базы данных тематической ГИС.
11. По оцифрованной почвенной карте, имеющейся в базах данных, создается векторный слой - карта почвенных контуров на исследуемой территории;
12. Проводится комплексный анализ картографических слоев размещения пашни и почвенных контуров;
13. Создается векторный слой распределения пашни по потенциальной продуктивности.
14. Проводится анализ состояния полей. С помощью геоинформационной системы определяются уровни деградации участков и суммарной деградации всего поля.
Всего выделено 27 участков пашни (полей), защищенных (даже не в полной мере) лесными насаждениями. Минимальная площадь пашни № 8 - 16,09 га. Максимальный размер пашни № 11 -455,73 га. Средняя площадь пашни - 133,1 га, определяется для выявления геостатистических характеристик сельскохозяйственных угодий.
Статистические характеристики пашни, выявленные на тестовом участке «Нестеркин», приведены в таблице 2.
При совместном анализе почвенной карты Волгоградской области 1985 года [9] с картой размещения пашни тестового участка «Нестеркин»
Результаты и обсуждение. Для геоинформационного анализа сельскохозяйственный угодий на тестовом участке «Нестеркин» (посёлок Нестеркин расположен в Волгоградской области в Суро-викинском районе) была разработана локальная ГИС и тематические картографические слои, в том числе космокарты на основе космоснимков сверхвысокого разрешения. В результате исследований выделена макроструктура и геометрия полей (рисунок 1). Так как целью геоинформационного анализа является выявление современного состояния агроландшафта на изучаемой территории, то внутрихозяйственная структура полей не устанавливалась.
можно разделить пашни по типам почв (рисунок 2) и определить, что 53,2% площади занимают каштановые с солонцами каштановыми (25-50%) со средней водной эрозией, 18,5% площади занимают тёмно-каштановые со среднемощным гумусовым горизонтом.
Пашни № 1, 6, 7, 8, 9, 10, 11 полностью входят в почвенный контур каштановые с солонцами каштановыми (25-50%) со средней водной эрозией, занимая общую площадь 1353,66 га. Пашня под номером 2 входит в контур каштановых среднегу-мусовых почв с маломощным горизонтом со средней водной эрозией.
48° 48' 00"
48° 46' 00"
48° 44' 00"
II I I I I I I
О 0,5 1 1,75 км
граница тестового участка
П1 поля
Рисунок 1 - Карта размещения участков пашни в агроландшафте тестового участка «Нестеркин»
Таблица 2 - Статистические характеристики полей на тестовом участке «Нестеркин»
№ поля Периметр, км Площадь, га Минимальная высота, м Максимальная высота, м Средняя высота, м Стандартное отклонение высоты, м Максимальный угол наклона склона, ° [уклон] Средний угол наклона склона,° [уклон] Стандартное отклонение угла наклона склона,°
П1 9,12 149,17 70 106 86,40 9,95 53,30 1,25 8,53
П2 9,16 150,87 71 115 94,21 11,25 56,35 3,16 7,26
П3 9,07 109,85 103 135 118,81 7,73 2,32 1,15 0,46
П4 9,11 217,52 85 136 112,04 11,97 3,49 1,76 0,42
П5 8,95 107,11 95 144 120,26 11,87 3,55 1,91 0,64
П6 11,98 271,04 116 156 141,11 7,66 2,67 1,29 0,51
П7 13,42 137,15 90 141 120,89 12,24 2,11 1,08 0,34
П8 3,06 16,09 69 88 77,90 4,26 54,08 3,26 8,87
П9 20,02 215,21 77 140 117,69 12,47 43,03 1,40 3,17
П10 9,75 109,27 79 120 99,96 11,49 54,52 4,01 9,52
П11 18,20 455,73 118 156 137,10 10,79 3,91 1,02 0,50
П12 7,67 150,65 144 160 152,68 3,35 1,80 0,78 0,31
П13 8,01 167,32 142 162 154,47 4,65 2,50 1,04 0,46
П14 5,61 70,23 106 137 122,25 7,69 3,69 1,52 0,52
П15 5,55 48,84 153 161 157,77 1,94 1,36 0,67 0,23
П16 11,53 291,47 123 158 144,31 6,81 3,48 0,97 0,49
П17 7,09 67,77 133 155 146,54 4,36 1,80 0,71 0,27
П18 6,18 99,79 149 158 154,32 1,97 1,76 0,67 0,28
П19 7,39 119,62 151 161 157,10 1,70 1,72 0,82 0,29
П20 5,33 56,04 149 158 153,91 1,49 2,01 0,84 0,33
П21 3,55 19,14 146 153 149,34 1,47 2,12 1,10 0,32
П22 3,70 35,68 140 154 148,27 3,21 2,59 1,15 0,47
П23 4,85 61,21 132 150 142,45 3,77 2,21 1,15 0,43
П24 6,20 97,86 129 147 137,82 4,46 3,54 1,22 0,41
П25 5,91 53,92 131 151 142,99 4,68 3,25 1,26 0,41
П26 8,25 155,77 138 156 149,32 4,13 2,03 1,01 0,38
П27 8 159,41 147 159 155,10 2,05 1,77 0,68 0,29
Сельскохозяйственные угодья под номерами 3, 4, 5 и 14 расположены как на каштановых с солонцами каштановыми (25-50%) со средней водной эрозией, так и на каштановых среднегумусовых с маломощным горизонтом со средней водной эрозией. Пахотные земли под номерами 19, 20, 21, 22, 23 находятся на тёмно-каштановых почвах со среднемощным гумусовым горизонтом. Пашни № 25, 26, 27 входят сразу в два почвенных контура: каштановые с солонцами каштановыми (10-25%) и тёмно-каштановые со среднемощным гумусовым горизонтом. Сельхозугодия под номерами 12
Большая часть почвы имеет уровень деградации «риск» - 51% или 1327 га; 26,9% (694,6 га) - уровень деградации «норма»; «кризис» - представлена 19,6% территории или 507,4 га. Уровень деградации «бедствие» имеет минимальный процент почвы на опытном участке (2,14%)
и 13 входят в два почвенных контура: каштановые с солонцами каштановыми (25-50%) с маломощным гумусовым горизонтом и тёмно-каштановые со среднемощным гумусовым горизонтом. Пашни № 16 и 17 расположены как на тёмно-каштановых почвах со среднегумусовым горизонтом, так и на каштановых с солонцами каштановыми (25-50%) с маломощным гумусовым горизонтом.
Для определения уровня деградации пашни на тестовом участке «Нестеркин» были выбраны вспаханные поля. С помощью компьютерных программ проведен анализ смытости исследуемых участков.
(таблица 3, рисунок 3).
В ходе анализа состояния деградации почв на тестовом участке «Нестеркин» выявлено, что пашни находятся на уровне «риск» и выполняют сельскохозяйственные функции.
I II М I
О 0,5 1,25 км
ЯШ'
ш
участки пашни
каштановые среднегумусовые с маломощным горизонтом со средней водной эрозией каштановые с солонцами каштановыми 25-50% со средней водной эрозией солонцы каштановые с каштановыми 25-50% с маломощным гумусовым горизонтом каштановые с солонцами каштановыми 10-25% тёмно-каштановые со среднемощным гумусовым горизонтом
ЙГ-Й
<1
Рисунок 2 - Карта почв и размещения пашни в агроландшафте тестового участка «Нестеркин»
Рисунок 3 - Схема деградации пашни на тестовом участке «Нестеркин»
Таблица 3 - Уровень деградации почв на тестовом участке «Нестеркин»
Уровень деградации Ср. площадь пашни, га Ср. площадь пашни, %
Норма 694,6 26,9
Риск 1327 51
Кризис 507,4 19,6
Бедствие 55,3 2,14
С помощью совмещения геоинформационных слоев (карта полей, почвенная карта и данные по уровням деградации пашни) можно прогнозировать продуктивность агролесоландшафтов и планировать мероприятия по ее повышению.
Выводы. Аэрокосмический анализ активно используется для решения многих задач агропромышленного комплекса, в том числе мониторинга состояния пашни. Выполненный анализ современного состояния пашни Донской гряды с использованием космических снимков позволил установить распределение почвенных комплексов и установить уровни деградации тестовых полей. Опираясь на полученные данные, можно утверждать, что большая часть сельскохозяйственных угодий (53,2%) находится на каштановых с солонцами каштановыми (25-50%) почвах, а деградация пашни связана в первую очередь с наличием смыва плодородного слоя. На территории исследований преобладают поля с уровнем
деградации «риск», что составляет 51 % от общей площади. Уровню «норма» соответствует 26,9 % площади полей. Таким образом, методический прием геоинформационного анализа аэрокосмической информации и совмещения тематических слоев ГИС (карта пространственного размещения полей, карта рельефа, почвенная карта и карта деградации) дает возможность определить пространственное распределение деградированных участков пашни, установить ее вид, оценить экономический ущерб от деградации, связанный с потерями дохода, а также разработать мероприятия по восстановлению плодородия почв в агро-лесоландшафтах.
Литература:
1. Виноградов Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем / Б.В. Виноградов. М.: Наука, 1984. - 320 с.
2. Волгоградская область в цифрах. 2018: краткий сб. / Терр. орган Фед. службы гос. статистики по Волгоград. обл. - Волгоград: Волгоградстат, 2019. - 181 с.
3. Государственный (национальный) доклад о состоянии и использовании земель в Российской Федерации в 2017 году. - М.: Федеральная служба государственной регистрации, кадастра и картографии, 2018. - 197 с.
4. Кулик К.Н. Развитие агролесомелиоративной науки в России // Известия Нижневолжского агроунивер-ситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. - 2014. - №3 (35). - С.12-19.
5. Кулик К.Н., Рулев А.С., Юферев В. Г. Дистанционно-картографическая оценка деградационных процессов в агроландшафтах юга России // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса. Наука и высшее профессиональное образование. - 2009. - № 4. - С. 12-25.
6. Литвинов Е.А., Кочкарь М.М, Воробьева О.М. Водосборная структура и оценка агроэкологического состояния территории Доно-Чирского междуречья // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса. Наука и высшее профессиональное образование. - 2014. - № 4. - С. 35-40.
7. Рулев А.С. Методология оценки эрозионного состояния агроладшафтов по материалам дистанционного зондирования / А.С. Рулев, Е.А. Литвинов, М.М. Кочкарь, О.М. Воробьева // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. - 2011. - № 4 (24). - С. 51-57.
8. Морозов А.В., Быкова Е.Н., Сулин М.А. Оценка размещения земельного участка крестьянского (фермерского) хозяйства с учетом пространственных условий использования территории // Известия высших учебных заведений «Геодезия и аэрофотосъемка». - 2020. -Т. 64. - № 1. - С. 93-103.
9. Почвенная карта Волгоградской области [Карты] / Гос. агропром. ком. РСФСР; Всерос. произв. проект. об-ние по использ. зем. ресурсов; Юж. гос. проект ин-т по землеустройству, Волгоград. фил.; спец. сдоерж. разраб. А.Н. Жулидовой, Н.И. Ивашковой под рук. Б.П. Чурсина; отв. ред. Е.М. Цвылев; сост. и подгот. к печати Киевским НРКП ПКО «Картография» в 1989 г.; ред. В.Г. Усенко, С.В. Яворский. - Москва: ГУГК, 1989 (Винница: Картогр. ф-ка). - 2 л. в общ. рамке: цв.: доп. карты, табл.; 117x77 см + прил. (171 с.). - (Почвенные карты областей РСФСР / редкол.: А.З. Родин (пред.) [и др.]).
10. Сизов А.П., Хабаров Д.А., Хабарова И.А. Новые подходы к разработке методики формирования семантической информации мониторинга земель на основе обработки и анализа картографической информации // Известия высших учебных заведений «Геодезия и аэрофотосъемка». - 2018. - Т. 62. - № 4. - С. 434-441.
11. Хабарова И.А., Непоклонов В.Б. Деградация земель юга Российской Федерации // Известия высших учебных заведений «Геодезия и аэрофотосъемка». -2017. - Т. 61. - № 2. - С. 111-115.
12. Degradation of landscapes in the South of the Privolzhsky Upland / V. G. Yuferev, A. A. Zavalin, Y. N. Pleskachev, A. V. Vdovenko, S. D. Fomin, E. S. Vorontsova // Journal of Forest Science. - 2019. - №65. - P. 195-202.
13. Litwin U., Bacior S., Piech I. Metodyka waloryzacji i oceny krajobrazu. Uniwersytet Rolniczy w Krakowie, 2009. - P. 14-25.
14. Mulla D. J. Twenty five years of remote sensing in precision agriculture: Key advances and remaining knowledge gaps // Biosystems Engineering. - 2013. -№114. - P. 358-371.
Geoinformation Analysis of the Don Ridge Agricultural Landscape Current State
K.P. Sinelnikova, junior researcher, [email protected] - Federal State Budget Scientific Institution «Federal Scientific Centre of Agroecology, Complex Melioration and Protective Afforestation of the Russian Academy of Sciences» (FSC of Agroecology RAS), e-mail: [email protected], Volgograd, Russia
The intensification of agricultural production leads to an increase in anthropogenic pressure on agricultural landscapes, which in turn leads to an increase in land degradation, including arable land. Progressive agricultural technologies allow timely identification of degradation foci, taking into account their spatial differentiation, and enable their timely localization. This article introduces the latest data on the studied problem. The use of geoinformation technologies in combination with aerospace information makes it possible to assess the current state of arable land. These technologies provide rapid erosion, deflation, salinization and other types of degradation foci detection that lead to loss of agricultural land fertility. For aerospace analysis of the arable land state, large-scale space maps are used, which are created on the high-resolution space images (0.4-1.0 m) basis.As a result of the test site «Nes-terkin» analysis, thematic geoinformation cartographic layers of the fields structure, terrain and protective forest stands were compiled. On the basis of arable land carto-graphic spatial analysis, 27 fields have been identified that are protected by forest stands. The minimum area
of arable land in the research area is about 16.09 ha, the maximum is 455.73 ha. Five plots are included in the dark chestnut soil contour with a medium-sized humus horizon. Seven plots of arable land with a total area of 1353.66 ha are included in the chestnut soils contour with 25-50% chestnut solonetses with a low-thick humus horizon.The others are located on several soil contours. More than 72% of the arable land area requires anti-erosion measures, since the level of degradation «risk»has been identified in these fields.
Keywords: arable land, Don ridge, soil, degradation, erosion, satellite images
Translation of Russian References:
1. Vinogradov B.V. Aerokosmicheskij monitoring ekosistem [Aerospace monitoring of ecosystems] / B.V. Vinogradov. Moscow: Nauka, 1984. - 320 p.
2. Volgogradskaya oblast v cifrah. 2018: kratkij sbornik [Volgograd region in numbers. 2018: a short collection] / Territorial'nyj organ Federal'noj sluzhby gosudarstvennoj statistiki po Volgogradskoj oblasti [Territorial body of the Federal state statistics service for the Volgograd region] -Volgograd: Volgogradska, 2019. - 181 p.
3. Gosudarstvennyj (nacional'nyj) doklad o sostoyanii
i ispol'zovanii zemel' v Rossijskoj Federacii v 2017 godu [State (national] report on the state and use of land in the Russian Federation in 2017] - M.: Federal'naya sluzhba gosudarstvennoj registracii, kadastra i kartografii 2018 [Moscow: Federal service for state registration, cadastre and cartography 2018]. - 197 p.
4. Kulik K.N. Razvitie agrolesomeliorativnoj nauki v Rossii [Development of agroforestry science in Russia] // Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional'noe obrazovanie [Proceedings of the lower Volga agrodiversity complex. Science and higher professional education]. - 2014. - 3 (35]. - P. 12-19.
5. Kulik K.N., Rulev A.S., YUferev V.G. Distancionno-kartograficheskaya ocenka degradacionnyh processov v agrolandshaftah yuga Rossii [Remote cartographic assessment of degradation processes in agricultural landscapes of southern Russia] // Izvestiya Nizhnevolzh-skogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional'noe obrazovanie [Proceedings of the lower Volga agrodiversity complex. Science and higher professional education]. -2009. - 4. - P. 12-25.
6. Litvinov E.A., Kochkar' M.M, Vorob'eva O.M. Vodosbor-naya struktura i ocenka agroekologicheskogo sostoyaniya territorii Dono-CHirskogo mezhdurech'ya [Watershed structure and assessment of agroecological condition of the territory of the Don-Chir interfluve] // Izvestiya Nizhnevolzh-skogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional'noe obrazovanie [Proceedings of the lower Volga agrodiversity complex. Science and higher professional education]. - 2014. - 4. - P. 35-40.
7. Rulev A.S. Metodologiya ocenki erozionnogo sostoya-niya agroladshaftov po materialam distancionnogo zondirovaniya [Methodology for assessing the erosion state of agricultural landscapes based on remote sensing materials]/ A.S. Rulev, E.A. Litvinov, M.M. Kochkar, O.M. Vorobyova // Izvestiya Nizhnevolzh-skogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional'noe obrazovanie [Proceedings of the lower Volga agrodiversity complex: science and higher
professional education]. - 2011. - 4 (24). - P. 51-57.
8. Morozov A.V., Bykova E.N., Sulin M.A. Ocenka razmeshcheniya zemel'nogo uchastka krest'yanskogo (fermerskogo) hozyajstva s uchetom prostranstvennyh uslovij ispol'zovaniya territorii [Assessment of the placement of a land plot of a peasant (farmer) economy taking into account the spatial conditions of use of the territory] // Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij «Geodeziya i aerofotos'emka» [Proceedings of higher educational institutions "Geodesy and aerial photography"]. 2020. - 64. - 1. - P. 93-103.
9. Pochvennaya karta Volgogradskoj oblasti (Karty) [Soil map of the Volgograd region (Maps)] / State the agricultural industrial complex of the RSFSR, the all-Russian project about the use of land resources; Southern state project institute on land management, Volgograd. Developed by A. N. Zhulidova, N. I. Ivashkova under the hands of B. P. Chursin; ed. by E. M. Tsvylev; Kiev NRKP PKO "Cartography" in 1989; ed. V. G. Usenko, S. V. Yavorsky. -Moscow: GUGK, 1989. - Pochvennye karty oblastej RSFSR / redkol.: A.Z. Rodin i dr. [Soil maps of the regions of the RSFSR / editor: A. Z. Rodin et al.].
10. Sizov A.P., Habarov D.A., Habarova I.A. Novye podhody k razrabotke metodiki formirovaniya semanticheskoj informacii monitoringa zemel' na osnove obrabotki i analiza kartograficheskoj informacii [New approaches to the development of methods for generating semantic information for land monitoring based on the processing and analysis of cartographic information] // Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij «Geodeziya i aerofotos'yomka» [Proceedings of higher educational institutions "Geodesy and aerial photography"]. - 2018. - 62. - 4. - P. 434-441.
11. Habarova I.A., Nepoklonov V.B. Degradaciya zemel' yuga Rossijskoj Federacii [Land Degradation in the South of the Russian Federation] // Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij «Geodeziya i aerofotos'yomka» [Proceedings of higher educational institutions "Geodesy and aerial photography"]. - 2017. - 61. - 2. - P. 111-115.
