Устранение субъективности в классификации почв

Аспирант Университета Миссури разработал методику, использующую цифровую визуализацию образцов почвы, чтобы сделать процесс идентификации водно-болотных угодий менее субъективным. Идентификация таких угодий — сложная задача, отчасти потому, что важный диагностический признак, гидроморфные почвы, определяется по цвету и рисунку, характерным для длительного насыщения водой.

Традиционно почвоведы используют полевой набор Munsell Soil Color Charts (238 цветовых чипов) для визуального сравнения с образцом. Однако на восприятие цвета влияют многие факторы: облачность, время суток и т.д., что оставляет место для ошибки и субъективных расхождений даже среди опытных специалистов. Поскольку водно-болотные угодья охраняются федеральным законодательством США, такой субъективный анализ может иметь серьезные юридические последствия для землевладельцев.

Кевин О’Доннелл адаптировал технологию анализа изображений для лабораторных условий. Используя камеру Nikon D80 с макросъемкой и контролируемым освещением, он фотографирует образцы, а специальное ПО точно определяет доминирующие цвета по трем параметрам: тон, насыщенность и светлота. Калибровка по новому набору Munsell показала точность идентификации цвета около 99%.

Метод не только повышает надежность выявления гидроморфных почв, но и представляет данные в стандартизированном, количественном виде, открывая новые возможности для междисциплинарных исследований. Почвовед Кейт Гойн назвал эту работу «гениальным сочетанием техник и идей, дающим почвоведам новый инструмент для XXI века». Исследование опубликовано в ведущем журнале Geoderma, а его финансирование обеспечили USDA и Университет Миссури. В перспективе систему можно адаптировать для полевого использования.