Анализировался 
многоканальный 
снимок 
\УоМа\1ему-2 
от 
18.08.2011 
2г.
подверженный перед поставкой стандартной радиометрической, атмосферной и
теометрической коррекции, а также ортотрансформации.
Обработка снимка для целей картографирования проводилась в программе Егйа5
Ппартте 9.2 и состояла из следующих этапов:
1. 
Классификация с обучением на основе визуального выделения классов
обучающей выборки
2. 
— Классификация 
методом 
параллелепипедов 
(по граничным 
значениям
яркостных характеристик класса). Цель - разделить на снимке обнаженные
участки почвы и заросшие растительностью.
3. 
— Сегментация изображения с помощью алгоритма еСортиНоп, выделившего
однородныеобъекты. Сопоставление полученного изображения созначениями
засоленности почв в 100 точках опробования с помощью визуального и
статистического анализа. Результаты показали, что корреляции между
степенью засоления в верхних 5-10 см и спектральными характеристиками
отсутствует. Кроме того, было выявлено, что снимок в первую очередь отражает
изменение почв (на уровне типа или подтипа) и вид землепользования.
4. — Включение вида землепользования в распознавание с помощью алгоритма
еСортиНоп. Выделены полигоны для следующих классов: хлопок, заросли,
лут, лес, болото, пустошь, пшеница, сухие заросли, пахотные земли и другие.
Гистограммы большинства классов занимают схожую область в пространстве
спектральных признаков, что не позволяет разделить их между собой, за
исключением пахотных территорий.
5. — Классификация методом ближайшего соседа видов землепользования. Были
выделены следующие классы: распаханная пашня, поля хлопка, пшеницы,
лута и пастбища, болота, пустошь, леса и заросли. На этом этапе были оценены
площади этих категорий земель.
6. — Классификация методом ближайшего соседа почвенных выделов с учетом
вида землепользования. Было выделено 17 почвенно-хозяйственных классов.
Среди классов находятся как однозначно классифицированные ареалы, так
и неоднозначно - те, которым приписано два или три типа почв. Хорошо
выделились лугово-сероземные, сероземно-луговые почвы, сероземно-лугово-
светлые почвы (точность классификации 90%, 79%, 83%, соответственно).
Наиболее точно идентифицированными типами почв оказались болотно-
дуговые почвы (94%). Наибольшие ошибки классификации были характерны
сероземно-лугово-темных почв (менее 60%).
Создание почвенной карты и карты засоленности почв изученного района.
Полученные результаты и исходные материалы позволили отразить засоленность
почв на итоговой почвенной карте Кюрдамирского района. Карта была создана
с использованием архивных данных, но с учетом новых разработок. Основное
содержание тематической карты — почвенный покров, который показывает типы и
подтипы почв, и степень засоления (масштаб 1:50.000) (Рисунок ).9).
Приложение В. Инновационные методы картографирования и мониторинга засоленных и солонцовых почв 
125
Д.2.КомпьютерныйанализснимковспомощьюразличныхметодовклассификациисобучениемдлякартографированиязасоленныхпочвКюрдамирскогорайона(Азербайджан)