Экологи РУДН нашли уязвимость в расчете содержания органического вещества в пахотных почвах по данным дистанционного зондирования Земли
Одна из основных характеристик почвы — содержание в ней органического вещества (SOM). Существует множество способов его измерения, один из них —моделирование SOM по оптическим свойствам почвы. Для этого используют, например, данные со спутников. Существует несколько известных недостатков такого подхода. Например, после дождя, когда почва влажная, ее оптические свойства меняются, поэтому точность определения снижается. Экологи РУДН показали что дождь также преобразует верхний слой почвы, вызывая изменение его свойств. Это, в свою очередь, влияет на точность определения содержания органического вещества.
«Большинство исследований с использованием оптических спутниковых данных или данных о спектральном отражении поля для изучения содержания SOM не учитывают состояние почвы в момент сбора данных. Не ясно, насколько по верхнему слою почвы, преобразованному осадками, можно судить о свойствах всего обрабатываемого слоя почвы. Из-за этого ограничена воспроизводимость расчетов содержания SOM на основе спутниковых данных. К тому же это несоответствие — одна из основных причин, по которой лабораторные модели плохо работают для полевых измерений. Поэтому мы решили уточнить, как осадки влияют на точность картирования содержания SOM на основе данных оптического дистанционного зондирования», —доцент департамента рационального природопользования РУДН.
Экологи исследовали пахотное поле в Тульской области (Россия) площадью 13,5 га. Тип почвы — серая лесная. На момент проведения исследования поле было под паром, то есть на нем ничего не выращивали. Экологи РУДН собрали с поля 30 образцов верхнего слоя почвы (до 5 см в глубину) и определили в них содержание органического вещества по методу Тюрина, основанном на окислении органического вещества почвы. Оптические свойства почвы измеряли с помощью спектрорадиометра HandHeld-2, а также использовали данные спутников дистанционного зондирования Sentinel-2 за 5 сроков съемки с апреля по август.
Проанализировав полученные данные, экологи показали, изменения поверхности пахотных почв под воздействием осадков снижают точность расчета SOM по оптическим свойствам— близость расчетов к реальному значению меняется от 67% до 72% в зависимости от количества осадков. Затем исследователи добавили в модель расчетов данные о состоянии почвы —площадь почвенной корки (уплотненного верхнего микрослоя почвы с «закупоренными» из-за дождя порами) и показатель, учитывающий площадь теней и/или трещин на поверхности почвы. Так точность удалось повысить до 84%. Экологи РУДН сделали вывод, что модели расчета SOM по спутниковым данным нужно дополнять информацией о состоянии почвы на момент получения снимка.
«Осадки меняют оптические свойства поверхностного микрослоя по сравнению с остальной частью пахотного горизонта. Мы показали, что это отрицательно влияет на точность и качество моделей расчета SOM по данным Sentinel-2. Однако включение информации о почвенной корке и площади теней и/или трещин повышает качество и точность получаемых моделей. Поэтому учет вызванных осадками изменений поверхности почвы необходим для правильной оценки содержания SOM», —доцент департамента рационального природопользования РУДН.
Результаты опубликованы в журнале Remote Sensing.
Представьте себе мир, где у каждого есть достаточно еды, чистая вода, доступ к образованию и достойная работа. Мир, где берегут природу и заботятся о будущем нашей планеты. Это и есть цели устойчивого развития — построить устойчивое будущее для всех! Для этого Организация Объединенных Наций (ООН) в 2015 году определила 17 Целей устойчивого развития (ЦУР). ЦУР — это глобальный план, который помогает странам и людям вместе двигаться к лучшему будущему. К нему присоединились 193 государства-члена ООН.
Исследователи факультета искусственного интеллекта РУДН провели масштабное исследование, которое раскрыло системные ошибки больших языковых моделей (LLM) при диагностике депрессии по тексту. Эта работа, выполненная совместно с коллегами из AIRI, ФИЦ ИУ РАН, ИСП РАН, МФТИ и MBZUAI, не только выявляет проблему, но и закладывает основу для создания более надёжных и безопасных инструментов для детектирования депрессии и тревожности.
В РУДН состоялась первая научно-практическая конференция «Функциональная морфология тканевого микроокружения: от теории к практике», посвящённая памяти академика РАН Михаила Пальцева. Она объединила ведущих исследователей из России, Китая и других стран, став важной площадкой для обсуждения трансляции фундаментальных открытий в персонализированную медицину.