Российские учёные придумали георадар для анализа почвы. Это проще, дешевле и быстрее, чем копать

Группа учёных из Российского университета дружбы народов предложила простую по исполнению альтернативу взятия образцов керна почв залегающих на больших глубинах. Статья об исследовании была опубликована в издании Eurasian Soil Science. Методика значительно упрощает геологоразведку и стоимость проведения целого спектра работ.

Источник изображения: РУДН

Источник изображения: РУДН

Традиционно данные о залегающих на глубине почвах берутся в виде образцов керна. На небольшой глубине это сделать совсем нетрудно, но для взятия образцов на глубинах до десяти и более метров уже необходимы подготовительные работы и специальное оборудование. Георадар позволяет провести анализ намного проще и быстрее.

В зависимости от цвета почвенного слоя, который зависит от массы факторов, начиная от влажности и заканчивая содержанием минералов, длина отражённого от слоя микроволнового излучения будет меняться. На основе этих данных отражённое излучение можно откалибровать для распознания основных цветов — красного, синего и зелёного и на этой основе перевести данные об отражённом излучении в понятную для человеческого глаза цветовую картину.

Теория была проверена практикой георадиолокационного сканирования на семи участках природного заповедника «Каменная степь», известного своими многочисленными типами почв. Исследователи взяли по 30 образцов керна с каждого участка на глубине от десяти см до трёх метров, после чего сравнили полученные радиолокационным методом данные с реальными образцами и, тем самым, провели калибровку георадара. Последующие радарное сканирование грунта позволило создать карту залегания почв уже без взятия реальных проб — только на основе показаний георадара.

Точность определения цвета почв георадаром составила 80 % и в дальнейшем может быть улучшена. Действующая методика требует первичной калибровки с взятием образа керна в районе изучения почв, но также может стать универсальной. Вероятно, для этого учёным необходимо будет подключить ИИ и машинное обучение.

Вернуться назад