Учёные Межвузовского кампуса Уфы разработали цифровые карты свойств почв

Исследователи использовали методы машинного обучения, чтобы получить непрерывные трёхмерные модели характеристик почв на глубине до одного метра. Подобную работу с использованием регионального массива данных ранее не проводили не только в Башкортостане, но и на территории России. В отличие от традиционных двухмерных карт, которые показывают свойства поверхности или отдельных почвенных горизонтов, новая технология позволяет оценивать характеристики почвы на разных глубинах и видеть их пространственное распределение в объёме. Речь идёт прежде всего о содержании органического углерода и кислотности почв — параметрах, важных для оценки плодородия земель, экологического состояния территорий и климатических процессов.

«Сегодня очень важно поддерживать и поощрять такие научные решения, использовать их для устойчивого развития сельского хозяйства, экологии и экономики региона в целом. Внедрение современных технологий позволяет перейти от трудоёмких ручных методов к точным цифровым инструментам, прогнозирующим характеристики почв на обширных территориях и позволяющим принимать управленческие решения на базе надёжных данных. Точное знание свойств почв позволит региону эффективнее вовлекать земли в хозяйственный оборот. Мы видим, как научный потенциал Межвузовского кампуса работает на развитие республики, и это полностью соответствует задачам, которые мы ставим в рамках повышения инвестиционной привлекательности региона», — отметила заместитель Премьер-министра Правительства Башкортостана — министр земельных и имущественных отношений Наталья Полянская.

Традиционная почвенная картография во многом опиралась на полевые обследования и ручную обработку данных. Современная цифровая картография строится иначе: компьютерные модели находят статистические связи между свойствами почв и факторами их формирования, а затем прогнозируют характеристики на территориях, где непосредственные измерения отсутствуют.

Работу учёные Межвузовского кампуса начали ещё в 2020 году. За это время они собрали и систематизировали данные предыдущих исследований — 29,4 тысячи измерений содержания органического углерода и более 22,3 тысячи измерений кислотности почв. Дополнительно исследователи использовали 82 цифровые карты республики, включавшие сведения о климате, рельефе, геологии, гидрологии, почвах и спутниковые данные. Полученные трёхмерные модели прошли многоступенчатую проверку по точности прогнозов и области применимости.

«Основная сложность состояла в сборе и гармонизации данных для дальнейшего обучения моделей. Это был самый долгий и трудный процесс. Кроме того, данные распределены по территории неравномерно. Например, для Уральских гор информации значительно меньше, чем для равнинных районов Башкортостана, поскольку полевые обследования в горных территориях сложнее с точки зрения логистики», — отметил автор проекта, начальник лаборатории искусственного интеллекта в исследованиях окружающей среды УГНТУ Азамат Сулейманов.

Авторы рассчитывают использовать результаты исследования в сельском хозяйстве, экологическом мониторинге и климатических исследованиях. Новые карты должны повысить точность оценки запасов почвенного углерода и кислотности в масштабах всей республики.

Исследование продолжается. Сейчас в горных районах Урала проводятся дополнительные полевые работы, чтобы расширить массив данных. В дальнейшем команда планирует применять более современные методы цифрового моделирования.