ISSN 0016-7126 (Print)
ISSN 2587-8492 (Online)
1. Горохова И. Н., Авдеева Т. Н., Панкова Е. И., Прокопьева К. О. Почвенно-агрохимическая характеристика Светлоярского орошаемого участка в Волгоградской области // Аридные экосистемы. – 2019. – № 1 (78). – С. 49–60. |
2. Горохова И. Н., Панкова Е. И. Природа пятнистости орошаемых почв сухостепной зоны (на примере Светлоярской оросительной системы) // Аридные экосистемы. – 2017. – № 3 (72). – С. 39–49. |
3. Горохова И. Н., Панкова Е. И., Чурсин И. Н. Разработка методических подходов для оценки состояния орошаемых земель юга Европейской части России на основе материалов космической съемки // Аридные экосистемы. – 2020. – № 1 (82). – С. 84–93. |
4. Горохова И. Н. Применение геоинформационных технологий и материалов космической съемки для мониторинга орошаемых земель Светлоярской оросительной системы (Волгоградская область) // Исследование земли из космоса. – 2017. – № 4. – С. 79–87. DOI: 10.7868/S020596141704008X. |
5. Прокопьева К. О., Горохова И. Н. Картографирование орошаемых почв Светлоярской оросительной системы с использованием данных дистанционного зондирования Земли // Сборник научных трудов молодых ученых, аспирантов, студентов и преподавателей VII молодежного экологического конгресса «Северная Пальмира». – CПб.: НИЦЭБ РАН, – 2016. – С. 33–36. |
6. Рухович Д. И., Панкова Е. Е., Черноусенко Г. И., Королева П. В. Многолетняя динамика засоления орошаемых почв Голодностепского плато и методы ее выявления по материалам дистанционного зондирования // Почвоведение. – 2010. – № 6. – С. 728–739. |
7. Савин И. Ю., Прудникова Е. Ю. Об оптимальном сроке спутниковой съемки для картографирования пахотных почв // Бюллетень Почвенного института им. В. В. Докучаева. – 2014. – № 74. – С. 66–77. |
8. Allbed A., Kumar L. (2013) Soil Salinity Mapping and Monitoring in Arid and Semi-Arid Regions Using Remote Sensing Technology: A Review // Advances in Remote Sensing. 2 (4), pp. 373–385. DOI: 10.4236/ars.2013.24040. |
9. Alqasemi A. S., Ibrahim M. D., Fadhil Al-Quraishi A. M., Saibi H., Al-Fugara AТkif, Kaplan G. (2021) Detection and modeling of soil salinity variations in arid lands using remote sensing data // Open Geosciences. 13, 1, pp. 443–453. DOI: 10.1515/geo-2020-0244. |
10. Gorji T., Sertel E., Tanik A. (2017) Monitoring soil salinity via remote sensing technology under data scarce conditions: A case study from Turkey // Ecological Indicators. 74, pp. pp 384–391. DOI: 10.1016/J.ECOLIND.2016.11.043. |
11. Peng J., Biswas A., Jiang Q., Zhao R., Hu J., Hu B., Shi Z. (2019) Estimating soil salinity from remote sensing and terrain data in southern Xinjiang Province, China // Geoderma. 337, pp. 1309–1319. |
12. Shahabi M., Jafarzadeh A. A., Neyshabouri M. R., Ghorbani M. A., Kamran K. V. (2017) Spatial modeling of soil salinity using multiple linear regression, ordinary kriging and artificial neural network methods // Archives of Agronomy and Soil Science. 63 (2), pp. 151–160. DOI: 10.1080/03650340.2016.1193162. |
13. Wang Z., Zhang X., Zhang F., Chan N., Kung H., Liu S., Deng L. (2020) Estimation of soil salt content using machine learning techniques based on remote-sensing fractional derivatives, a case study in the Ebinur Lake Wetland National Nature Reserve, Northwest China // Ecological Indicators. 119, DOI: 10.1016/j.ecolind.2020.106869. |
Результаты исследований окарбоначивания почв орошаемых участков по материалам дистанционного зондирования Земли // Геодезия и картография. – 2022. – № 8. – С. 39-44. DOI: 10.22389/0016-7126-2022-986-8-39-44 |