ТОПЫРАҚ ПРОФИЛІНІҢ 0–200 СМ ТЕРЕҢДІКТЕГІ СТРАТИФИКАЦИЯСЫН КӨПДЕҢГЕЙЛІ СТЕКИНГ-МОДЕЛІМЕН АНЫҚТАУ

Аңдатпа

Қазіргі агроэкологиялық зерттеулер мен тұрақты жер пайдалануда топырақ профилінің тік стратификациясын дәл анықтау маңызды міндеттердің бірі болып табылады. Бұрғылау және зертханалық талдауға негізделген дәстүрлі әдістер көп еңбек пен қаржыны талап етеді және кеңістіктік қамтуы шектеулі. Осы зерттеуде Sentinel-2 мультиспектралды суреттері, ERA5-Land климаттық айнымалылары және OpenLandMap статикалық топырақ карталары негізінде автоматтандырылған стратификация әдістемесі ұсынылады. Саз және құм мөлшері, топырақтың көлемдік тығыздығы сияқты сандық көрсеткіштерді, сондай-ақ текстуралық және жер жамылғысы кластарын бір мезгілде болжау үшін көпмақсатты стекинг ансамблі қолданылды. Базалық модельдер ретінде Random Forest, Gradient Boosting және XGBoost пайдаланылды, ал метамодель сызықтық және логистикалық регрессия негізінде құрылды. Бозайғыр көлі аңғарында (Қазақстан) жүргізілген тәжірибелік зерттеулер модельдің жоғары дәлдігін көрсетті. Саз және құм мөлшерін болжауда R² = 0.999–1.000, орташа абсолюттік қате шамамен 1.0–1.2% болды. Топырақ тығыздығы үшін R² көрсеткіші 0.985–0.996 аралығында тіркелді. Текстуралық кластарды анықтау дәлдігі 97.4–99.7% деңгейіне жетті, ал soil_horizon_class үшін шамамен 99% құрады. Қателіктер негізінен спектралдық сипаттамалары ұқсас категориялар арасында байқалды. Зерттеу нәтижелері мультиспектралды, климаттық және статикалық деректерді біріктіретін стекинг ансамблі цифрлық топырақ картографиясында, әсіресе құрғақ және жартылай құрғақ аймақтарда, тиімді әрі ауқымды қолдануға болатын әдіс екенін көрсетеді.