Resumen

La disponibilidad de información confiable sobre las propiedades fisicoquímicas de los suelos es una herramienta necesaria para mantener y mejorar la fertilidad y la optimización efectiva de la gestión de las tierras agrícolas en muchos países. Los métodos de investigación basados en tierra requieren importantes recursos económicos y de tiempo. Se ha establecido que los métodos basados en datos de teledetección son una solución eficiente, precisa y menos costosa para estudiar diferentes tipos de parámetros de cobertura del suelo. El propósito de este trabajo es determinar el indicador predicho del contenido de humus en suelos en regiones seleccionadas de la región de Kiev con los tipos de suelo correspondientes.

Para ello, se investigaron las propiedades espectrales de los suelos chernozem a partir de imágenes satelitales Landsat 8 OLI y se creó un mosaico de los valores de reflectancia espectral media para el período de estudio (2013-2015) utilizando Google Earth Engine. Los índices de vegetación NDSI, NDWI, NDBI, MSAVI y NDVI se utilizaron para identificar suelos abiertos (suelos desnudos). Utilizando regresión lineal múltiple, se creó un modelo anidado de comparación F óptimo para predecir el contenido de humus en los suelos, incluidos siete parámetros. La precisión del modelo se estimó con dichos indicadores R=0.95, R2= 0.90, σy = 0.16 %. El enfoque basado en el modelo propuesto se puede utilizar para apoyar la adopción de las decisiones de gestión necesarias para mejorar la fertilidad del suelo y mantener un uso equilibrado de la tierra.

• Materias:Acetamida
• Subjects:Acetamida
• Palabras claves:Brillo espectral de suelos; Landsat 8; Predicción del contenido de humus; Regresión lineal múltiple; Identificación de suelos desnudos; Índice de vegetación
• Keywords:Spectral brightness of soils; Landsat 8; Prediction of humus content; Multiple linear regression; Bare soils identification; Vegetation index