Комплексный анализ динамики засоления почв в семиаридных районах Узбекистана с использованием ГИС и индексов дистанционного зондирования
DOI:
https://doi.org/10.31489/3106-9649/2026-1-2.GSD/6-23Ключевые слова:
засоление почв, ГИС, дистанционное зондирование, NDVI, NDMI, TCW, BSI, SI, NDSI, семиаридный регион, Каттакурганский районАннотация
Данное исследование посвящено комплексному анализу процессов засоления почв в Каттакурганском районе (Узбекистан) с использованием географических информационных систем (ГИС) и индексов дистанционного зондирования земли (ДЗЗ). Исследования интегрируют природные компоненты, включая геоморфологию, гидрогеологию, годовое количество осадков, градиент склона, аспект и типы почв, с ключевыми показателями дистанционного зондирования, такими как нормализованный разностный индекс растительности (NDVI), нормализованный разностный индекс влажности (NDMI), влажность бахромчатой шляпы (TCW), индекс голых почв (BSI), индекс засоленности (SI) и нормализованный разностный индекс засоленности (NDSI). Для проведения пространственного анализа в ГИС-среде были использованы спутниковые снимки Landsat 8/9.
Кроме того, ГИС и РС-анализ предоставляют важную информацию для оценки экологической устойчивости, планирования ирригационно-мелиоративных мероприятий и оптимизации управления водными ресурсами. Комплексный подход позволяет точно определить первичные зоны засоления, оценить растительность и водные экологические процессы, а также поддерживать обоснованные агротехнические и мелиоративные решения. Это исследование демонстрирует, что сочетание индексов ГИС и RS является надежным и эффективным инструментом для мониторинга засоления почв и руководства устойчивым управлением землей в полузасушливых районах.
Библиографические ссылки
1 Allbed, A. Soil salinity mapping and monitoring in arid and semi-arid regions using remote sensing technology: A review / A. Allbed, L. Kumar // Advances in Remote Sensing. — 2013. — Vol. 2, No. 4. — P. 373–385. — DOI: 10.4236/ars.2013.24040. DOI: https://doi.org/10.4236/ars.2013.24040
2 Allen, R.G. Crop evapotranspiration: Guidelines for computing crop water requirements / R.G. Allen, L.S. Pereira, D. Raes, M. Smith // FAO Irrigation and Drainage Paper No. 56. — Rome: FAO, 1998. — 300 p.
3 Ayers, R.S. Water quality for agriculture / R.S. Ayers, D.W. Westcot // FAO Irrigation and Drainage Paper No. 29. — Rome: FAO, 1985.
4 Basak, N. Salt-affected soils: Global perspectives / N. Basak, A.K. Rai, A. Barman et al. // Soil Health and Environmental Sustainability: Application of Geospatial Technology. — Berlin–Heidelberg: Springer, 2022. — P. 107–129. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-09270-1_6
5 Chen, Q. Spectral indices in remote sensing of soil: Definition, popularity, and issues. A critical overview / Q. Chen, E. Vaudour, A.C. Richer-de-Forges, D. Arrouays // Remote Sensing of Environment. — 2025. — Vol. 329. — Art. 114918. — DOI: 10.1016/j.rse.2025.114918. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.114918
6 Crist, E.P. A physically based transformation of Thematic Mapper data: The TM tasseled cap / E.P. Crist, R.C. Cicone // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 1984. — Vol. GE-22. DOI: https://doi.org/10.1109/TGRS.1984.350619
7 Dozier, J. Spectral signature of alpine snow cover from the Landsat Thematic Mapper / J. Dozier // Remote Sensing of Environment. — 1989. — Vol. 28. — P. 9–22. — DOI: 10.1016/0034-4257(89)90101-6. DOI: https://doi.org/10.1016/0034-4257(89)90101-6
8 Gang, N. Saline-alkali soil reclamation and utilization in China: Progress and prospects / N. Gang, F. Gu, H.M. Burrill et al. // Frontiers in Agricultural Science and Engineering. — 2024. — Vol. 11. — P. 216.
9 Haj-Amor, Z. Soil salinity and its associated effects on soil microorganisms, greenhouse gas emissions, crop yield, biodiversity, and desertification: A review / Z. Haj-Amor, T. Araya, D.-G. Kim et al. // Science of the Total Environment. — 2022. — Vol. 843. — Art. 156946. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.156946
10 Ivushkin, K. UAV-based soil salinity assessment of cropland / K. Ivushkin, H. Bartholomeus, A.K. Bregt et al. // Geoderma. — 2019. — Vol. 338. — P. 502–512. — DOI: 10.1016/j.geoderma.2018.09.046. DOI: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2018.09.046
11 Khan, N.M. Mapping salt-affected soils using remote sensing indicators: A simple approach using GIS IDRISI / N.M. Khan, V.V. Rastoskuev, E.V. Shalina, Y. Sato // Proceedings of the 22nd Asian Conference on Remote Sensing. — Singapore, 2001.
12 Makinde, E.O. Land cover mapping using Sentinel-1 SAR and Landsat-8 imagery of Lagos State (2017) / E.O. Makinde, E.O. Oyelade // Environmental Science and Pollution Research. — 2019. — Vol. 27, No. 1. — P. 66–74. — DOI: 10.1007/s11356-019-05589-x. DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-019-05589-x
13 Manasa, M. Role of biochar and organic substrates in enhancing functional characteristics and microbial communities in saline soil / M. Manasa, N.R. Katukuri, S.S. Darveekaran Nair et al. // Journal of Environmental Management. — 2020. — Vol. 269. — Art. 110737. — DOI: 10.1016/j.jenvman.2020.110737. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2020.110737
14 Metternicht, G. Remote sensing of soil salinization: Impact on land management / G. Metternicht, J.A. Zinck. — New York: CRC Press, Taylor & Francis Group, 2009. — 374 p. DOI: https://doi.org/10.1201/9781420065039
15 Peña, A. Impact of wastewater on the fate of pesticides in soils: A review / A. Peña, L. Delgado-Moreno, J.A. Rodríguez-Liébana // Science of the Total Environment. — 2020. — Vol. 718. — Art. 134468. — DOI: 10.1016/j.scitotenv.2019.134468. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.134468
16 Ramos, T.B. Soil salinity assessment using vegetation indices derived from Sentinel-2 multispectral data: A case study of Lezíria Grande, Portugal / T.B. Ramos, N. Castanheira, A.R. Oliveira et al. // Agricultural Water Management. — 2020. — Vol. 241. — Art. 106387. — DOI: 10.1016/j.agwat.2020.106387. DOI: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2020.106387
17 Rikimaru, A. Development of forest canopy density mapping and monitoring model using vegetation, bare soil, and shadow indices / A. Rikimaru, S. Miyatake // Proceedings of the 18th Asian Conference on Remote Sensing. — Kuala Lumpur, 1997.
18 Saad, K. Soil salinity detection and mapping using multi-temporal Landsat data: The Zaghouan case study (Tunisia) / K. Saad, A. Kallel, F. Castaldi, T. Sahli Chahed // Remote Sensing. — 2024. — Vol. 16, No. 24. — Art. 4761. DOI: https://doi.org/10.3390/rs16244761
19 Singh, A. Soil salinity: A global threat to sustainable development / A. Singh // Soil Use and Management. — 2022. — Vol. 38. — P. 39–67. DOI: https://doi.org/10.1111/sum.12772
20 Tripathi, N.K. Spatial modelling of soil alkalinity in a GIS environment using IRS data / N.K. Tripathi, B.K. Rai, P. Dwivedi // Proceedings of the 18th Asian Conference on Remote Sensing. — Kuala Lumpur, 1997. — P. 81–86.
21 Zhao, J. Monitoring soil salinization and analysis of driving factors in the oasis zone of Southern Xinjiang / J. Zhao, Y. Fan, J. Xuan et al. // Land. — 2025. — Vol. 14. — Art. 803. — DOI: 10.3390/land14040803. DOI: https://doi.org/10.3390/land14040803
22 Atlas of Soil Cover of the Republic of Uzbekistan. — Tashkent: State Committee of the Republic of Uzbekistan for Land Resources, Geodesy, Cartography and State Cadastre, 2010. — 44 p.
23 National Atlas of Uzbekistan. Vol. I. — Tashkent: Cadastral Agency under the State Tax Committee of the Republic of Uzbekistan, 2020. — 275 p.
24 Abdiqulov, F.I. Bioclimatic conditions of the Samarkand region and possibilities of their use for tourism development: PhD dissertation. — Tashkent, 2022. — 157 p.
25 Abdullaev, S. Environmental and reclamation impact of the Kattakurgan Reservoir on surrounding soil cover and improvement measures / S. Abdullaev et al. — Tashkent: Universitet Publishing House, 2020. — 100 p.
