耕地养分空间插值技术与合理采样密度的比较研究

土壤养分连续空间分布数据是土壤信息系统工作的基础,土壤养分空间插值的研究因此变得尤为重要。对湖北省鄂州市进行土壤养分采样调查,以对作物生长作用较为密切的有效氮、有效磷、有效钾、pH为研究对象,运用克里格法(Kriging)、样条函数法(Spline)、距离权重倒数法(IDW)3种插值方法对数据进行栅格化处理,分析比较3种插值方法所得结果的特性以及对耕地养分数据插值的适宜性。通过调整空间采样点密度,比较几种空间采样密度对插值结果的影响,总结3种插值方法在不同空间尺度下的插值精度,并在不同土壤类型内进行不同采样密度的插值分析。     

插值方法对GIS土壤养分插值结果的影响

精准农业技术的应用越来越受到大家的关注,通过对一个地块土壤养分进行详细栅格采样化验分析,利用反距离法和克里格(Kriging)两种不同计算机插值方法对土壤中各种营养元素进行了分析研究。在采样栅格大小不同的条件下,随机选择5个采样点插值,分析对比了5个采样点在不同栅格采样条件下利用两种插值方法的插值结果。通过插值计算得到土壤中全氮、速效氮和速效磷在采样栅格较小的情况下,由于反距离法考虑的周围点数较多,插值点处的插值误差要较克里格插值总体上来讲误差小,而随着采样栅格距离的加大,克里格插值的误差要小于反距离法插值的误差。     

县域农田土壤养分空间变异及合理样点数确定

以武功县为例,应用地统计学和GIS相结合的方法,对土壤有机质、速效磷、速效钾、碱解氮等土壤养分空间变异特征进行研究,并对不同采样密度下有机质的空间插值结果进行分析比较,用均方根误差和相关系数检验不同密度下的插值精度,以确定县域有机质合理采样数。研究结果表明:各土壤养分均存在中等强度空间变异,土壤养分变异系数的顺序是速效磷速效钾有机质碱解氮。各土壤养分均存在正的基底效应,其中,有机质和速效钾的空间变异性受人为因素影响较小,控制其空间变异性的主要因素与成土母质、土壤类型、气候条件等有关。而碱解氮和速效磷的空间变异性受人为因素影响较大,控制其空间变异性的主要因素与耕作方式及农业生产中施肥等有关。随着采样点密度的增加,克里格插值精度提高,适当减少样点数可以满足插值分析的需要,充分考虑土壤养分空间变异评价的精度分析,确定县域土壤有机质合理采样数应控制在2213个以上,即最大以17.8 hm2为一个采样单元。     

基于地统计学的高原县域耕地土壤养分最优插值方法研究

选择适宜区域土壤属性特征的空间插值方法是高效揭示土壤养分空间分异的基础。以地处青藏高原与黄土高原过渡区的甘肃省临夏县为案例区,利用该县2007年农业部测土施肥采集的5 475个样点数据,以及地统计学的交叉验证和样点验证两种评价方法,筛选出适合研究区耕地土壤养分(有机质、碱解氮、有效磷和速效钾)分布预测的高效插值方法。从交叉验证结果来看,有机质和碱解氮采用析取克里格插值精度较高,而有效磷和速效钾分别采用普通克里格和简单克里格插值精度较高。从样点验证结果来看,有机质和速效钾分别以析取克里格和简单克里格插值精度较高,这也与交叉验证相吻合;而碱解氮和有效磷分别采用简单克里格和泛克里格插值精度较高,与交叉验证结果并不一致。由于交叉验证是具有一定"欺骗性"的自我验证,本研究认为基于样点验证的精度评价方法更可靠,因此临夏县耕地碱解氮和有效磷适宜的插值方法分别为简单克里格和泛克里格。     

典型生态系统定位观测样地的土壤性状空间变异性评价

用经典统计分析和地统计学的方法，对中国生态系统研究网络（CERN）临泽站新设置的农田生态系统综合观测场土壤性状的空间分布特性进行研究。结果表明，除pH外，土壤有机碳、全N、速效养分和电导率的变异性均超过20％，有机碳和全N的空间相关距离为13．8m和12．6m，表现出较高的空间异质性。克里格插值结果同样显示土壤各性状在研究的尺度上有明显的空间变异格局。相对误差为10％时采集124个土样才可达到95％的置信水平。作为生态网络长期监测样地，必须按空间异质性对观测场地进行采样分区、匀地过渡，结合克里格插值得出的土壤性状空间分布图，确定更为理想的取样方案。     

采样数量与空间插值方法对华北平原典型区土壤质量评价空间预测精度的影响

空间插值方法的差异以及采样数量不同对土壤质量评价空间分布的预测精度会产生影响。本文通过随机抽样的方法,以山东省禹城市的土壤质量指数为例,从359个土壤采样点中抽取了340,170,90,50,30五个样本子集,通过普通克里格、简单克里格、反距离加权法和样条函数法4种插值方法,分别对其空间变异和布局进行了解析和预测。结果表明：不同插值方法对预测精度影响不显著,而采样点数量则显著影响了土壤质量指数空间分布预测的精度。本文提出在华北平原县域尺度上,以土壤质量评价作为调查目的的土壤采样中,90个样点是比较适宜的采样数量。同时,将我们的结果与Cochran最佳采样数量计算公式获取的最佳采样量比较后发现,Cochran方法获取的最佳采样数量明显偏低,若不考虑实际的空间变异情况,仅仅使用Cochran公式可能会导致土壤质量空间预测不准确。     

盐碱地土壤养分的空间变异及合理取样密度研究

本研究以东营市河口区新户土地开发项目二期为研究区,运用经典统计法和地统计分析相结合的方法,对土壤有机质、速效磷、速效钾、碱解氮等养分以及土壤全盐的空间变异性质进行研究,并对不同采样密度下有机质的空间插值结果进行分析比较,用均方根误差和相关系数检验不同密度下的插值精度,以确定盐碱地有机质的合理取样密度。结果表明,研究区速效钾的变异系数为18.4%,属于低等程度的变异;有机质、碱解氮、速效磷、土壤全盐的变异系数在57.4%~76.9%之间,属中等程度变异。研究区的各种土壤属性均具有较好的空间结构,表现出一定的空间自相关性。有机质和速效钾的空间变异性主要影响因素与成土母质、土壤类型、气候条件等有关,而碱解氮、速效磷、土壤全盐的空间变异性与耕作方式及农业生产中施肥等有关。随着采样点密度的增加,克里格插值精度提高,适当减小样点密度可以满足插值分析的需要,充分考虑土壤养分空间变异评价的精度分析,确定研究区土壤有机质合理取样数为111个,合理取样单元为48 hm~2,合理取样间距为692 m。     

绿洲土壤表层含盐量空间变异分析的插值方法研究

为了比较土壤表层含盐量空间变异性研究的各种空间插值方法的优劣,以渭库绿洲为例,运用基于ArcGIS的4种空间插值方法（反距离加权、样条函数、克里格、协同克里格空间插值方法）,分析了土壤表层含盐量的空间变异性。并通过分析各个交叉检验统计量来验证评估数据的误差,从而选取最优的空间插值方法。结果表明:4种插值方法的插值结果基本能反映含盐量的空间分布特征,简单克里格法更适合绿洲表层土壤含盐量的空间插值;通过空间插值可以发现表层土壤含盐量呈现出东南高、西北低的态势。对渭库绿洲土壤盐分空间分布特征及空间变异进行了解,有利于土壤盐渍化的快速诊断,是盐渍化土壤治理和改良的重要基础。     

土壤钾素空间变异性和空间插值方法的比较研究

通过研究土壤养分的空间变异性和空间插值方法 ,获取田间土壤养分的连续分布图是当前精确施肥技术的工作基础。本研究以英国Hillsborough农业研究所附近的一块 7.9hm2 的牧草田为研究区 ,区内以 25m×25m网格点采样 ,共 125个采样点。以土样的钾素含量为研究对象 ,采用移动平均、趋势面拟合、样条插值、点状克立格、逆距离加权等各种空间插值方法对一部分离散的采样点进行连续插值而获取土壤钾素空间分布图。同时以另一部分的采样点数据来对各种插值方法的结果进行均差和均方差的比较分析。研究结果表明 ,克立格、逆距离加权两种方法总体效果最好 ,其中克立格方法中又以指数模型为佳 ,逆距离加权插值法以二次方为佳     

土壤钾素空间变异性和空间插值方法的比较研究

通过研究土壤养分的空间变异性和空间插值方法 ,获取田间土壤养分的连续分布图是当前精确施肥技术的工作基础。本研究以英国Hillsborough农业研究所附近的一块 7.9hm2 的牧草田为研究区 ,区内以 25m25m网格点采样 ,共 125个采样点。以土样的钾素含量为研究对象 ,采用移动平均、趋势面拟合、样条插值、点状克立格、逆距离加权等各种空间插值方法对一部分离散的采样点进行连续插值而获取土壤钾素空间分布图。同时以另一部分的采样点数据来对各种插值方法的结果进行均差和均方差的比较分析。研究结果表明 ,克立格、逆距离加权两种方法总体效果最好 ,其中克立格方法中又以指数模型为佳 ,逆距离加权插值法以二次方为佳     

Accuracy Assessments of Stochastic and Deterministic Interpolation Methods in Estimating Soil Attributes Spatial Variability

ABSTRACT

Spatial interpolation methods are frequently used to characterize soil attributes’ spatial variability. However, inconclusive results, about the comparative performance of these methods, have been reported in the literature. Therefore, the present study aimed to analyze the efficiency of ordinary kriging (OK) and inverse distance weighting (IDW) methods in estimating the soil penetration resistance (SPR), soil bulk density (SBD), and soil moisture content (SM) using two distinct sampling grids. The soil sampling was performed on a 5.7 ha area in Southeast Brazil. For data collection, a regular grid with 145 points (20 x 20 m) was created. Soil samples were taken at a 0.20 m layer depth. In order to compare the accuracy of OK and IDW, another grid was created from the initial grid (A), by eliminating one interspersed line, which resulted in a grid with 41 sampled points (40 x 40 m). Results showed that sampling grid A presented less errors than B, proving that the more sampling points, the lower the errors that are associated with both methods will be. Overall, the OK was less biased than IDW only for SBD (A) and SM (B) maps, whereas IDW outperformed OK for the other attributes for both sampling grids.     

河南省安阳县三种土壤全氮含量空间插值方法的比较分析

采用反距离加权法(IDW),克里格法(Kriging),径向基函数法(Spline)对河南省安阳县385个土壤样点的全氮进行空间插值,通过交叉验证和样点检验对不同空间插值方法进行分析,结果表明,Spline优于IDW和Kriging,并且不同插值方法有不同的最优插值点数;基于不同样条函数的径向基函数法插值结果的平均相对误差MRE不同,其中平面样条函数表现最差,高次曲面函数,张力样条函数、规则样条函数和反高次曲面函数之间差异不显著。检验分析结果也显示,Spline优于IDW和Kriging,因此,相对于IDW和Kriging,Spline更适合用于全氮的空间插值。     

结合土地利用的城镇化流域土壤养分非函数空间插值

Integrating land use type and other geographic information within spatial interpolation has been proposed as a solution to improve the performance and accuracy of soil nutrient mapping at the regional scale.This study developed a non-algorithm approach,i.e.,applying inverse distance weighting (IDW) and ordinary kriging (OK),to individual land use types rather than to the whole watershed,to determine if this improved the performance in mapping soil total C (TC),total N (TN),and total P (TP) in a 200-km2 urbanizing watershed in Southeast China.Four land use types were identified by visual interpretation as forest land,agricultural land,green land,and urban land.One hundred and fifty soil samples (0 10 cm) were taken according to land use type and patch size.Results showed that the non-algorithm approach,interpolation based on individual land use types,substantially improved the performance of IDW and OK for mapping TC,TN,and TP in the watershed.Root mean square errors were reduced by 3.9％ for TC,10.7％ for TN,and 25.9％ for TP by the application of IDW,while the improvements by OK were slightly lower as 0.9％ for TC,7.7％ for TN,and 18.1％ for TP.Interpolations based on individual land use types visually improved depiction of spatial patterns for TC,TN,and TP in the watershed relative to interpolations by the whole watershed.Substantial improvements might be expected with denser sampling points.We suggest that this non-algorithm approach might provide an alternative to algorithm-based approaches to depict watershed-scale nutrient patterns.     

基于大尺度低密度样点的东北土壤全氮空间插值方法比较

基于全国第二次土壤普查东北地区土壤数据,以ArcGIS和GS⁺软件为支撑,对比分析了反距离加权法(IDW)、径向基函数(RBF)、普通克里金(OK)和回归克里金(RK)4种地统计空间插值方法在7个不同样本容量下土壤全氮含量(STNC)的空间插值效果。结果表明,由普查数据得到的东北地区STNC在0.08~21.48 g/kg之间,数据变异性较大;STNC空间结构表现出中强度空间自相关性,空间自相关范围大于同区域的小尺度采样研究;样本容量<171时,STNC空间变异性发生变化,空间结构特征和精度检验水平难以确信。4种空间插值方法对STNC空间趋势表达均呈现从东北向西南方向递减规律,空间趋势预测效果为:RK >OK >RBF >IDW。RK方法通过线性回归分析添加了阳离子交换容量(CEC)、年均温(MAT)、土层厚度(d)和pH值等辅助信息,比IDW,RBF和OK方法的插值精度分别提高了19.40%,18.50%和16.15%;在不同样本容量下RK方法的插值精度较为稳定且对无样点区STNC的空间趋势预测也体现出了更多细节信息,因此对于大尺度低密度采样的土壤属性空间插值可重点考虑RK方法。     

降水量空间插值方法在小样本区域的比较研究

针对降水量观测点数量少的小样本区域,寻求适合本区域的降水量空间插值方法,采用已知观测点降水量数据对待估点降水量进行预测,得到可信度较高的降水量预测结果,对指导当地生产生活具有十分重要的意义。在分析美国Upper Sangamon流域9个站点的72个月月降水量数据的基础上,比较了基于ArcGIS的普通克里金法、反距离权重法、样条函数法、趋势面法4种空间插值方法的插值结果与观测数据,分析了降水量空间插值方法对内插点和外推点的插值精度及应用不同插值方法时观测点数量对插值精度的影响。结果表明:反距离权重法较优于其他3种空间插值方法。空间插值精度随观测点数量变化而变化,对于按照距待估点距离由远及近减少观测点的选点方法,反距离权重法插值精度较高,受观测点数量影响较小,样条函数法与趋势面法受观测点数量影响较大,普通克里金法处于两者之间。     

站点密度及插值方法对ET0空间插值精度的影响

流域参考作物蒸发蒸腾量（ET0）插值方法的研究对流域尺度作物耗水时空变化规律有重要意义。该文通过海河流域162个国家农业气象站3a（2003－2005年）旬值气象资料,利用Penman-Monteith公式计算了这些站点ET0,采用ArcGIS软件中常用的Spline、IDW和Ordinary Kriging（OK）法,以及近些年研究较多的线性回归Regression插值法,对不同站点密度条件下的ET0进行空间插值。分析了各空间插值方法在不同站点密度条件下的优劣性,并且给出了本流域内各种站点密度范围条件下计算ET0最适宜的插值方法。结果表明以站点密度1.3个/万km2为界,当站点密度低于此密度时,推荐使用Regression插值法;当站点密度大于1.3个/万km2时,推荐使用IDW和OK插值法;当站点密度大于4.3个/万km2,以上三种插值法并无显著差别;不推荐使用Spline插值法。     

复杂地形中机载LiDAR点云构建DEM的插值算法对比

机载激光雷达（Light Detection and Ranging,LiDAR）可快速、高效的获取大范围地形信息,已成为高精度地形建模的重要数据获取手段。然而,针对复杂地形的机载LiDAR点云构建数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）的插值误差研究缺乏,严重限制了其在土壤侵蚀、开采沉陷等地表过程研究中的应用。该研究基于黄土高塬沟壑区典型地形的机载LiDAR数据,对比了反距离加权（Inverse Distance Weighted,IDW）、克里金（Kriging）、样条函数（Spline）、自然邻域（Natural Neighbor,NN）、趋势面（Trend）、不规则三角网（Triangulated Irregular Network,TIN）等插值算法的插值误差。首先优选了IDW、Kriging、Spline、Trend等4种算法的关键参数,其次分析了不同点云密度和地形下IDW、Kriging、Spline、NN、TIN等5种算法的插值误差及其空间分布。结果表明：1）IDW最优插值参数为权指数1和搜索点数12,Kriging为无方向、高斯函数和搜索点数12,Spline为规则样条函数和搜索点数32,Trend误差达米级,不适用于地形复杂区域。2）当点云密度较小时（≤19点/m2）,IDW、Kriging、NN、TIN4种插值方法较为准确地描述地形。当点云密度较大时（≥39点/m2）,各个插值方法的DEM空间分布差异不大。3）针对黄土高塬沟壑区复杂地形区域,点云密度越大,DEM的误差越小。陡坡区域DEM的平均绝对误差明显高于缓坡区域,随着点云密度增大,陡坡区域误差明显减小,而缓坡区域变化较小。当点云密度较小时（≤19点/m2）,缓坡和陡坡最优插值插值方法分别为NN和TIN;当点云密度较大时（≥39点/m2）,缓坡和陡坡最优插值插值方法均为Spline。研究结果可为机载LiDAR用于地形复杂区域的高精度地形建模与地表过程研究提供依据。