<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Eurasian Soil Science</journal-id><journal-title-group><journal-title>Eurasian Soil Science</journal-title></journal-title-group><issn publication-format="print">0032-180X</issn><issn publication-format="electronic">3034-5618</issn><publisher><publisher-name>Russian Academy of Science</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.31857/S0032180X24090018</article-id><title-group><article-title>Erosion-accumulative soil cover pattern of dry-steppe agricultural landscape, Rostov region</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Эрозионно-аккумулятивная структура почвенного покрова сухостепного агроландшафта, Ростовская область</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-5151-5109</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Khitrov</surname><given-names>N. B.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Хитров</surname><given-names>Н. Б. </given-names></name></name-alternatives><email>khitrovnb@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"></xref><xref ref-type="aff" rid="aff-2"></xref></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff><institution xml:lang="ru">Почвенный институт им. В.В. Докучаева</institution><institution xml:lang="en">Dokuchaev Soil Science Institute</institution></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff><institution xml:lang="ru"></institution><institution xml:lang="en"></institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2024-09-15" publication-format="electronic"><day>15</day><month>09</month><year>2024</year></pub-date><issue>9</issue><fpage>1147</fpage><lpage>1173</lpage><abstract xml:lang="en"><p>The aim of the work is to present the results of a ground-based study of the erosion-accumulative soil cover pattern of a key area and to assess the information content of multi-temporal remote sensing data of the bare soil surface for its identification and mapping in the zone of distribution of dark chestnut soils (Kastanozems). The study area is located on the Millerovo-Morozovskaya inclined plain within the Don-Donetsk hilly-ridge plain in the Oblivsky district of the Rostov region. The soil cover of the key area is represented by a combination of different variations of low-contrast soils on convex and concave surfaces within an elongated ridge and its slopes, including agro-dark chestnut solonetzic and non-solonetzic soils, agrozems (eroded soils that have lost the xerometamorphic horizon), stratozems (heavily delivered soils). The formation of the soil cover pattern is determined by a combination of mesorelief forms and two types of parent material. The C coefficient map of the multi-temporal soil line reveals the heterogeneity of the soil cover due to erosion-accumulative processes. In study area, three contrasting soil combinations are confidently distinguished in the form of different variations and combination-variations, forming a kind of framework of the soil cover pattern. Soil combinations of eroded and delivered soils located between the above three groups of soil combinations are significantly different from their neighbors, but their interpretation has increased uncertainty.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>Представлены результаты наземного исследования эрозионно-аккумулятивной структуры почвенного покрова ключевого участка и проведена оценка информативности мультивременных данных дистанционного зондирования открытой поверхности почв для ее выявления и картографирования в зоне распространения темно-каштановых почв. Участок расположен на Миллерово-Морозовской наклонной равнине в пределах Доно-Донецкой холмисто-грядовой равнины, Обливский район Ростовской области. Почвенный покров ключевого участка представлен сочетанием разных вариаций малоконтрастных почв на выпуклых и вогнутых поверхностях в пределах вытянутой гряды и ее склонов, включающих агротемно-каштановые солонцеватые и несолонцеватые почвы, агроземы (смытые почвы, потерявшие ксерометаморфический горизонт), стратоземы (сильнонамытые почвы). Формирование структуры почвенного покрова обусловлено сочетанием форм мезорельефа и двух видов почвообразующих пород. Карта коэффициента C мультивременной линии почв выявляет неоднородность почвенного покрова, обусловленную проявлением эрозионно-аккумулятивных процессов. На исследуемом ключевом участке существенно отличаются три контрастные почвенные комбинации в виде разных вариаций и сочетания-вариаций, образующие своеобразный каркас структуры почвенного покрова. Почвенные комбинации смытых и намытых почв, расположенные между указанными выше тремя группами почвенных комбинаций, значимо отличаются от соседей, но их интерпретация имеет повышенную неопределенность.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>темно-каштановые почвы стратоземы смытые почвы слитизированные почвы Haplic Kastanozems открытая поверхность почв спектральная окрестность линии почв мультивременная линия почв</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>темно-каштановые почвы стратоземы смытые почвы слитизированные почвы Haplic Kastanozems открытая поверхность почв спектральная окрестность линии почв мультивременная линия почв</kwd></kwd-group></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>B1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Аникин А.С. Формирование структуры почвенного покрова в связи с развитием процессов эрозии и дефляции в южно-таёжной зоне Западной Сибири // Известия Оренбургского гос. аграрного ун-та. 2009. Т. 4. № 24-1. С. 16–18.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B2"><label>B2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Геннадиев А.Н., Жидкин А.П., Олсон К.Р., Качинский В.Л. Эрозия и потери органического углерода почв при распашке склонов // Вестник Моск. ун-та. Сер. 5. География. 2010. № 6. С. 32–38. https://cyberleninka.ru/article/n/eroziya-i-poteri-organicheskogo-ugleroda-pochv-pri-raspashke-sklonov</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B3"><label>B3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Геннадиев А.Н., Кошовский Т.С., Жидкин А.П., Ковач Р.Г. Латеральная миграция твердофазного вещества почв в пределах ландшафтно-геохимической арены (метод магнитного трассера) // Почвоведение. 2013. № 10. С. 1–12. https://doi.org/10.7868/S0032180X13100043</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B4"><label>B4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Глазунов Г.П., Гендугов В.М. Модель крупномасштабного явления ветровой эрозии почв и ее верификация // Почвоведение. 2003. № 2. С. 228–239.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B5"><label>B5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Годельман Я.М. Неоднородность почвенного покрова и использование земель. М.: Наука, 1981. 200 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B6"><label>B6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Долгова Д.А., Рейнгард Я.Р., Аникин А.С., Долженко С.В. Структура почвенного покрова территорий с гривными формами рельефа в степной зоне Омской области при развитии процессов деградации почв // Вестник Бурятской гос. с./х. академии им. В.Р. Филиппова. 2010. № 3 (20). С. 15–18. https://elibrary.ru/download/elibrary_15240696_36927163.pdf</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B7"><label>B7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Жидкин А.П., Комиссаров М.А. Эрозионно-аккумулятивные микроструктуры почвенного покрова в лесостепной зоне Предуралья Республики Башкортостан // Вестник Башкирского гос. аграрного ун-та.2020. № 1(53). С. 12–20. https://doi.org/10.31563/1684-7628-2020-53-1-12-20</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B8"><label>B8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Жидкин А.П., Смирнова М.А., Геннадиев А.Н., Лукинc С.В., Заздравных Е.А., Лозбенев Н.И. Цифровое моделирование строения и степени эродированности почвенного покрова (Прохоровский район Белгородской области) // Почвоведение. 2021. № 1. С. 17–30. https://doi.org/10.31857/S0032180X21010159</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B9"><label>B9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Заславский М.Н. Эрозиоведение. М.: Высшая школа, 1983. 320 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B10"><label>B10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Классификация и диагностика почв СССР. М.: Колос, 1977.247 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B11"><label>B11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Классификация и диагностика почв России. Смоленск: Ойкумена, 2004. 342 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B12"><label>B12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Козлов Д.Н., Жидкин А.П., Лозбенев Н.И. Цифровое картографирование эрозионных структур почвенного покрова на основе имитационной модели смыва (северная лесостепь Среднерусской возвышенности) // Бюл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2019. Вып. 100. С. 5–35. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2019-100-5-35</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B13"><label>B13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Королева П.В., Рухович Д.И., Рухович А.Д., Рухович Д.Д., Куляница А.Л., Трубников А.В., Калинина Н.В., Симакова М.С. Местоположение открытой поверхности почвы и линии почвы в спектральном пространстве RED–NIR // Почвоведение. 2017. № 12. С. 1435–1446. https://doi.org/10.7868/S0032180X17100045</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B14"><label>B14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Королева П.В., Рухович Д.И., Рухович А.Д., Рухович Д.Д., Куляница А.Л., Трубников А.В., Калинина Н.В., Симакова М.С. Характеристика почвенных типов и подтипов в N-мерном пространстве коэффициентов мультивременной (эмпирической) линии почв // Почвоведение. 2018. № 9. С. 1085–1098. https://doi.org/10.1134/S0032180X1809006X</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B15"><label>B15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кошелев А.В. Картографирование почвенного покрова эрозионных агроландшафтов Волгоградской области на основе цифровой модели рельефа // Приоритетные направления развития современной науки молодых ученых аграриев. Материалы V-й междунар. науч.-пр. конф. молодых ученых, посвященные 25-летию ФГБНУ “Прикаспийский НИИ аридного земледелия”. Соленое Займище. 2016. С. 161–164.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B16"><label>B16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кулик К.Н., Рулев А.С., Юферев В.Г. Геоинформационное моделирование структуры и динамики агролесоландшафтов // Экосистемы: экология и динамика. 2017. Т. 1. № 2. С. 5–20.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B17"><label>B17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Куляница А.Л., Рухович Д.И., Королева П.В., Вильчевская Е.В., Калинина Н.В. Анализ информативности методов обработки больших спутниковых данных систем точного земледелия при коррекции крупномасштабных почвенных карт // Почвоведение. 2020. № 12. С. 1460–1477. https://doi.org/10.31857/S0032180X20110088</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B18"><label>B18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Куляница А.Л., Рухович А.Д., Рухович Д.Д., Королева П.В., Рухович Д.И., Симакова М.С., Применение кусочно-линейной аппроксимации спектральной окрестности линии почв для анализа качества нормализации материалов дистанционного зондирования // Почвоведение. 2017. № 4. С. 401–410. https://doi.org/10.7868/S0032180X17040049</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B19"><label>B19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ларионов Г.А., Добровольская Т.Г., Краснов С.Ф., Лиу Б.И. Новое уравнение для оценки фактора рельефа для эмпирической модели эрозии почв // Почвоведение. 2003. № 10. С. 863–871.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B20"><label>B20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Литвин Л.Ф. География эрозии почв сельскохозяйственных земель России. М.: РФФИ, 2002. 254 с. https://www.rfbr.ru/rffi/ru/books/o_36421</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B21"><label>B21</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Литвин Л.Ф., Кирюхина З.П., Краснов С.Ф., Добровольская Н.Г., Горобец А.В. География динамики земледельческой эрозии почв Сибири и Дальнего Востока // Почвоведение. 2021. № 1. С. 136–148. https://doi.org/10.31857/S0032180X2101007X</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B22"><label>B22</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Мальцев К.А., Голосов В.Н., Гафуров А.М. Цифровые модели рельефа и их использование в расчётах темпов смыва почв на пахотных землях // Ученые записки Казанского ун-та. Сер. Естественные науки. 2018. Т. 160. Кн. 3. С. 514–530. https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovye-modeli-reliefa-i-ih-ispolzovanie-v-raschyotah-tempov-smyva-pochv-na-pahotnyh-zemlyah</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B23"><label>B23</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Мальцев К.А., Ермолаев О.П. Потенциальные эрозионные потери почвы на пахотных землях европейской части России // Почвоведение. 2019. № 12. С. 1502–1512. https://doi.org/10.1134/S0032180X19120104</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B24"><label>B24</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Научные основы предотвращения деградации почв (земель) сельскохозяйственных угодий России и формирования систем воспроизводства их плодородия в адаптивно-ландшафтном земледелии: Т. 1. Теоретические и методические основы предотвращения деградации почв (земель) сельскохозяйственных угодий. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева Россельхозакадемии, 2013. 756 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B25"><label>B25</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Неуструев С.С. К вопросу о “нормальных” почвах и зональности комплекса сухих степей // Почвоведение. 1910. № 2. С. 177–190.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B26"><label>B26</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Общесоюзная инструкция по почвенным обследованиям и составлению крупномасштабных почвенных карт землепользования / Под ред. Ищенко Т.А. М.: Колос, 1973. 95 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B27"><label>B27</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Полевой определитель почв России. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 2008. 182 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B28"><label>B28</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Потапов И.И., Сафронов И.Н. Рельеф, геологическое строение и полезные ископаемые Северо-Кавказского экономического района. Ростов-на-Дону: Рост. yн-т, 1985. 156 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B29"><label>B29</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Рейнгард Я.Р. Деградация почв экосистем юга Западной Сибири. Лодзь, 2009. 636 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B30"><label>B30</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Рейнгард Я.Р., Долгова Д.А., Аникин А.С., Долженко С.В. Изменение структуры почвенного покрова в связи с развитием процессов эрозии и дефляции в южно-таёжной зоне Западной Сибири (на примере Омской области) // Омский научный вестник. 2012. № 2. С. 258–261. https://elibrary.ru/download/elibrary_18387776_65814340.pdf</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B31"><label>B31</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Рейнгард Я.Р., Долгова Д.А. Формирование структуры почвенного покрова на территориях с гривными формами рельефа в лесостепной и степной зонах Омской области при развитии процессов эрозии и дефляции // Вестник Бурятской гос. с./х. академии им. В.Р. Филиппова. 2009. № 3. С. 55–59. https://elibrary.ru/download/elibrary_13013636_78414285.pdf</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B32"><label>B32</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Рейнгард Я.Р., Долженко С.В. Формирование структуры почвенного покрова на Прииртышском увале Западной Сибири при развитии процессов эрозии и дефляции. Омск: ОмГАУ, 2006. 135 С.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B33"><label>B33</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Руководство по лабораторным методам исследования ионно-солевого состава нейтральных и щелочных минеральных почв / Под ред. Хитрова Н.Б., Понизовского А.А. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 1990.236 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B34"><label>B34</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Рулев А.С., Юферев В.Г., Юферев М.В. Геоинформационные исследования эрозионной деградации в агроландшафтах // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса. 2013. № 2. С. 1–4. https://cyberleninka.ru/article/n/geoinformatsionnye-issledovaniya-erozionnoy-degradatsii-v-agrolandshaftah</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B35"><label>B35</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Рухович Д.И., Королева П.В., Вильчевская Е.В., Калинина Н.В. Цифровая тематическая картография как смена доступных первоисточников и способов их использования // Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 2012. С. 58–86.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B36"><label>B36</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Рухович Д.И., Королева П.В., Калинина Н.В., Вильчевская Е.В., Сулейман Г.И., Черноусенко Г.И. Детектирование деградированных участков пашни на основе анализа больших спутниковых данных // Почвоведение. 2021. № 2. С. 151–167. https://doi.org/10.31857/S0032180X21020131</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B37"><label>B37</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Рухович Д.И., Рухович А.Д., Рухович Д.Д., Симакова М.С., Куляница А.Л., Брызжев А.В., Королева П.В. Информативность коэффициентов a и b линии почв для анализа материалов дистанционного зондирования // Почвоведение. 2016. № 8. С. 903–917. https://doi.org/10.7868/S0032180X16080128</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B38"><label>B38</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Рухович Д.И., Рухович А.Д., Рухович Д.Д., Симакова М.С., Куляница А.Л., Брызжев А.В., Королева П.В. Построение карт усредненных спектральных отклонений от линии почв и их сравнение с традиционными почвенными картами // Почвоведение. 2016. № 7. С. 794–812. https://doi.org/10.7868/S0032180X1607008X</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B39"><label>B39</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Силова В.А. Анализ геоморфологических особенностей агроландшафтов Среднего Дона. Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2021. 1(61). 203–210. https://doi.org/10.32786/2071-9485-2021-01-20</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B40"><label>B40</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Синельникова К.П. Геоинформационный анализ современного состояния агроландшафта Донской гряды // Научно-агрономический журнал. 2020. № 3. С. 9–16. https://doi.org/10.34736/FNC.2020.110.3.002.9-16</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B41"><label>B41</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Синельникова К.П. Оценка состояния агроландшафтов Донской гряды с использованием ГИС-технологий и космоснимков // Успехи современного естествознания. 2022. № 6. С. 21–26. https://s.natural-sciences.ru/pdf/2022/2022_6.pdf</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B42"><label>B42</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Смирнова М.А., Жидкин А.П., Лозбенев Н.И., Заздравных Е.А., Козлов Д.Н. Цифровое картографирование степени эродированности почв с использованием моделей фактор-свойство и фактор-процесс-свойство (юг Среднерусской возвышенности) // Бюл. Почв. ин-та. 2020. Вып. 104. С. 158–198. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2020-104-158-198</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B43"><label>B43</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Соболев С.С. Развитие эрозионных процессов на территории европейской части СССР и борьба с ними. М.–Л.: Изд-во АН СССР, 1948. Т. 1. 305 с. Т. 2. 1960. 248 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B44"><label>B44</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Сорокина Н.П. Методология составления крупномасштабных агроэкологически ориентированных почвенных карт. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 2006. 159 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B45"><label>B45</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Сурмач Г.П. Рельефообразование, формирование лесостепи, современная эрозия и противоэрозионные мероприятия. Волгоград: ВНИАЛМИ, 1992. 174 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B46"><label>B46</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Сухановский Ю.П. Модель дождевой эрозии // Почвоведение. 2010. № 9. С. 1114–1125.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B47"><label>B47</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Фишман М.И. Черноземные комплексы и их связь с рельефом на Среднерусской возвышенности // Почвоведение. 1977. № 5. С. 17–30.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B48"><label>B48</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Фомичева Д.В., Лозбенев Н.И. Моделирование эрозионных структур почвенного покрова (на примере южного склона Клинско-Дмитровской гряды) // Антропогенная трансформация природной среды. 2018. № 4. С. 200–202. https://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-erozionnyh-struktur-pochvennogo-pokrova-na-primere-yuzhnogo-sklona-klinsko-dmitrovskoy-gryady (дата обращения: 13.02.2023).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B49"><label>B49</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Фридланд В.М. Структура почвенного покрова. М.: Мысль, 1972.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B50"><label>B50</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Хитров Н.Б., Герасимова М.И. Диагностические горизонты в классификации почв России: версия 2021 // Почвоведение. 2021. № 8. С. 899–910. https://doi.org/10.31857/S0032180X21080098</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B51"><label>B51</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Хитров Н.Б., Герасимова М.И. Предлагаемые изменения в классификации почв России: диагностические признаки и почвообразующие породы // Почвоведение. 2022. № 1. С. 3–14. https://doi.org/10.31857/S0032180X22010087</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B52"><label>B52</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Хитров Н.Б., Калинина Н.В., Роговнева Л.В., Рухович Д.И. Слитоземы и слитизированные почвы России. М.: ИД Академии Жуковского, 2020. 516 с. ISBN: 978-5-907275-35-5</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B53"><label>B53</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Юферев В.Г., Юферев М.В. Оценка эрозионного состояния агроландшафтов по космоснимкам // Научно-агрономический журнал. 2018. С. 26–28. https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-erozionnogo-sostoyaniya-agrolandshaftov-po-kosmosnimkam</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B54"><label>B54</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Швебс Г.И. Формирование водной эрозии, стока наносов и их оценка (на примере Украины и Молдавии). Л.: Гидрометеоиздат, 1974. 184 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B55"><label>B55</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Abdulkareem J.H., Pradhan B., Sulaiman W.N.A., Jamil N.R. Prediction of spatial soil loss impacted by long-term land-use/land-cover change in a tropical watershed // Geoscience Frontier. 2019. V. 10. № 2. P. 389–403. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2017.10.010</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B56"><label>B56</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Alatorre L.C., Beguería S., García-Ruiz J.M. Regional scale modeling of hillslope sediment delivery: a case study in Barasona reservoir watershed (Spain) using WATEM/SEDEM // J. Hydrol. 2010. V. 391. P. 109–123. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2010.07.010</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B57"><label>B57</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Alatorre L.C., Beguería S., Lana-Renault N., Navas A., García-Ruiz J.M. Soil erosion and sediment delivery in a mountain catchment under scenarios of land use change using a spatially distributed numerical model // Hydrology and Earth System Sciences. 2012. V. 16. P. 1321–1334. https://doi.org/10.5194/hess-16-1321-2012</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B58"><label>B58</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Alexakis D.D., Manoudakis S., Agapiou A., Polykretis C. Towards the Assessment of Soil-Erosion-Related C-Factor on European Scale Using Google Earth Engine and Sentinel-2 Images // Remote Sensing. 2021. V. 13. P. 5019. https://doi.org/10.3390/rs13245019</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B59"><label>B59</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Amasi A.I.M., Wynants M., Kawala R.A., Sawe S.F., Blake W.H., Mtei K.M. Evaluating Soil Carbon as a Proxy for Erosion Risk in the Spatio-Temporal Complex Hydropower Catchment in Upper Pangani. Northern Tanzania // Earth. 2021. V. 2. P. 764–780. https://doi.org/10.3390/earth2040045</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B60"><label>B60</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ayalew D.A., Deumlich D., Šarapatka B., Doktor D. Quantifying the sensitivity of NDVI-Based C factor estimation and potential soil erosion prediction using Spaceborne earth observation data // Remote Sensing. 2020. V. 12. P. 1136. https://doi.org/10.3390/rs12071136</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B61"><label>B61</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Bagarello V., Di Stefano C., Ferro V., Pampalone V. Predicting maximum annual values of event soil loss by USLE-type models // Catena. 2017. V. 155. P. 10–19. https://doi.org/10.1016/j.catena.2017.03.002</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B62"><label>B62</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Batista P.V.G., Laceby J.P., Davies J., Carvalho T.S., Tassinari D., Silva M.L.N., Curi N., Quinton J.N. A framework for testing large-scale distributed soil erosion and sediment delivery models: Dealing with uncertainty in models and the observational data // Environmental Modelling and Software. 2021. V. 137. P. 104961. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2021.104961</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B63"><label>B63</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Benavidez R., Jackson B., Maxwell D., Norton K. A review of the (Revised) universal soil loss equation ((R) USLE): With a view to increasing its global applicability and improving soil loss estimates // Hydrology and Earth System Sciences. 2018. V. 22. № 11. P. 6059–6086. https://doi.org/10.5194/hess-22-6059-2018</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B64"><label>B64</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Buryak Z.A., Ukrainsky P.A., Gusarov A.V., Lukin S.V., Beylich A.A. Geomorphic factors influencing the spatial distribution of eroded Chernozems in automated digital soil erosion mapping // Geomorphology. 2023. V. 439. P. 108863. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2023.108863</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B65"><label>B65</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">De Carvalho D.F., Durigon V.L., Antunes M.A.H., De Almeida W.S., Oliveira P.T.S. Predicting soil erosion using Rusle and NDVI time series from TM Landsat 5 // Pesquisa Agropecuária Brasiliera. 2014. V. 49. № 3. P. 215–224. https://doi.org/10.1590/s0100-204X2014000300008</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B66"><label>B66</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Eckert S., Hüsler F., Liniger H., Hodel E. Trend analysis of MODIS NDVI time series for detecting land degradation and regeneration in Mongolia // J. Arid Environ. 2015. V. 113. P. 16–28. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2014.09.001</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B67"><label>B67</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Eltner A., Baumgart P., Maas H.G., Faust D. Multi-temporal UAV data for automatic measurement of rill and interrill erosion on loess soil // Earth Surface Processes and Landforms. 2015. V. 40. № 6. P. 741–755. https://doi.org/10.1002/esp.3673</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B68"><label>B68</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Farm Management. Satellite Big Data: how it is changing the face of precision farming. Available online: http://www.farmmanagement.pro/satellite-big-data-how-it-is-changing-the-face-of-precision-farming/</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B69"><label>B69</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Felix F.C., Cândido B.M., de Moraes J.F.L. Improving RUSLE predictions through UAV-based soil cover management factor (C) assessments: A novel approach for enhanced erosion analysis in sugarcane fields // J. Hydrology. 2023. V. 626. P. 130229. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.130229</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B70"><label>B70</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Feng X., Wang Y., Chen L., Fu B., Bai G. Modeling soil erosion and its response to land-use change in hilly catchments Chinese Loess Plateau // Geomorphology. 2010. V. 118. № 3–4. P. 239–248. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2010.01.004</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B71"><label>B71</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Fu B.J., Zhao W.W., Chen L.D., Zhang Q.J., Lü Y.H., Gulinck H., Poesen J. Assessment of soil erosion at large watershed scale using RUSLE and GIS: a case study in the Loess Plateau of China // Land Degradation and Development. 2005. V. 16. № 1. P. 73–85. https://doi.org/10.1002/ldr.646</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B72"><label>B72</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Higginbottom T.P., Symeonakis E. Assessing land degradation and desertification using vegetation index data: current frameworks and future directions // Remote Sensing. 2014. V. 6. P. 9552–9575. https://doi.org/10.3390/rs6109552</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B73"><label>B73</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Huang Y., Chen Z.-X., Yu T., Huang X.-Z., Gu X.-F. Agricultural remote sensing big data: Management and applications // J. Integrative Agriculture. 2018. V. 17. P. 1915–1931, doi:10.1016/s2095-3119(17)61859-8</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B74"><label>B74</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ibrahim Y.Z., Balzter H., Kaduk J., Tucker C.J. Land degradation assessment using residual trend analysis of GIMMS NDVI3g, soil moisture and rainfall in sub-Saharan west Africa from 1982 to 2012 // Remote Sensing. 2015. V. 7. P. 5471–5494. https://doi.org/10.3390/rs70505471</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B75"><label>B75</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">IUSS Working Group WRB. 2015. World Reference Base for Soil Resources 2014, update 2015. International soil classification system for naming soils and creating legends for soil maps. World Soil Resources Reports № 106. FAO, Rome. 192 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B76"><label>B76</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Iwahashi Y., Ye R., Kobayashi S., Yagura K., Hor S., Soben K., Homma K. Quantification of changes in rice production for 2003–2019 with MODIS LAI data in Pursat Province, Cambodia // Remote Sensing. 2021. V. 13. P. 1971. https://doi.org/10.3390/rs13101971</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B77"><label>B77</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Khitrov N.B., Gorokhova I.N., Kravchenko E.I. Statistics on the Variation in Depth and Thickness of Soil Cover Horizons at the Oroshaemaya Experimental Station // Moscow University Soil Sci. Bull. 2022. V. 77. № 2. P. 83–93. https://doi.org/10.3103/S0147687422020028</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B78"><label>B78</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Khitrov N.B., Rukhovich D.I., Koroleva P.V., Kalinina N.V., Trubnikov A.V., Petukhov D.A., Kulyanitsa A.L. A study of the responsiveness of crops to fertilizers by zones of stable intra-field heterogeneity based on big satellite data analysis // Archives of Agronomy and Soil Science. 2020. V. 66. № 14. P. 1963–1975. https://doi.org/10.1080/03650340.2019.1703957</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B79"><label>B79</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Li H., Shi D. Spatio-temporal variation in soil erosion on sloping farmland based on the integrated valuation of ecosystem services and trade-offs model: A case study of Chongqing, southwest China // Catena. 2024. V. 236. P. 107693. https://doi.org/10.1016/j.catena.2023.107693</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B80"><label>B80</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Lozbenev N., Komissarov M., Zhidkin A., Gusarov A., Fomicheva D. Comparative assessment of digital and conventional soil mapping: a case study of the Southern Cis-Ural region, Russia // Soil Systems. 2022. V. 6. P. 1–12. https://doi.org/10.3390/soilsystems6010014</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B81"><label>B81</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Meinen B.U., Robinson D.T. Mapping erosion and deposition in an agricultural landscape: Optimization of UAV image acquisition schemes for SfM-MVS // Remote Sensing of Environment. 2020. V. 239. P. 111666. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111666</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B82"><label>B82</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Mendonça-Santos M.D.L., Dart R.O., Santos H.G., Coelho M.R., Berbara R.L.L., Lumbreras J.F. Digital soil mapping of topsoil organic carbon content of Rio de Janeiro state, Brazil // Digital Soil Mapping. Eds.: Boettinger J.L et al. N.Y.: Springer, 2010. Pp. 255–266. https://doi.org/10.1007/978-90-481-8863-5_21</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B83"><label>B83</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Mokarram M., Zarei A.R. Soil erosion prediction using Markov and CA-Markov chains methods and remote sensing drought indicators // Ecological Informatics. 2023. V. 78. P. 102386. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102386</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B84"><label>B84</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Musasa T., Dube T., Marambanyika T. Landsat satellite programme potential for soil erosion assessment and monitoring in arid environments: A review of applications and challenges // Int. Soil Water Conserv. Res. 2024. V. 10. P. 003. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2023.10.003</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B85"><label>B85</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Phinzi K., Ngetar N.S. Mapping soil erosion in a quaternary catchment in Eastern Cape using geographic information system and remote sensing // South African J. Geomatics. 2017. V. 6. № 1. P. 11-29. https://doi.org/10.4314/sajg.v6i1.2</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B86"><label>B86</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Pineux N., Lisein J., Swerts G., Bielders C.L., Lejeune P., Colinet G., Degré A. Can DEM time series produced by UAV be used to quantify diffuse erosion in an agricultural watershed? // Geomorphology. 2017. V. 280. P. 122–136. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2016.12.003</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B87"><label>B87</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Qi G., Chang C., Yang W., Gao P., Zhao G. Soil salinity inversion in coastal corn planting areas by the satellite-UAV-ground integration approach // Remote Sens. 2021. V. 13. № 16. P. 3100. https://doi.org/10.3390/rs13163100</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B88"><label>B88</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Renard K.G., Foster G.R., Weesies G.A., McCool D.K., Yoder D.C. Predicting soil erosion by water: a guide to conservation planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). USDA Agriculture Handbook 703, 1997. 40 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B89"><label>B89</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Romanenkov V., Smith J., Smith P., Sirotenko O.D., Rukhovitch D.I., Romanenko I.A. Soil organic carbon dynamics of croplands in European Russia: estimates from the “model of humus balance” // Reg. Environ. Chang. 2007. V. 7. P. 93–104. https://doi.org/10.1007/s10113-007-0031-7</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B90"><label>B90</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Romano E., Bergonzoli S., Pecorella I., Bisaglia C., De Vita P. Methodology for the definition of durum wheat yield homogeneous zones by using satellite spectral indices // Remote Sensing. 2021. V. 13. № 11. P. 2036. https://doi.org/10.3390/rs13112036</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B91"><label>B91</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Rukhovich D.I., Koroleva P.V., Rukhovich D.D., Kalinina N.V. The use of deep machine learning for the automated selection of remote sensing data for the determination of areas of arable land degradation processes distribution // Remote Sensing. 2021. V. 13. № 1. P. 155. https://doi.org/10.3390/rs13010155</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B92"><label>B92</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Rukhovich D.I., Koroleva P.V., Rukhovich A.D., Komissarov M.A. Informativeness of the Long-Term Average Spectral Characteristics of the Bare Soil Surface for the Detection of Soil Cover Degradation with the Neural Network Filtering of Remote Sensing Data // Remote Sensing. 2023. V. 15. № 1. P. 124. https://doi.org/10.3390/rs15010124</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B93"><label>B93</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Rukhovich D.I., Koroleva P.V., Rukhovich A.D., Komissarov M.A. Updating of the Archival Large-Scale Soil Map Based on the Multitemporal Spectral Characteristics of the Bare Soil Surface Landsat Scenes // Remote Sensing. 2023. V. 15. № 18. P. 4491. https://doi.org/10.3390/rs15184491</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B94"><label>B94</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Rukhovich D.I., Koroleva P.V., Vilchevskaya E.V., Romanenkov V., Kolesnikova L.G. Constructing a spatially-resolved database for modelling soil organic carbon stocks of croplands in European Russia // Reg. Environ. Chang. 2007. V. 7. P. 51–61. https://doi.org/10.1007/s10113-007-0029-1</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B95"><label>B95</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Schmaltz E.M., Johannsen L.L., Thorsøe M.H., Tähtikarhu M., Räsänen T.A., Darboux F., Strauss P. Connectivity elements and mitigation measures in policy-relevant soil erosion models: A survey across Europe // Catena. 2024. V. 234. P. 107600. https://doi.org/10.1016/j.catena.2023.107600</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B96"><label>B96</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Senanayake S., Pradhan B., Wedathanthirige H., Alamri A., Park H.-J. Monitoring soil erosion in support of achieving SDGs: A special focus on rainfall variation and farming systems vulnerability // Catena. 2024. V. 234. P. 107537. https://doi.org/10.1016/j.catena.2023.107537</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B97"><label>B97</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Shary P.A., Sharaya L.S., Mitusov A.V. Fundamental quantitative methods of land surface analysis // Geoderma. 2002. V. 107. P. 1–32. https://doi.org/10.1016/s0016-7061(01)00136-7</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B98"><label>B98</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">SRTM. Available online: http://srtm.csi.cgiar.org</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B99"><label>B99</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Xu H., Hu X., Guan H., Zhang B., Wang M., Chen S., Chen M. A remote sensing based method to detect soil erosion in forests // Remote Sensing. 2019. V. 11. P. 513. https://doi.org/10.3390/rs11050513</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B100"><label>B100</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Yengoh G.T., Dent D., Olsson L., Tengberg A.E., Tucker C.J. Limits to the use of NDVI in land degradation assessment // Use of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to Assess Land Degradation at Multiple Scales. Springer Briefs in Environmental Science. Springer: Cham, Switzerland, 2015. P. 27–30. https://doi.org/10.1007/978-3-319-24112-8_4</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B101"><label>B101</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Zhang Y., Walker J.P., Pauwels V.R.N., Sadeh Y. Assimilation of wheat and soil states into the APSIM-wheat crop model: a case study // Remote Sensing. 2022. V. 14. № 1. Paper 65. P. 1–21. https://doi.org/10.3390/rs14010065</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B102"><label>B102</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Zhidkin A., Fomicheva D., Ivanova N., Dost´al T., Yurova A., Komissarov M., Kr´asa J. A detailed reconstruction of changes in the factors and parameters of soil erosion over the past 250 years in the forest zone of European Russia (Moscow region) // Int. Soil Water Conserv. Res. 2022. V. 10. № 1. P. 149–160. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2021.06.003</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B103"><label>B103</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Zhidkin A., Gennadiev A., Fomicheva D., Shamshurina E., Golosov V. Soil erosion models verification in a small catchment for different time windows with changing cropland boundary. // Geoderma. 2023. V. 430. P. 116322. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2022.116322</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list></back></article>