Automated system for assessing radiological and agronomic suitability of soils for growing agricultural crops
Abstract
The article presents an automated complex for calculating the radiological and agronomical suitability of soils for growing various crops in areas contaminated with 137Cs and 90Sr. The complex was developed in Python 3 using the ArcPy library and implemented as a custom toolbox RadioAgroSuitability (19 tools) for ArcGIS Pro. The tools enable the automated creation of thematic suitability cartograms and generation of area explication tables with accuracy up to 1 mІ. A whitelist filter is provided for selecting the plots to be analysed. Testing was conducted on the lands of agricultural enterprise «Oborona» in Dobrush district (4562,6 ha). The main cultivation restrictions were found to be associated with the agronomical unsuitability of sandy soils and elevated 90Sr content. The most restricted crop is pea (only 17,7 % of arable land is suitable for food and feed purposes), while the least restricted are perennial grasses and winter rye (practically unrestricted). Significant restrictions were recorded for winter wheat (28,4 % unsuitable), lupine (29,7 %) and alfalfa (25,7 %). The developed complex significantly accelerates data processing, improves the accuracy and objectivity of assessments, and can serve as a foundation for a decision-support system in crop rotation planning on radioactively contaminated territories.
About the Authors
M. E. Hulyay
Institute of Soil Science and Agrochemistry
Belarus
Belarus
Minsk
V. B. Tsyrybka
Institute of Soil Science and Agrochemistry
Belarus
Belarus
Minsk
F. S. Hutko
Institute of Soil Science and Agrochemistry
Belarus
Belarus
Minsk
References
1. Богдевич, И. М. Итоги и перспективы оптимизации агрохимических показателей плодородия пахотных почв Беларуси / И. М. Богдевич // Вес. Нац. акад. навук Беларусі. Сер. аграр. навук. – 2023. – Т. 61. – № 1. – С. 22–33. – DOI: 10.29235/1817-7204-2023-61-1-22-33.
2. Bogdevitch, I. Fertilization as a remediation measure on soils contaminated with radionuclides №і<sup>7</sup> Cs and <sup>90</sup> Sr / I. Bogdevitch, N. Mikhailouskaya, V. Mikulich // Fertilizing crops to improve human health: a scientific review / Intern. Plant Nutrition Inst., Intern. Fertilizer Industry Assoc.; ed.: T. W. Bruulsema [et al.]. – Paris, 2012. – Vol. 3: Risk reduction. – P. 275–290.
3. Лаборатория агроэкологии и массовых анализов [Электронный ресурс] // Учреждение БГУ «Научно-исследовательский институт радиобиологии» : [сайт]. – Мн., 2024–2025. – URL: https://www.irb.basnet.by/ru/struktura-organizacii/otdel-kachestva-okruzhayushhej-sredy-i-produktov-pitaniya/laboratoriya-agroekologii-i-massovyx-analizov (дата обращения: 20. 11. 2025).
4. Лапа, В. В. Специализированные информационные системы в сельскохозяйственном производстве Республики Беларусь / В. В. Лапа, Д. В. Матыченков, Т. Н. Азаренок [и др.] // Почвоведение и агрохимия. – 2023. – № 2(91). – С. 7–13.
5. ArcGIS Pro (версия 3.1.5) : [сайт] / Esri. – URL: https://pro.arcgis.com (дата обращения: 16. 11. 2025).
6. QGIS Geographic Information System [Electronic resource] / QGIS Development Team. – Open Source Geospatial Foundation, 2024. – URL: https://qgis.org (date of access: 20. 11. 2025).
7. Методика создания информационной системы учета динамики и прогноза свойств отдельных компонентов почвенного покрова землепользований для наиболее экономически эффективного использования почвенных ресурсов / В. В. Лапа, Д. В. Матыченков, Т. Н. Азаренок [и др.]; Нац. акад. наук Беларуси, Ин-т почвоведения и агрохимии. – Мн. : Ин-т систем. исследований в АПК НАН Беларуси, 2022. – 42 с.
8. Методические указания по созданию Почвенной Информационной Системы / Г. С. Цытрон, О. В. Матыченкова, Д. В. Матыченков [и др.]. – Мн.: Ин-т почвоведения и агрохимии, 2011. – 49 с.
9. Рекомендации по оптимизации возделывания сельскохозяйственных культур в почвенно-радиоэкологических условиях Гомельской и Могилевской областей / Н. Н. Цыбулько, Л. И. Шибут, В. Б. Цырибко [и др.]; Нац. акад. наук Беларуси, Ин-т почвоведения и агрохимии. – Мн.: ИВЦ Минфина, 2020. – 76 с.
10. Python (версия 3.9.16) : [сайт] / Python Software Foundation. – URL: https://www.python.org (дата обращения: 16. 11. 2025).
Review
For citations:
Hulyay M.E., Tsyrybka V.B., Hutko F.S. Automated system for assessing radiological and agronomic suitability of soils for growing agricultural crops. Soil Science and Agrochemistry. 2025;(2):31-39. (In Russ.)
Views:
36
JATS XML
Email this article 